अप्रैल 5 में 2025 सर्वश्रेष्ठ बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम)

बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) उन्नत AI सिस्टम हैं जो मानव जैसी भाषा को समझने और उत्पन्न करने के लिए विशाल मात्रा में पाठ (और कभी-कभी अन्य डेटा) पर प्रशिक्षित होते हैं। वे गहरे तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर (अक्सर ट्रान्सफ़ॉर्मर) अरबों मापदंडों के साथ सुसंगत, संदर्भ-जागरूक तरीके से पाठ की भविष्यवाणी और रचना करने के लिए। आज के एलएलएम अपने प्रशिक्षण डेटा से सीखे गए पैटर्न का उपयोग करके बातचीत कर सकते हैं, कोड लिख सकते हैं, छवियों का विश्लेषण कर सकते हैं और बहुत कुछ कर सकते हैं।

कुछ एलएलएम विशेष रूप से एआई क्षमताओं की सीमाओं को आगे बढ़ाने के लिए खड़े हैं: GPT-4o, क्लाउड 3.7 सॉनेट, जेमिनी 2.0 फ़्लैश, ग्रोक 3, तथा डीपसीक आर-1. प्रत्येक मॉडल इस क्षेत्र में अग्रणी है, जिसमें अद्वितीय ताकत है - मल्टीमॉडल समझ और अभूतपूर्व संदर्भ लंबाई से लेकर पारदर्शी तर्क और ओपन-सोर्स नवाचार तक। ये मॉडल वास्तव में आकार दे रहे हैं कि हम AI के साथ कैसे बातचीत करते हैं, जिससे तेज़, स्मार्ट और अधिक बहुमुखी अनुप्रयोग सक्षम होते हैं।

1. GPT-4o

GPT-4o, OpenAI का GPT-4 का “ओमनी” संस्करण है, जिसे 2024 के मध्य में एक नए फ्लैगशिप के रूप में पेश किया गया था, जो कई तौर-तरीकों पर तर्क करने में सक्षम है। “o” का मतलब है ओमनी - यह एक ही मॉडल में टेक्स्ट, ऑडियो, इमेज और यहां तक ​​कि वीडियो इनपुट के लिए इसके ऑल-इन-वन सपोर्ट को दर्शाता है। यह मॉडल GPT-4 की गहरी भाषाई क्षमता को बरकरार रखता है, लेकिन इसे वास्तविक समय की मल्टीमॉडल समझ के साथ बढ़ाता है। विशेष रूप से, GPT-4o, GPT-4 टर्बो के मजबूत अंग्रेजी टेक्स्ट और कोडिंग प्रदर्शन से मेल खाता है, जबकि गति और लागत-दक्षता में काफी सुधार करता है। यह अधिक बहुभाषी भी है, जो अपने पूर्ववर्तियों की तुलना में गैर-अंग्रेजी भाषाओं में बेहतर कौशल प्रदर्शित करता है।

GPT-4o के सबसे बड़े नवाचारों में से एक इसकी वास्तविक समय की बातचीत क्षमता है। आर्किटेक्चर ऑप्टिमाइजेशन की बदौलत, यह औसतन ~320 मिलीसेकंड में बोले गए प्रश्नों का जवाब दे सकता है - जो मानवीय संवादात्मक प्रतिक्रिया समय के करीब है। टेक्स्ट जनरेशन में, यह लगभग आउटपुट देता है प्रति सेकंड 110 टोकनGPT-3 टर्बो मॉडल की तुलना में लगभग 4 गुना तेज़। यह कम विलंबता, एक बड़ी संदर्भ विंडो (लंबे संकेतों और हज़ारों टोकन तक की बातचीत का समर्थन) के साथ मिलकर GPT-4o को कई कार्यों के लिए आदर्श बनाती है। इसकी मल्टीमॉडल प्रतिभा का मतलब यह भी है कि यह छवियों का वर्णन कर सकता है, भाषण के माध्यम से बातचीत कर सकता है और यहां तक ​​कि एक ही चैट के भीतर छवियां भी उत्पन्न कर सकता है। कुल मिलाकर, GPT-4o एक बहुमुखी सामान्यवादी के रूप में कार्य करता है - एक एकल AI सिस्टम जो देख सकता है, सुन सकता है और बोल सकता है, मांग पर रचनात्मक सामग्री और जटिल तर्क प्रदान कर सकता है।

