在考虑长距离依赖方面，**C: Transformer模型** 效率最高。

### 专业分析：

#### 循环神经网络（RNN）
- **结构特点**：RNN通过循环连接处理序列数据，每个输出依赖于前一个输出。
- **长距离依赖问题**：RNN在处理长序列时容易出现梯度消失和梯度爆炸问题，从而导致长距离依赖信息无法有效传递。

#### 卷积神经网络（CNN）
- **结构特点**：CNN通过卷积核进行局部感受野处理，适合捕捉局部空间特征。
- **长距离依赖问题**：虽然CNN可以通过增加层数和使用更大的卷积核增大感受野，但其主要设计并不适合捕捉序列中的长距离依赖信息。

#### Transformer模型
- **结构特点**：Transformer使用自注意力机制，可以直接对序列中的任何位置进行信息关注。
- **长距离依赖优势**：自注意力机制使得Transformer能够在计算同一时间步内处理整个序列的所有位置，从而非常高效地捕捉长距离依赖信息。

### 总结
- 相比于RNN和CNN，Transformer由于其自注意力机制，可以更高效、直接地处理序列中的长距离依赖，因此在此方面具有显著优势。