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 | 1.28M | 68.09M | 53.1884 |
2 | thudm/glm-z1-32b-0414 | 58.26K | 200.75K | 3.4458 |
3 | thudm/glm-z1-rumination-32b-0414 | 21.52K | 33.83K | 1.5716 |
4 | deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b | 33.89M | 38.89M | 1.1478 |
5 | deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b | 198.89M | 216.61M | 1.0891 |
6 | deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b | 2.74M | 2.15M | 0.7877 |
7 | openai/o1-mini-2024-09-12 | 149.81K | 114.37K | 0.7634 |
8 | openai/o1-mini | 4.65M | 3.09M | 0.6646 |
9 | qwen/qwq-32b | 86.66M | 50.96M | 0.5881 |
10 | openai/o1-preview | 1.51M | 672.48K | 0.445 |