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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08.02
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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 | 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 |