Рейтинг LLM-моделей Рейтинги и Статистика Моделей на Основе Использования в Реальном Времени
Сравните и проанализируйте фактическое использование и производительность LLM моделей с различных точек зрения
Месячный По модели Рейтинг Эффективности Моделей (исключая бесплатные модели) ТОП 10
Руководство по Показателям Рейтинга Эффективности
Рейтинги эффективности рассчитываются на основе соотношения выходные токены / входные токены. Чем ниже это соотношение, тем эффективнее работает модель.
Эта метрика имеет особенно важное значение в задачах, таких как редактирование документов, рефакторинг кода и анализ данных. Высокоэффективные модели склонны точно извлекать только необходимые части из информации, предоставленной пользователем, и отвечать кратко, сокращая ненужное потребление токенов и обеспечивая экономически эффективное использование AI. Однако низкое соотношение эффективности не обязательно означает лучшую производительность. Некоторые сложные задачи могут требовать больше выходных токенов, и когда необходимы подробные объяснения или обширное предоставление информации, более высокое соотношение эффективности может быть фактически предпочтительным. Поэтому эта метрика должна интерпретироваться в соответствии с характером и целью задачи.
Ранг | Название Модели | Входные токены | Выходные токены | Коэффициент эффективности |
---|---|---|---|---|
1 | meta-llama/llama-guard-4-12b | 2.3B | 9.41M | 0.0041 |
2 | qwen/qwen3-coder-480b-a35b-07-25 | 484.7B | 6.2B | 0.0127 |
3 | anthropic/claude-4-opus-20250522 | 110.1B | 1.9B | 0.0171 |
4 | anthropic/claude-4-sonnet-20250522 | 2,343.1B | 44.7B | 0.019 |
5 | anthropic/claude-4.1-opus-20250805 | 61.9B | 1.3B | 0.0217 |
6 | neversleep/llama-3.1-lumimaid-8b | 2.1B | 55.86M | 0.026 |
7 | mistralai/mistral-tiny | 9.2B | 248.61M | 0.0271 |
8 | qwen/qwen-vl-plus | 475.23M | 13.04M | 0.0274 |
9 | anthropic/claude-3-5-haiku-20241022 | 5.0B | 153.03M | 0.0308 |
10 | thedrummer/anubis-70b-v1.1 | 4.9B | 168.11M | 0.0343 |