LLM 模型排名 基於即時使用量的模型排名和統計
從多個角度比較和分析LLM模型的實際使用量和效能
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思考比率指標指南
思考比率基於推理令牌 / 輸入令牌比率計算。該比率越高,模型經歷的內部推理過程就越多。
該指標表示模型在生成回應之前經歷的深度思考過程。思考比例較高的模型在複雜問題解決、邏輯推理、多步驟規劃等任務中可能產生更精細的結果。然而,高思考比例並不一定意味著更好的效能。在某些任務中,過度的內部推理可能產生不必要的運算成本,或在需要簡潔回應的情況下反而效率低下。因此,應根據任務的特性和目的來解釋此指標。
排名 | 模型名稱 | 輸入令牌 | 推理令牌 | 思考比率 |
---|---|---|---|---|
1 | perplexity/sonar-deep-research | 1.28M | 68.09M | 53.1884 |
2 | thudm/glm-z1-32b-0414 | 58.26K | 200.75K | 3.4458 |
3 | thudm/glm-z1-rumination-32b-0414 | 21.52K | 33.83K | 1.5716 |
4 | deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b | 33.89M | 38.89M | 1.1478 |
5 | deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b | 198.89M | 216.61M | 1.0891 |
6 | deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b | 2.74M | 2.15M | 0.7877 |
7 | openai/o1-mini-2024-09-12 | 149.81K | 114.37K | 0.7634 |
8 | openai/o1-mini | 4.65M | 3.09M | 0.6646 |
9 | qwen/qwq-32b | 86.66M | 50.96M | 0.5881 |
10 | openai/o1-preview | 1.51M | 672.48K | 0.445 |