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
Еженедельно По модели Модели с высокими способностями к рассуждению (исключая бесплатные модели) ТОП 10
Руководство по Индикатору Коэффициента Мышления
Коэффициент мышления рассчитывается на основе соотношения токенов рассуждения / входных токенов. Чем выше это соотношение, тем больше внутренних процессов рассуждения проходит модель.
Эта метрика показывает, насколько глубокий мыслительный процесс проходит модель перед генерацией ответа. Модели с более высоким коэффициентом мышления могут производить более сложные результаты в задачах, таких как решение сложных проблем, логическое рассуждение и многоэтапное планирование. Однако высокий коэффициент мышления не обязательно означает лучшую производительность. В некоторых задачах чрезмерное внутреннее рассуждение может привести к ненужным вычислительным затратам или быть неэффективным в ситуациях, где требуются краткие ответы. Поэтому эту метрику следует интерпретировать в соответствии с характеристиками и целью задачи.
Ранг | Название Модели | Входные токены | Токены рассуждений | Коэффициент мышления |
---|---|---|---|---|
1 | perplexity/sonar-deep-research | 17.50M | 634.15M | 36.2431 |
2 | microsoft/mai-ds-r1 | 21.43M | 25.94M | 1.2104 |
3 | deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b | 15.60M | 15.08M | 0.9672 |
4 | deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b | 17.92M | 13.24M | 0.7386 |
5 | openai/o1-preview | 985.47K | 727.32K | 0.738 |
6 | thudm/glm-4.1v-9b-thinking | 85.82M | 63.12M | 0.7355 |
7 | openai/o3-mini-high-2025-01-31 | 129.20M | 90.50M | 0.7005 |
8 | deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-7b | 36.83M | 25.15M | 0.6828 |
9 | minimax/minimax-m1 | 339.86M | 219.76M | 0.6466 |
10 | qwen/qwen3-8b-04-28 | 2.4B | 1.4B | 0.6132 |