क्लाउड एलएलएम प्रदाता

एलएलएम प्रदाताओं की संक्षिप्त सूची

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एलएलएम का उपयोग करना बहुत महंगा नहीं है, नई शानदार जीपीयू खरीदने की आवश्यकता नहीं हो सकती। यहाँ क्लाउड में एलएलएम प्रदाताओं की सूची है जिनके पास वे एलएलएम होस्ट करते हैं।

क्लाउड में दुकान का दरवाजा

LLM प्रदाताओं - मूल

एंथ्रोपिक एलएलएम मॉडल्स

एंथ्रोपिक ने “क्लॉड” ब्रांड के तहत एक परिवार का उन्नत बड़े भाषा मॉडल (LLMs) विकसित किया है। ये मॉडल सुरक्षा, विश्वसनीयता और व्याख्यायोग्यता पर जोर देते हुए विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

क्लॉड मॉडल्स के प्रमुख वैरिएंट

मॉडल शक्तियाँ उपयोग मामले
हाइकू गति, दक्षता रियल-टाइम, लाइटवेट टास्क्स
सोनेट संतुलित क्षमता और प्रदर्शन सामान्य उद्देश्य अनुप्रयोगों
ओपस उन्नत तर्क, मल्टीमोडल जटिल, उच्च-स्टेक टास्क्स

क्लॉड 3 परिवार के सभी मॉडल्स पाठ और चित्रों को प्रोसेस कर सकते हैं, जहाँ ओपस मल्टीमोडल टास्क्स में विशेष रूप से मजबूत प्रदर्शन दिखाता है।

तकनीकी आधार

  • आर्किटेक्चर: क्लॉड मॉडल्स जनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर्स (GPTs) हैं, जो बड़े पाठों में अगले शब्द का पूर्वानुमान लगाने के लिए प्रशिक्षित किए गए हैं और फिर विशिष्ट व्यवहार के लिए फाइन-ट्यून किए गए हैं।
  • प्रशिक्षण विधियाँ: एंथ्रोपिक एक अनोखी दृष्टिकोण Constitutional AI का उपयोग करता है, जो मॉडल्स को मददगार और हानिरहित बनाने के लिए मार्गदर्शन करता है। इसमें मॉडल्स को एक सेट सिद्धांतों (एक “संविधान”) के आधार पर स्व-आलोचना और जवाबों में संशोधन करने का उपयोग किया जाता है। यह प्रक्रिया AI फीडबैक से रिनफोर्समेंट लर्निंग (RLAIF) का उपयोग करके और अधिक परिष्कृत की जाती है, जहाँ AI द्वारा उत्पन्न फीडबैक मॉडल के आउटपुट्स को संविधान के साथ समन्वयित करने में मदद करता है।

व्याख्यायोग्यता और सुरक्षा

एंथ्रोपिक व्याख्यायोग्यता शोध में काफी निवेश करता है ताकि समझा जा सके कि उसके मॉडल्स कैसे अवधारणाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं और निर्णय लेते हैं। “डिक्शनरी लर्निंग” जैसे तकनीकों की मदद से आंतरिक न्यूरॉन एक्टिवेशन को मानव-व्याख्यायोग्य विशेषताओं में मैप किया जाता है, जिससे शोधकर्ता यह ट्रेस कर सकते हैं कि मॉडल कैसे जानकारी प्रोसेस करता है और निर्णय लेता है। इस पारदर्शिता का उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि मॉडल्स इच्छित रूप से व्यवहार करें और संभावित जोखिमों या पक्षपात को पहचानें।

एंटरप्राइज़ और व्यावहारिक अनुप्रयोग

क्लॉड मॉडल्स विभिन्न एंटरप्राइज़ सीनारियो में तैनात किए जाते हैं, जिनमें शामिल हैं:

  • ग्राहक सेवा स्वचालन
  • ऑपरेशन्स (जानकारी निकासी, सारांश)
  • कानूनी दस्तावेज़ विश्लेषण
  • बीमा क्लेम प्रोसेसिंग
  • कोडिंग सहायता (जनरेशन, डिबगिंग, कोड स्पष्टीकरण)

ये मॉडल्स Amazon Bedrock जैसे प्लेटफॉर्म के माध्यम से उपलब्ध हैं, जिससे उन्हें व्यापारिक वर्कफ़्लो में एकीकृत करने के लिए सुलभ बनाया गया है।

शोध और विकास

एंथ्रोपिक AI एलाइनमेंट, सुरक्षा और पारदर्शिता के विज्ञान को आगे बढ़ाने का प्रयास करता रहेगा, ताकि मॉडल्स न केवल शक्तिशाली हो बल्कि विश्वसनीय और मानव मूल्यों के साथ समन्वित भी हों।

