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Guia do Indicador de Taxa de Pensamento

A proporção de pensamento é calculada com base na proporção de tokens de raciocínio / tokens de entrada. Quanto maior for esta proporção, mais processos de raciocínio interno o modelo passa.

Esta métrica indica quão profundo é o processo de pensamento que o modelo passa antes de gerar uma resposta. Modelos com maior proporção de pensamento têm a possibilidade de produzir resultados mais sofisticados em tarefas como resolução de problemas complexos, raciocínio lógico e planejamento de múltiplas etapas. No entanto, uma alta proporção de pensamento não significa necessariamente melhor desempenho. Em algumas tarefas, o raciocínio interno excessivo pode gerar custos computacionais desnecessários ou ser ineficiente em situações onde respostas concisas são necessárias. Portanto, esta métrica deve ser interpretada de acordo com as características e propósito da tarefa.

Classificação Nome do Modelo Tokens de Entrada Tokens de Raciocínio Taxa de Pensamento
1 perplexity/sonar-deep-research 70.58M 2.2B 30.8616
2 deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b 104.40M 132.48M 1.2689
3 deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-7b 128.26M 109.82M 0.8562
4 thudm/glm-z1-rumination-32b-0414 238.59K 202.33K 0.848
5 microsoft/mai-ds-r1 37.90M 32.06M 0.8459
6 x-ai/grok-3-mini-beta 23.2B 16.7B 0.7194
7 openai/o1-preview 19.59M 13.92M 0.7106
8 deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b 17.5B 12.3B 0.7017
9 qwen/qwen3-8b-04-28 3.0B 2.0B 0.6651
10 openai/o3-mini-high-2025-01-31 445.14M 284.50M 0.6391