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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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 | 4.69M | 160.45M | 34.2368 |
2 | minimax/minimax-m1 | 32.91M | 84.12M | 2.5557 |
3 | qwen/qwen3-8b-04-28 | 41.76M | 44.74M | 1.0713 |
4 | openai/o1-mini | 24.36M | 20.41M | 0.8378 |
5 | deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b | 2.89M | 2.29M | 0.7941 |
6 | deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b | 205.47M | 142.49M | 0.6935 |
7 | thudm/glm-4.1v-9b-thinking | 9.97M | 5.11M | 0.5129 |
8 | openai/o1-mini-2024-09-12 | 1.36M | 648.03K | 0.4759 |
9 | qwen/qwen3-14b-04-28 | 1.0B | 464.21M | 0.4499 |
10 | openai/o3-mini-high-2025-01-31 | 33.29M | 14.96M | 0.4493 |