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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08.02
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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 | 4.69M | 160.45M | 34.2368 |
2 | minimax/minimax-m1 | 32.91M | 84.12M | 2.5557 |
3 | qwen/qwen3-8b-04-28 | 41.76M | 44.74M | 1.0713 |
4 | openai/o1-mini | 24.36M | 20.41M | 0.8378 |
5 | deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b | 2.89M | 2.29M | 0.7941 |
6 | deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b | 205.47M | 142.49M | 0.6935 |
7 | thudm/glm-4.1v-9b-thinking | 9.97M | 5.11M | 0.5129 |
8 | openai/o1-mini-2024-09-12 | 1.36M | 648.03K | 0.4759 |
9 | qwen/qwen3-14b-04-28 | 1.0B | 464.21M | 0.4499 |
10 | openai/o3-mini-high-2025-01-31 | 33.29M | 14.96M | 0.4493 |