LLM 模型排名 基于实时使用量的模型排名和统计
从多个角度比较和分析LLM模型的实际使用量和性能
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08.21
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月度 按模型 高推理能力模型 (不包括免费模型) 前 10 名
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 | 125.24M | 3.8B | 30.542 |
2 | x-ai/grok-3-mini-beta | 10.2B | 11.6B | 1.1399 |
3 | deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b | 97.37M | 110.88M | 1.1387 |
4 | openai/o1-preview | 5.91M | 5.12M | 0.8661 |
5 | deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-7b | 73.84M | 60.75M | 0.8227 |
6 | deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b | 349.75M | 272.94M | 0.7804 |
7 | qwen/qwen3-8b-04-28 | 3.3B | 2.5B | 0.7559 |
8 | openai/o1-mini-2024-09-12 | 10.18M | 6.57M | 0.6448 |
9 | deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b | 4.9B | 2.9B | 0.6009 |
10 | thudm/glm-z1-32b-0414 | 2.59M | 1.34M | 0.516 |