Que change le raisonnement ?
En laboratoire, le raisonnement multiplie la consommation par 46 à 697 pour 9 modèles sur 10. Dans les conversations, le facteur ne va que de ×0,3 à ×7,7.
Chaque barre compare un même modèle avec et sans raisonnement (le modèle écrit ses étapes de réflexion avant de répondre). Le trait vertical marque ×1 : le raisonnement n'y change rien. Une barre vers la droite signifie « consomme plus », vers la gauche « consomme moins ». Les deux groupes partagent la même échelle, qui grandit par paliers.
Graphique de barres horizontales en deux groupes sur la même échelle. Laboratoire (10 modèles) : de ×46 à ×697, un modèle à ×1. Conversations (12 modèles) : de ×0,3 à ×7,7.
- SmolLM3-3B×697
- Phi-4-reasoning-plus×514
- Hunyuan-1.8B-Instruct×352
- EXAONE-4.0-32B×349
- gemma-3-4b-pt×343
- Qwen3-30B-A3B×298
- DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B×154
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B×131
- Qwen3-0.6B×46
- Qwen3-235B-A22B (écarté de la fourchette)×1,0
- gpt-oss-20b×7,7
- gpt-5-mini×2,7
- gpt-5×2,7
- gpt-5-nano×2,6
- gpt-5.2×2,4
- qwen3-30b-a3b×1,9
- gpt-oss-120b×1,5
- deepseek-r1×1,4
- deepseek-r1-0528×1,3
- o4-mini×1,2
- glm-4.5×1,0
- grok-4.1-fast×0,3
Ce qu'il faut retenir
En laboratoire, le raisonnement fait exploser la consommation. Dans les vraies conversations, l'effet est beaucoup plus modeste, et parfois inverse.
Ce que ce graphique ne dit pas
Il n'explique pas pourquoi les deux sources divergent : les questions posées, la longueur des réponses et la méthode de calcul ne sont pas les mêmes. Les modèles ne figurent pas tous dans les deux sources.