• मल्टीमॉडल महारत - इनपुट के रूप में पाठ, चित्र, ऑडियो (यहाँ तक कि वीडियो) के किसी भी मिश्रण को स्वीकार करता है और आउटपुट के रूप में पाठ, बोले गए ऑडियो या चित्र उत्पन्न कर सकता है। यह विस्तार प्राकृतिक अंतःक्रियाओं को सक्षम बनाता है (जैसे कि किसी फोटो का वर्णन करना या आवाज़ में बातचीत करना)।
• वास्तविक समय की गति - विलंबता के लिए अनुकूलित: ~ 0.3 सेकंड में ध्वनि संकेतों का जवाब देता है और GPT-3 टर्बो की तुलना में लगभग 4 गुना तेजी से पाठ उत्पन्न करता है, जिससे तरल संवाद और त्वरित पूर्णता संभव होती है।
• उच्च क्षमता - एक बड़ी संदर्भ विंडो प्रदान करता है (कुछ कॉन्फ़िगरेशन में 128K टोकन तक), जिससे यह ट्रैक खोए बिना लंबे दस्तावेज़ों या मल्टी-टर्न वार्तालापों को संभाल सकता है।
• लागत कुशल - अपनी उन्नत क्षमताओं के बावजूद, GPT-4o, GPT-50 टर्बो की तुलना में API के माध्यम से उपयोग करने के लिए 4% सस्ता है, जिससे उन्नत AI अधिक सुलभ हो जाता है।
• बहुमुखी और बहुभाषी - कोडिंग और रीजनिंग कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त करता है और अंग्रेजी के अलावा कई भाषाओं में बेहतर प्रवाह दिखाता है। 

2. क्लाउड 3.7 सॉनेट

फरवरी 3.7 में रिलीज़ किया गया क्लाउड 2025 सॉनेट, एंथ्रोपिक का AI रीजनिंग और परफॉरमेंस में नवीनतम है। इस संस्करण में एक प्रमुख नवाचार हाइब्रिड रीजनिंग है, जो मॉडल को आवश्यकता पड़ने पर त्वरित प्रतिक्रिया पीढ़ी और विस्तारित सोच मोड के बीच शिफ्ट करने की अनुमति देता है। यह इसे अत्यधिक अनुकूलनीय बनाता है - उपयोगकर्ता आवश्यकता पड़ने पर त्वरित उत्तर प्राप्त कर सकते हैं, लेकिन जटिल कार्यों के लिए मॉडल को अधिक जानबूझकर, बहु-चरणीय तर्क में भी संलग्न कर सकते हैं। विस्तारित मोड उत्तर देने से पहले आत्म-प्रतिबिंब को सक्षम बनाता है, जिससे गणित, तर्क और कोडिंग-भारी अनुप्रयोगों में प्रदर्शन में सुधार होता है। क्लाउड 3.7 को बेहतर संदर्भ अवधारण और सूक्ष्म समझ के लिए भी ठीक किया गया है, जिससे यह विस्तारित वार्तालापों में सबसे सुसंगत AI मॉडल में से एक बन गया है।

सामान्य सुधारों से परे, क्लाउड 3.7 क्लाउड कोड पेश करता है, जो एक कमांड-लाइन टूल है जो डेवलपर्स को AI को महत्वपूर्ण प्रोग्रामिंग कार्य सौंपने देता है। यह अपग्रेड इसकी कोडिंग क्षमताओं को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, जिससे यह सॉफ़्टवेयर विकास, डिबगिंग और यहां तक ​​कि फ्रंट-एंड वेब डिज़ाइन के लिए उपलब्ध सबसे मजबूत मॉडलों में से एक बन जाता है। क्लाउड 3.7 अपने पूर्ववर्ती से भी बेहतर प्रदर्शन करता है (क्लाउड 3.5 सॉनेटमल्टीमॉडल कॉम्प्रिहेंशन में ) बेहतर प्रदर्शन करता है, संरचित दस्तावेजों का विश्लेषण करने, चार्ट की व्याख्या करने और यहां तक ​​कि छवि-आधारित सामग्री के बारे में तर्क करने में बेहतर क्षमता दिखाता है। पिछले क्लाउड मॉडल की तुलना में, यह अधिक तेज़, अधिक संदर्भ-जागरूक और अधिक लागत प्रभावी है, जो इसे डेवलपर्स, विश्लेषकों और शोधकर्ताओं के लिए एक आदर्श AI बनाता है, जिन्हें अपने AI इंटरैक्शन में गति और गहराई दोनों की आवश्यकता होती है।

