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 | 3.96M | 124.91M | 31.5366 |
2 | deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-14b | 5.38M | 7.49M | 1.3909 |
3 | qwen/qwen3-8b-04-28 | 38.87M | 43.17M | 1.1107 |
4 | mistralai/magistral-medium-2506 | 24.58M | 18.22M | 0.7414 |
5 | deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b | 188.91M | 119.87M | 0.6346 |
6 | tencent/hunyuan-a13b-instruct | 23.76K | 14.82K | 0.6234 |
7 | openai/o3-mini-2025-01-31 | 87.57M | 50.81M | 0.5802 |
8 | thudm/glm-4.1v-9b-thinking | 13.38M | 7.49M | 0.5598 |
9 | openai/o1-mini-2024-09-12 | 223.69K | 118.40K | 0.5293 |
10 | deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b | 213.82M | 96.55M | 0.4516 |