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 70.58M 2.2B 30.8616
2 deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b 104.40M 132.48M 1.2689
3 deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-7b 128.26M 109.82M 0.8562
4 thudm/glm-z1-rumination-32b-0414 238.59K 202.33K 0.848
5 microsoft/mai-ds-r1 37.90M 32.06M 0.8459
6 x-ai/grok-3-mini-beta 23.2B 16.7B 0.7194
7 openai/o1-preview 19.59M 13.92M 0.7106
8 deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b 17.5B 12.3B 0.7017
9 qwen/qwen3-8b-04-28 3.0B 2.0B 0.6651
10 openai/o3-mini-high-2025-01-31 445.14M 284.50M 0.6391