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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每日 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 | 3.96M | 124.91M | 31.5366 |
2 | deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-14b | 5.38M | 7.49M | 1.3909 |
3 | qwen/qwen3-8b-04-28 | 38.87M | 43.17M | 1.1107 |
4 | mistralai/magistral-medium-2506 | 24.58M | 18.22M | 0.7414 |
5 | deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b | 188.91M | 119.87M | 0.6346 |
6 | tencent/hunyuan-a13b-instruct | 23.76K | 14.82K | 0.6234 |
7 | openai/o3-mini-2025-01-31 | 87.57M | 50.81M | 0.5802 |
8 | thudm/glm-4.1v-9b-thinking | 13.38M | 7.49M | 0.5598 |
9 | openai/o1-mini-2024-09-12 | 223.69K | 118.40K | 0.5293 |
10 | deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b | 213.82M | 96.55M | 0.4516 |