संक्षेप में, एंथ्रोपिक के क्लॉड मॉडल्स LLM विकास में एक अग्रणी दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व करते हैं, जो सुरक्षा, व्याख्यायोग्यता और व्यावहारिक एंटरप्राइज़ उपयोग पर जोर देते हुए स्टेट-ऑफ-द-आर्ट क्षमताओं को संयोजित करते हैं।

ओपनएआई एलएलएम मॉडल्स (2025)

ओपनएआई एक व्यापक सूट ऑफ बड़े भाषा मॉडल्स (LLMs) प्रदान करता है, जिनमें नवीनतम पीढ़ियाँ मल्टीमोडैलिटी, विस्तृत संदर्भ और कोडिंग और एंटरप्राइज़ टास्क्स के लिए विशेष क्षमताओं पर जोर देती हैं। 2025 की मई तक उपलब्ध प्रमुख मॉडल्स नीचे वर्णित हैं।

ओपनएआई के प्रमुख एलएलएम

मॉडल रिलीज डेट मल्टीमोडल कॉन्टेक्स्ट विंडो विशेषता API/ChatGPT उपलब्धता फाइन-ट्यूनिंग उल्लेखनीय बेंचमार्क्स/विशेषताएँ
GPT-3 जून 2020 नहीं 2K टोकन पाठ जनरेशन केवल API हाँ MMLU ~43%
GPT-3.5 नवंबर 2022 नहीं 4K–16K टोकन चैट, पाठ टास्क्स ChatGPT फ्री/API हाँ MMLU 70%, HumanEval ~48%
GPT-4 मार्च 2023 पाठ+चित्र 8K–32K टोकन उन्नत तर्क ChatGPT प्लस/API हाँ MMLU 86.4%, HumanEval ~87%
GPT-4o (“ओम्नी”) मई 2024 पाठ+चित्र+ऑडियो 128K टोकन मल्टीमोडल, तेज, स्केलेबल ChatGPT प्लस/API हाँ MMLU 88.7%, HumanEval ~87.8%
GPT-4o मिनी जुलाई 2024 पाठ+चित्र+ऑडियो 128K टोकन लागत-कुशल, तेज केवल API हाँ MMLU 82%, HumanEval 75.6%
GPT-4.5 फरवरी 2025* पाठ+चित्र 128K टोकन अंतरिम, सुधारित सटीकता API (प्रिव्यू, डिप्रिकेटेड) नहीं MMLU ~90.8%
GPT-4.1 अप्रैल 2025 पाठ+चित्र 1M टोकन कोडिंग, लंबे-संदर्भ केवल API योजना बनाई गई है MMLU 90.2%, SWE-Bench 54.6%
GPT-4.1 मिनी अप्रैल 2025 पाठ+चित्र 1M टोकन संतुलित प्रदर्शन/लागत केवल API योजना बनाई गई है MMLU 87.5%
GPT-4.1 नैनो अप्रैल 2025 पाठ+चित्र 1M टोकन अर्थव्यवस्था, अत्यधिक तेज केवल API योजना बनाई गई है MMLU 80.1%

*GPT-4.5 एक छोटी अवधि का प्रिव्यू था, अब GPT-4.1 के पक्ष में डिप्रिकेटेड कर दिया गया है।

मॉडल हाइलाइट्स

  • GPT-4o (“ओम्नी”): पाठ, विज़न और ऑडियो इनपुट/आउटपुट को एकीकृत करता है, लगभग रियल-टाइम जवाब प्रदान करता है और 128K-टोकन संदर्भ विंडो का उपयोग करता है। यह ChatGPT प्लस और API के लिए वर्तमान डिफ़ॉल्ट है, मल्टीलिंगुअल और मल्टीमोडल टास्क्स में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है।
  • GPT-4.1: कोडिंग, निर्देशों का पालन करने और अत्यधिक लंबे संदर्भ (एक मिलियन टोकन तक) पर फोकस करता है। यह मई 2025 तक केवल API के लिए उपलब्ध है, जहाँ फाइन-ट्यूनिंग योजना बनाई गई है लेकिन अभी तक उपलब्ध नहीं है।
  • मिनी और नैनो वैरिएंट: रियल-टाइम या बड़े पैमाने पर अनुप्रयोगों के लिए लागत-कुशल, लेटेंसी-ऑप्टिमाइज़्ड विकल्प प्रदान करते हैं, कुछ सटीकता को गति और कीमत के लिए ट्रेड ऑफ करते हैं।
  • फाइन-ट्यूनिंग: अधिकांश मॉडल्स के लिए उपलब्ध है, हालाँकि सबसे नवीनतम (जैसे, मई 2025 तक GPT-4.1) के लिए नहीं, जिससे व्यवसाय विशिष्ट डोमेन या टास्क्स के लिए मॉडल्स को अनुकूलित कर सकते हैं।
  • बेंचमार्क्स: नए मॉडल्स पुराने मॉडल्स की तुलना में मानक टेस्ट (MMLU, HumanEval, SWE-Bench) पर निरंतर बेहतर प्रदर्शन करते हैं, जहाँ GPT-4.1 कोडिंग और लंबे-संदर्भ समझ में नए रिकॉर्ड स्थापित करता है।

