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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08.03
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月度 按模型 高推理能力模型 (不包括免費模型) 前 10 名
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 | 70.58M | 2.2B | 30.8616 |
2 | deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b | 104.40M | 132.48M | 1.2689 |
3 | deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-7b | 128.26M | 109.82M | 0.8562 |
4 | thudm/glm-z1-rumination-32b-0414 | 238.59K | 202.33K | 0.848 |
5 | microsoft/mai-ds-r1 | 37.90M | 32.06M | 0.8459 |
6 | x-ai/grok-3-mini-beta | 23.2B | 16.7B | 0.7194 |
7 | openai/o1-preview | 19.59M | 13.92M | 0.7106 |
8 | deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b | 17.5B | 12.3B | 0.7017 |
9 | qwen/qwen3-8b-04-28 | 3.0B | 2.0B | 0.6651 |
10 | openai/o3-mini-high-2025-01-31 | 445.14M | 284.50M | 0.6391 |