Ranking de Modelos LLM Rankings e Estatísticas de Modelos Baseados em Uso em Tempo Real
Compare e analise o uso real e desempenho dos modelos LLM de várias perspectivas
Diário Por Modelo Modelos de Alto Raciocínio (excluindo modelos gratuitos) TOP 10
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 | 4.69M | 160.45M | 34.2368 |
2 | minimax/minimax-m1 | 32.91M | 84.12M | 2.5557 |
3 | qwen/qwen3-8b-04-28 | 41.76M | 44.74M | 1.0713 |
4 | openai/o1-mini | 24.36M | 20.41M | 0.8378 |
5 | deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b | 2.89M | 2.29M | 0.7941 |
6 | deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b | 205.47M | 142.49M | 0.6935 |
7 | thudm/glm-4.1v-9b-thinking | 9.97M | 5.11M | 0.5129 |
8 | openai/o1-mini-2024-09-12 | 1.36M | 648.03K | 0.4759 |
9 | qwen/qwen3-14b-04-28 | 1.0B | 464.21M | 0.4499 |
10 | openai/o3-mini-high-2025-01-31 | 33.29M | 14.96M | 0.4493 |