• हाइब्रिड रीजनिंग - आवश्यकता पड़ने पर तीव्र प्रतिक्रिया और गहन, चरण-दर-चरण तार्किक सोच के बीच स्विच कर सकते हैं।
• विस्तारित चिंतन मोड - यह मॉडल को उत्तर देने से पहले आत्मचिंतन करने का अवसर देता है, जिससे जटिल समस्या समाधान में सटीकता में सुधार होता है।
• क्लाउड कोड - एआई-सहायता प्राप्त प्रोग्रामिंग, डिबगिंग और स्वचालन के लिए डेवलपर-केंद्रित उपकरण।
• उन्नत बहुविध समझ - पाठ के साथ संरचित डेटा, चार्ट और छवियों को संसाधित करने में बेहतर।
• बेहतर संदर्भ अवधारण - बेहतर सुसंगति और स्मृति के साथ लंबी, सूक्ष्म चर्चाओं को बनाए रखता है।

3. जेमिनी 2.0 फ़्लैश

जेमिनी 2.0 फ्लैश गूगल डीपमाइंड का प्रमुख उत्पाद है एजेंटिक एलएलएम, जिसे 2025 की शुरुआत में जेमिनी 2.0 परिवार के विस्तार के हिस्से के रूप में अनावरण किया जाएगा। उस लाइनअप में सामान्य उपलब्धता (GA) मॉडल के रूप में, फ्लैश व्यापक परिनियोजन के लिए डिज़ाइन किया गया शक्तिशाली वर्कहॉर्स है, जो कम विलंबता और बड़े पैमाने पर बेहतर प्रदर्शन प्रदान करता है। जेमिनी 2.0 फ्लैश को जो अलग बनाता है, वह है AI को सक्षम करने पर इसका ध्यान एजेंटों - सिस्टम जो न केवल चैट करते हैं, बल्कि क्रियाएँ भी कर सकते हैं। इसमें मूल उपकरण उपयोग क्षमताएँ हैं, जिसका अर्थ है कि यह आंतरिक रूप से API या टूल (जैसे कोड निष्पादित करना, डेटाबेस से पूछताछ करना, या वेब सामग्री ब्राउज़ करना) का उपयोग अपनी प्रतिक्रियाओं के भाग के रूप में कर सकता है। यह इसे स्वायत्त रूप से बहु-चरणीय कार्यों को व्यवस्थित करने में कुशल बनाता है। 

इसके अलावा, यह रिकॉर्ड-तोड़ 1,000,000-टोकन संदर्भ विंडो का दावा करता है। इतना बड़ा संदर्भ आकार फ्लैश को एक ही प्रॉम्प्ट में लगभग पूरी पुस्तकों या कोडबेस पर विचार करने की अनुमति देता है, जो व्यापक शोध विश्लेषण या जटिल योजना जैसे कार्यों के लिए एक बड़ा लाभ है, जिसमें बहुत सारी जानकारी का ट्रैक रखने की आवश्यकता होती है।

वर्तमान में टेक्स्ट आउटपुट के लिए अनुकूलित होने के बावजूद, जेमिनी 2.0 फ्लैश मल्टीमॉडल-रेडी है। यह मूल रूप से इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज और ऑडियो स्वीकार करता है, और Google की योजना जल्द ही इमेज और ऑडियो आउटपुट (मल्टीमॉडल API के माध्यम से) सक्षम करने की है। अनिवार्य रूप से, यह पहले से ही "देख" और "सुन" सकता है, और जल्द ही "बोल" और इमेज जेनरेट करेगा, जिससे यह मल्टीमॉडलिटी में GPT-4o जैसे मॉडल के बराबर आ जाएगा। कच्चे कौशल के संदर्भ में, फ्लैश बेंचमार्क में पिछली जेमिनी 1.5 पीढ़ी की तुलना में महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है, जबकि सभी डिफ़ॉल्ट रूप से संक्षिप्त, लागत प्रभावी प्रतिक्रियाओं को बनाए रखते हैं। डेवलपर्स इसे ज़रूरत पड़ने पर अधिक वर्बोज़ करने के लिए भी प्रेरित कर सकते हैं। 

