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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 18.90M 678.74M 35.9109
2 microsoft/mai-ds-r1 23.14M 26.33M 1.1378
3 deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-7b 45.54M 46.87M 1.0292
4 deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b 16.45M 15.95M 0.9692
5 deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b 21.75M 18.20M 0.8367
6 thudm/glm-4.1v-9b-thinking 102.66M 68.75M 0.6697
7 minimax/minimax-m1 346.46M 229.38M 0.6621
8 openai/o3-mini-high-2025-01-31 135.46M 88.49M 0.6533
9 qwen/qwen3-8b-04-28 2.4B 1.5B 0.6123
10 openai/o1-mini-2024-09-12 3.32M 1.78M 0.5364