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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 1.15M 62.70M 54.4622
2 thudm/glm-z1-32b-0414 50.22K 165.29K 3.2912
3 thudm/glm-z1-rumination-32b-0414 21.52K 33.83K 1.5716
4 deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b 32.06M 35.35M 1.1026
5 deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b 186.27M 198.12M 1.0636
6 deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b 2.65M 2.02M 0.7622
7 openai/o1-mini-2024-09-12 146.85K 109.25K 0.744
8 openai/o1-mini 3.80M 2.83M 0.7438
9 qwen/qwq-32b 81.89M 47.49M 0.5799
10 openai/o1-preview 1.16M 559.28K 0.4808