• एजेन्टिक डिजाइन - एआई एजेंटों के युग के लिए बनाया गया। जेमिनी फ्लैश अपने तर्क के हिस्से के रूप में मूल रूप से उपकरणों को आमंत्रित कर सकता है (जैसे एपीआई को कॉल करना, कोड चलाना), जिससे यह न केवल सवालों के जवाब देने में सक्षम होता है बल्कि कार्य भी करता है। यह स्वायत्त सहायकों और वर्कफ़्लो स्वचालन जैसे अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है।
• विशाल संदर्भ विंडो - संदर्भ के अभूतपूर्व 1 मिलियन टोकन का समर्थन करता है, जो अधिकांश अन्य मॉडलों को बौना बनाता है। यह एक बार में संपूर्ण डेटासेट या सूचना के पुस्तकालयों पर विचार कर सकता है, जो गहन विश्लेषण या बहुत बड़े इनपुट (जैसे व्यापक लॉग या कई दस्तावेज़) को सारांशित करने के लिए अमूल्य है।
• मल्टीमॉडल इनपुट - पाठ, चित्र और ऑडियो इनपुट स्वीकार करता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को अधिक सूचित प्रतिक्रियाओं के लिए समृद्ध, जटिल संकेत (उदाहरण के लिए, एक आरेख और एक प्रश्न) फ़ीड करने की अनुमति मिलती है।
• कम विलंबता, उच्च थ्रूपुट - गति के लिए इंजीनियर: जेमिनी फ्लैश को कम-विलंबता "वर्कहॉर्स" मॉडल के रूप में वर्णित किया गया है, जो इसे वास्तविक समय के अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाता है। यह स्ट्रीमिंग आउटपुट और उच्च टोकन-जनरेशन दरों को सुचारू रूप से संभालता है, जो उपयोगकर्ता-सामने चैट या उच्च-मात्रा वाली API सेवाओं के लिए महत्वपूर्ण है।
• अनुकूली संचार - डिफ़ॉल्ट रूप से, फ्लैश लागत और समय बचाने के लिए संक्षिप्त उत्तर देता है। हालाँकि, इसे के लिए प्रेरित किया आवश्यकता पड़ने पर अधिक विस्तृत, विस्तृत स्पष्टीकरण प्रदान करना। इस लचीलेपन का अर्थ है कि यह त्वरित-टर्नअराउंड उपयोग मामलों और गहन परामर्श दोनों को प्रभावी ढंग से पूरा कर सकता है।

4. ग्रोक 3

ग्रोक 3, एलन मस्क के एआई स्टार्टअप xAI की तीसरी पीढ़ी का LLM है, जिसे 2025 की शुरुआत में चैटबॉट क्षेत्र में एक साहसिक प्रवेशक के रूप में पेश किया गया था। इसे ओपनएआई की GPT सीरीज और एंथ्रोपिक के क्लाउड जैसे शीर्ष मॉडलों को टक्कर देने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और यहां तक ​​कि डीपसीक​ जैसे नए प्रतियोगियों के साथ प्रतिस्पर्धा भी करता है। ग्रोक 3 का विकास विशुद्ध पैमाने और तीव्र पुनरावृत्ति पर जोर देता है। लाइव डेमो, एलोन मस्क ने कहा कि "ग्रोक-3 अपनी श्रेणी में अद्वितीय है," दावा किया जा रहा है कि यह ग्रोक-2 से कई गुना बेहतर है। हुड के नीचे, xAI ने एक सुपरकंप्यूटर क्लस्टर का लाभ उठाया, जिसका नाम "कोलोसस" है - कथित तौर पर दुनिया का सबसे बड़ा - जिसमें ग्रोक 100,000 को प्रशिक्षित करने के लिए हजारों GPU (100+ H3 चिप्स) हैं। इस विशाल कंप्यूट निवेश ने ग्रोक 3 को बहुत उच्च ज्ञान क्षमता और तर्क क्षमता प्रदान की है। 

