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