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思考比率指标指南

思考比率基于推理令牌 / 输入令牌比率计算。该比率越高,模型经历的内部推理过程就越多。

该指标表示模型在生成响应之前经历的深度思考过程。思考比例较高的模型在复杂问题解决、逻辑推理、多步骤规划等任务中可能产生更精细的结果。然而,高思考比例并不一定意味着更好的性能。在某些任务中,过度的内部推理可能产生不必要的计算成本,或在需要简洁响应的情况下反而效率低下。因此,应根据任务的特性和目的来解释此指标。

排名 模型名称 输入令牌 推理令牌 思考比率
1 perplexity/sonar-deep-research 1.28M 68.09M 53.1884
2 thudm/glm-z1-32b-0414 58.26K 200.75K 3.4458
3 thudm/glm-z1-rumination-32b-0414 21.52K 33.83K 1.5716
4 deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b 33.89M 38.89M 1.1478
5 deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b 198.89M 216.61M 1.0891
6 deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b 2.74M 2.15M 0.7877
7 openai/o1-mini-2024-09-12 149.81K 114.37K 0.7634
8 openai/o1-mini 4.65M 3.09M 0.6646
9 qwen/qwq-32b 86.66M 50.96M 0.5881
10 openai/o1-preview 1.51M 672.48K 0.445