यह मॉडल एक्स (पूर्व में ट्विटर) के साथ गहराई से एकीकृत है: इसे सबसे पहले एक्स प्रीमियम+ ग्राहकों के लिए शुरू किया गया था, और अब (सुपरग्रोक योजना के माध्यम से) यह एक समर्पित ऐप और वेबसाइट के माध्यम से सुलभ है। एक्स के साथ एकीकरण का मतलब है कि ग्रोक वास्तविक समय की जानकारी तक पहुंच सकता है और यहां तक ​​कि इसमें प्लेटफॉर्म का व्यक्तित्व भी है - इसे शुरू में सवालों के जवाब देने में व्यंग्यात्मक, विनोदी लहजे के लिए जाना जाता था, जो इसे शैलीगत रूप से अलग करता था।

ग्रोक 3 में एक असाधारण नवाचार पारदर्शिता और उन्नत तर्क पर इसका ध्यान है। xAI ने "डीपसर्च" नामक एक सुविधा शुरू की, जो अनिवार्य रूप से एक चरण-दर-चरण तर्क मोड है जहां चैटबॉट अपनी विचार श्रृंखला प्रदर्शित कर सकता है और यहां तक ​​कि किसी समस्या पर काम करते समय स्रोतों का हवाला भी दे सकता है। यह ग्रोक 3 को अधिक व्याख्यात्मक बनाता है - उपयोगकर्ता देख सकते हैं क्यों इसने एक निश्चित उत्तर दिया। दूसरा है "बिग ब्रेन मोड", जो विशेष रूप से जटिल या बहु-चरणीय कार्यों (जैसे बड़े पैमाने पर डेटा विश्लेषण या जटिल समस्या समाधान) से निपटने के लिए एक विशेष मोड है, जो क्वेरी के लिए अधिक कम्प्यूटेशनल प्रयास और समय आवंटित करता है। 

ग्रोक 3 का लक्ष्य शक्तिशाली उपयोगकर्ता और डेवलपर्स हैं जो एक ऐसा मॉडल चाहते हैं जिसमें बहुत अधिक शक्ति हो और अधिक खुली अंतर्क्रियाएं हों (यह प्रश्नों की व्यापक श्रेणी का उत्तर देने का प्रयास करता है) तथा इसके साथ ही इसके तर्क को स्पष्ट करने के लिए उपकरण भी हों। 

• भारी पैमाना - अभूतपूर्व कंप्यूट बजट (पिछले संस्करण की तुलना में बहुत अधिक कंप्यूट) पर प्रशिक्षित। ग्रोक 3 ने प्रशिक्षण प्रक्रिया में 100,000+ NVIDIA GPU का लाभ उठाया, जिसके परिणामस्वरूप ग्रोक 2 की तुलना में काफी अधिक सक्षम मॉडल तैयार हुआ। 
• पारदर्शी तर्क (गहरी खोज) – एक विशेष ऑफर गहरी खोज मोड जो मॉडल के तर्क चरणों और यहां तक ​​कि स्रोत संदर्भों को भी प्रकट करता है क्योंकि यह उत्तर देता है। यह पारदर्शिता विश्वास और डिबगिंग में मदद करती है, जिससे उपयोगकर्ता "विचार की ट्रेन" का अनुसरण कर सकते हैं - अधिकांश एलएलएम के बीच एक असामान्य विशेषता।
• “बड़ा मस्तिष्क” मोड - अत्यधिक जटिल समस्याओं का सामना करने पर, उपयोगकर्ता बिग ब्रेन मोड का उपयोग कर सकते हैं, जो ग्रोक 3 को अतिरिक्त प्रसंस्करण आवंटित करने और कार्य को उप-चरणों में विभाजित करने की अनुमति देता है। यह मोड सामान्य प्रश्नोत्तर से परे बहु-चरणीय समस्या समाधान और भारी डेटा विश्लेषण के लिए डिज़ाइन किया गया है।
• निरंतर सुधार - xAI नोट करता है कि ग्रोक लगभग बेहतर हो गया है प्रतिदिन नए प्रशिक्षण डेटा के साथ। इस निरंतर सीखने के दृष्टिकोण का मतलब है कि मॉडल लगातार स्मार्ट होता जा रहा है, ज्ञान के अंतर को कम कर रहा है और हाल की जानकारी को तेजी से अपना रहा है।
• एक्स एकीकरण और वास्तविक समय ज्ञान - एक्सेस और डेटा दोनों के लिए एक्स प्लेटफ़ॉर्म के साथ सहजता से एकीकृत। यह एक्स से मिनट-दर-मिनट जानकारी को शामिल कर सकता है (बहुत हाल की घटनाओं या रुझानों के बारे में सवालों के जवाब देने के लिए उपयोगी), और एक्स की सेवाओं के माध्यम से उपयोगकर्ताओं को तैनात किया जाता है। यह ग्रोक 3 को वर्तमान समाचार, पॉप संस्कृति रुझानों या किसी भी डोमेन के बारे में प्रश्नों के लिए विशेष रूप से उपयोगी बनाता है जहां वास्तविक समय की जानकारी महत्वपूर्ण है।

