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

Ежедневно 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 114.46M 201.29K 0.0018
2 anthropic/claude-4-opus-20250522 10.3B 148.28M 0.0144
3 qwen/qwen-vl-plus 81.48M 1.18M 0.0145
4 qwen/qwen3-coder-480b-a35b-07-25 32.0B 492.00M 0.0154
5 anthropic/claude-3-5-haiku-20241022 379.85M 6.26M 0.0165
6 anthropic/claude-4-sonnet-20250522 129.7B 2.5B 0.0192
7 arcee-ai/spotlight 1.53M 38.07K 0.0249
8 qwen/qwen-2-vl-7b-instruct 83.12M 2.18M 0.0263
9 meta-llama/llama-3.2-90b-vision-instruct 10.20M 271.17K 0.0266
10 qwen/qwen-turbo-2024-11-01 293.95M 7.97M 0.0271