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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 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