5. डीपसीक आर-1

डीपसीक आर-1 चीनी एआई स्टार्टअप डीपसीक द्वारा जारी किया गया एक ओपन-सोर्स एलएलएम है, जो 2025 में अपने उच्च प्रदर्शन और विघटनकारी पहुंच के लिए अंतरराष्ट्रीय ध्यान आकर्षित कर रहा है। "आर-1" तर्क पर इसके फोकस को दर्शाता है। उल्लेखनीय रूप से, आर-1 गणित, कोडिंग और तर्क कार्यों में कुछ बेहतरीन मालिकाना मॉडल (जैसे ओपनएआई के तर्क-विशेषज्ञ "ओ1" मॉडल) के बराबर तर्क प्रदर्शन प्राप्त करने में कामयाब होता है। उद्योग को हिला देने वाली बात यह थी कि डीपसीक ने इसे सामान्य रूप से आवश्यक संसाधनों की तुलना में बहुत कम संसाधनों के साथ पूरा किया - विशुद्ध पैमाने के बजाय एल्गोरिदमिक सफलताओं का लाभ उठाते हुए। वास्तव में, डीपसीक के शोध पत्र में आर-1 की क्षमताओं के लिए "शुद्ध सुदृढीकरण सीखने" (न्यूनतम पर्यवेक्षित डेटा के साथ) के प्रशिक्षण दृष्टिकोण को श्रेय दिया गया है। 

इस प्रशिक्षण पद्धति का एक परिणाम यह है कि आर-1 "ज़ोर से सोचेगा" - इसके उत्तर अक्सर एक स्पष्ट बात कहते हैं विचार की शृंखला, लगभग एक इंसान की तरह पढ़ रहा है जो समस्या को चरण दर चरण हल कर रहा है। डीपसीक आर-1 का एक और उल्लेखनीय पहलू यह है कि यह पूरी तरह से ओपन-सोर्स (MIT लाइसेंस प्राप्त) है। डीपसीक ने आर-1 के मॉडल वेट को सार्वजनिक रूप से जारी किया, जिससे दुनिया भर के शोधकर्ता और डेवलपर्स बिना किसी लागत के मॉडल का उपयोग, संशोधन और यहां तक ​​कि उसे बेहतर बनाने में सक्षम हो गए। इस खुलेपन ने, इसके मजबूत प्रदर्शन के साथ मिलकर, आर-1 की वास्तुकला पर आधारित समुदाय-संचालित परियोजनाओं के विस्फोट को जन्म दिया है। आर्थिक दृष्टिकोण से, आर-1 उन्नत AI के लिए लागत अवरोध को नाटकीय रूप से कम करता है। अनुमान बताते हैं कि यह बाजार में अग्रणी मॉडलों की तुलना में 30 गुना सस्ता उपयोग (प्रति टोकन) प्रदान करता है। 

डीपसीक आर-1 के लिए आदर्श उपयोग के मामलों में अकादमिक सेटिंग्स (जहाँ पारदर्शिता और अनुकूलनशीलता को महत्व दिया जाता है) और वे लोग शामिल हैं जो चल रही API लागतों से बचने के लिए AI समाधानों को स्वयं होस्ट करना चाहते हैं। इसके साथ ही, गोपनीयता से जुड़ी कई चिंताएं उठाई गई हैं मॉडल और उसके सेंसरशिप व्यवहार के बारे में।

