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 | 33.19M | 900.63M | 27.1334 |
2 | cognitivecomputations/dolphin3.0-r1-mistral-24b | 7.96M | 7.79M | 0.9792 |
3 | deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b | 87.63M | 74.63M | 0.8517 |
4 | deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b | 5.98M | 4.75M | 0.7946 |
5 | deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-14b | 105.33M | 75.94M | 0.721 |
6 | qwen/qwen3-8b-04-28 | 344.59M | 229.96M | 0.6673 |
7 | openai/o1-mini-2024-09-12 | 1.48M | 985.58K | 0.6638 |
8 | thudm/glm-4.1v-9b-thinking | 78.60M | 51.84M | 0.6595 |
9 | deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b | 1.7B | 1.0B | 0.5841 |
10 | thudm/glm-z1-32b-0414 | 260.06K | 140.71K | 0.5411 |