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
Ежедневно 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 | 4.69M | 160.45M | 34.2368 |
2 | minimax/minimax-m1 | 32.91M | 84.12M | 2.5557 |
3 | qwen/qwen3-8b-04-28 | 41.76M | 44.74M | 1.0713 |
4 | openai/o1-mini | 24.36M | 20.41M | 0.8378 |
5 | deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b | 2.89M | 2.29M | 0.7941 |
6 | deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b | 205.47M | 142.49M | 0.6935 |
7 | thudm/glm-4.1v-9b-thinking | 9.97M | 5.11M | 0.5129 |
8 | openai/o1-mini-2024-09-12 | 1.36M | 648.03K | 0.4759 |
9 | qwen/qwen3-14b-04-28 | 1.0B | 464.21M | 0.4499 |
10 | openai/o3-mini-high-2025-01-31 | 33.29M | 14.96M | 0.4493 |