• तर्क-केंद्रित - तार्किक तर्क में उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया। जटिल समस्या समाधान, गणित की शब्द समस्याओं और कोडिंग चुनौतियों के लिए बेंचमार्क पर शीर्ष-स्तरीय मॉडल से मेल खाता है, भले ही यह अधिक संसाधन-कुशल हो। इसने इन डोमेन में पश्चिमी प्रमुख मॉडलों के साथ अंतर को प्रभावी ढंग से कम कर दिया।
• नवीन प्रशिक्षण दृष्टिकोण - उपयोग करता है शुद्ध सुदृढीकरण सीखना अपने तर्क कौशल को प्रशिक्षित करने के लिए। इसका मतलब है कि मॉडल परीक्षण और त्रुटि से सीखा जाता है, बड़े लेबल वाले डेटासेट पर भरोसा किए बिना स्वयं में सुधार करता है। 
• “ज़ोर से सोचना” - R-1 अक्सर स्पष्ट विचार-श्रृंखला के साथ उत्तर प्रदान करता है, जैसे कि वह अपने तर्क का वर्णन कर रहा हो। यह पारदर्शिता उपयोगकर्ताओं को तर्क का पालन करने और परिणामों पर भरोसा करने में मदद कर सकती है, जो शिक्षा या डिबगिंग समाधानों के लिए उपयोगी है।
• पूर्णतः ओपन-सोर्स - कोई भी व्यक्ति मॉडल को डाउनलोड कर सकता है, इसे स्थानीय रूप से या अपने सर्वर पर चला सकता है, और यहां तक ​​कि विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए इसे ठीक भी कर सकता है। यह खुलापन नवाचार के समुदाय को प्रोत्साहित करता है - R-1 वैश्विक स्तर पर अनगिनत व्युत्पन्न मॉडल और अनुप्रयोगों के लिए एक आधार बन गया है।
• लागत-कुशल और सुलभ - चतुर एल्गोरिदम को कम कंप्यूट बजट के साथ जोड़कर, डीपसीक आर-1 सामान्य लागत के एक अंश पर उच्च-स्तरीय प्रदर्शन प्रदान करता है। अनुमान बताते हैं कि समान स्वामित्व वाले मॉडल की तुलना में 20-30 गुना कम उपयोग लागत है। 

आपको कौन सा एलएलएम उपयोग करना चाहिए?

आज के एलएलएम को तेजी से उन्नति और विशेषज्ञता द्वारा परिभाषित किया जाता है। GPT-4o सर्वश्रेष्ठ ऑल-राउंडर के रूप में सामने आता है - यदि आपको एक ऐसे मॉडल की आवश्यकता है जो वास्तविक समय में यह सब कर सके (पाठ, दृश्य, भाषण), GPT-4o अपनी बहुमुखी प्रतिभा और अन्तरक्रियाशीलता के लिए सबसे पसंदीदा विकल्प है। क्लाउड 3.7 सॉनेट दक्षता और शक्ति का एक बेहतरीन मिश्रण प्रदान करता है; यह उन व्यवसायों या डेवलपर्स के लिए बहुत बढ़िया है जिन्हें इसकी आवश्यकता होती है बहुत बड़े संदर्भ को समझना (जैसे लंबे दस्तावेजों का विश्लेषण करना) मजबूत विश्वसनीयता के साथ, शीर्ष-स्तरीय मॉडल की तुलना में कम लागत पर। जेमिनी 2.0 फ्लैश उन परिदृश्यों में चमकता है जो पैमाने और एकीकरण की मांग करते हैं - इसका विशाल संदर्भ और उपकरण-उपयोग करने वाली बुद्धिमत्ता इसे आदर्श बनाती है एंटरप्राइज़ अनुप्रयोग और AI एजेंट का निर्माण जो जटिल सिस्टम या डेटा के भीतर काम करते हैं। दूसरी ओर, ग्रोक 3 उन लोगों को आकर्षित करता है जो अत्याधुनिक तकनीक के शौकीन हैं और शोधकर्ता जो चाहते हैं नवीनतम प्रयोगात्मक सुविधाएँ - एआई के तर्क को देखने से लेकर वास्तविक समय के डेटा को टैप करने तक - और प्लेटफ़ॉर्म-विशिष्ट, विकसित मॉडल के साथ काम करने के लिए तैयार हैं। अंत में, डीपसीक आर-1 का यकीनन सबसे व्यापक सामाजिक प्रभाव है: एक मॉडल को ओपन-सोर्स करके जो सबसे अच्छे से प्रतिस्पर्धा करता है, यह एक वैश्विक समुदाय को सशक्त बनाता है एआई को अपनाना और उसमें नवाचार करना बिना किसी भारी निवेश के, यह शिक्षाविदों, स्टार्टअप्स या पारदर्शिता और अनुकूलन को प्राथमिकता देने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए एकदम सही है।