Рейтинг Моделей Рейтинг по издателю Рейтинги по Категориям Популярные модели Рейтинг Эффективности Рейтинг соотношения мышления График Ежедневного Использования Соотношение использования категорий Распределение моделей по категориям Топ модели всех категорий Рейтинг приложений Рейтинг приложений по категориям

Еженедельно 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 652.12M 844.20K 0.0013
2 perplexity/sonar-deep-research 8.13M 6.98M 0.0153
3 openai/codex-mini 151.92M 2.49M 0.0159
4 anthropic/claude-4-opus-20250522 17.0B 332.12M 0.0195
5 neversleep/llama-3.1-lumimaid-8b 1.1B 21.84M 0.0205
6 anthropic/claude-4-sonnet-20250522 204.1B 4.3B 0.0211
7 qwen/qwen-plus-2025-01-25 196.90M 4.23M 0.0215
8 openai/o4-mini-high-2025-04-16 1.4B 36.62M 0.0224
9 arcee-ai/spotlight 12.24M 287.41K 0.0235
10 meta-llama/llama-3.2-1b-instruct 5.4B 131.76M 0.0243