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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06.09
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周 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 | 8.13M | 448.53M | 55.1685 |
2 | thudm/glm-z1-32b-0414 | 1.85M | 9.84M | 5.3066 |
3 | deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b | 16.20M | 21.12M | 1.3037 |
4 | thudm/glm-z1-rumination-32b-0414 | 620.07K | 691.94K | 1.1159 |
5 | qwen/qwen3-8b-04-28 | 140.43M | 111.86M | 0.7966 |
6 | openai/o1-mini-2024-09-12 | 1.34M | 978.55K | 0.7308 |
7 | deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b | 1.5B | 997.49M | 0.6856 |
8 | deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b | 203.05M | 137.26M | 0.676 |
9 | openai/o1-mini | 32.46M | 21.09M | 0.6499 |
10 | deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-14b | 22.99M | 14.20M | 0.6179 |