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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08.21
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週 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 | 33.19M | 900.63M | 27.1334 |
2 | cognitivecomputations/dolphin3.0-r1-mistral-24b | 7.96M | 7.79M | 0.9792 |
3 | deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b | 87.63M | 74.63M | 0.8517 |
4 | deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b | 5.98M | 4.75M | 0.7946 |
5 | deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-14b | 105.33M | 75.94M | 0.721 |
6 | qwen/qwen3-8b-04-28 | 344.59M | 229.96M | 0.6673 |
7 | openai/o1-mini-2024-09-12 | 1.48M | 985.58K | 0.6638 |
8 | thudm/glm-4.1v-9b-thinking | 78.60M | 51.84M | 0.6595 |
9 | deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b | 1.7B | 1.0B | 0.5841 |
10 | thudm/glm-z1-32b-0414 | 260.06K | 140.71K | 0.5411 |