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
458+
追蹤模型
112+
製作商
8+
類別
08.21
最新資料
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 | 125.24M | 3.8B | 30.542 |
2 | x-ai/grok-3-mini-beta | 10.2B | 11.6B | 1.1399 |
3 | deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b | 97.37M | 110.88M | 1.1387 |
4 | openai/o1-preview | 5.91M | 5.12M | 0.8661 |
5 | deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-7b | 73.84M | 60.75M | 0.8227 |
6 | deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b | 349.75M | 272.94M | 0.7804 |
7 | qwen/qwen3-8b-04-28 | 3.3B | 2.5B | 0.7559 |
8 | openai/o1-mini-2024-09-12 | 10.18M | 6.57M | 0.6448 |
9 | deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b | 4.9B | 2.9B | 0.6009 |
10 | thudm/glm-z1-32b-0414 | 2.59M | 1.34M | 0.516 |