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 | 1.8B | 4.55M | 0.0025 |
2 | qwen/qwen3-coder-480b-a35b-07-25 | 127.7B | 1.8B | 0.0139 |
3 | anthropic/claude-4-sonnet-20250522 | 2,010.6B | 41.7B | 0.0207 |
4 | anthropic/claude-4-opus-20250522 | 123.1B | 2.7B | 0.0215 |
5 | neversleep/llama-3.1-lumimaid-8b | 3.2B | 74.46M | 0.0233 |
6 | mistralai/devstral-small-2505 | 940.40M | 26.85M | 0.0286 |
7 | mistralai/mistral-tiny | 10.0B | 292.12M | 0.0294 |
8 | anthropic/claude-3-5-haiku-20241022 | 4.9B | 144.91M | 0.0295 |
9 | anthropic/claude-3-sonnet | 3.0B | 92.50M | 0.0311 |
10 | thedrummer/anubis-70b-v1.1 | 3.0B | 93.83M | 0.0316 |