उपयोग मामले की स्पेक्ट्रम

  • पाठ जनरेशन और चैट: GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o
  • मल्टीमोडल टास्क्स: GPT-4V, GPT-4o, GPT-4.1
  • कोडिंग और डेवलपर टूल्स: GPT-4.1, GPT-4.1 मिनी
  • एंटरप्राइज़ ऑटोमेशन: सभी, फाइन-ट्यूनिंग समर्थन के साथ
  • रीयल-टाइम, लागत-कुशल अनुप्रयोग: मिनी/नैनो वैरिएंट

ओपनएआई का 2025 में LLM पारिस्थितिकी तंत्र अत्यधिक विविध है, जिसमें मॉडल्स सरल चैट से लेकर उन्नत मल्टीमोडल रीज़निंग और बड़े पैमाने पर एंटरप्राइज़ डिप्लॉयमेंट के लिए अनुकूलित हैं। नवीनतम मॉडल्स (GPT-4o, GPT-4.1) संदर्भ लंबाई, गति और मल्टीमोडल एकीकरण में सीमाओं को आगे बढ़ाते हैं, जबकि मिनी और नैनो वैरिएंट उत्पादन उपयोग के लिए लागत और लेटेंसी का समाधान करते हैं।

MistralAI LLM Models (2025)

MistralAI ने अपने बड़े भाषा मॉडल्स (LLMs) की पोर्टफोलियो को तेजी से बढ़ाया है, जो बहुभाषी, बहु-मोडल और कोड-सेंट्रिक क्षमताओं पर जोर देता है। नीचे उनके प्रमुख मॉडल्स और उनकी विशेषताएं दी गई हैं।

Model Name Type Parameters Specialization Release Date
Mistral Large 2 LLM 123B Multilingual, reasoning July 2024
Mistral Medium 3 LLM Frontier-class Coding, STEM May 2025
Pixtral Large Multimodal LLM 124B Text + Vision Nov 2024
Codestral Code LLM Proprietary Code generation Jan 2025
Mistral Saba LLM Proprietary Middle East, South Asian Lang. Feb 2025
Ministral 3B/8B Edge LLM 3B/8B Edge/phones Oct 2024
Mistral Small 3.1 Small LLM Proprietary Multimodal, efficient Mar 2025
Devstral Small Code LLM Proprietary Code tool use, multi-file May 2025
Mistral 7B Open Source 7B General-purpose 2023–2024
Codestral Mamba Open Source Proprietary Code, mamba 2 arch. Jul 2024
Mathstral 7B Open Source 7B Mathematics Jul 2024

प्रमुख और वाणिज्यिक मॉडल्स

  • Mistral Large 2: २०२५ तक का फ्लैगशिप मॉडल, जिसमें १२३ बिलियन पैरामीटर और एक १२८क टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है। यह दर्जनों भाषाओं और ८० से अधिक कोडिंग भाषाओं का समर्थन करता है, जो उन्नत तर्क और बहुभाषी कार्यों में उत्कृष्ट है।
  • Mistral Medium 3: मई २०२५ में रिलीज़ किया गया, यह मॉडल कुशलता और प्रदर्शन के बीच संतुलन बनाता है, विशेष रूप से कोडिंग और STEM-संबंधित कार्यों में मजबूत है।
  • Pixtral Large: एक १२४-बिलियन-पैरामीटर बहु-मोडल मॉडल (टेक्स्ट और विज़न), नवंबर २०२४ में रिलीज़ किया गया, जो भाषा और छवि समझ के लिए डिज़ाइन किया गया है।
  • Codestral: कोड जनरेशन और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के लिए विशेषीकृत, जिसमें जनवरी २०२५ में सबसे नया संस्करण रिलीज़ हुआ। Codestral कम लेटेंसी, उच्च आवृत्ति कोडिंग कार्यों के लिए अनुकूलित है।
  • Mistral Saba: मध्य पूर्व और दक्षिण एशिया की भाषाओं पर केंद्रित, फरवरी २०२५ में रिलीज़ किया गया।
  • Mistral OCR: एक ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन सेवा मार्च २०२५ में लॉन्च की गई, जो PDFs से टेक्स्ट और छवियों को निकालने के लिए डाउनस्ट्रीम AI प्रोसेसिंग के लिए सक्षम बनाती है।

एज और छोटे मॉडल्स

  • Les Ministraux (Ministral 3B, 8B): एक परिवार के मॉडल्स जो एज डिवाइसों के लिए अनुकूलित हैं, फोन और संसाधन-सिमित हार्डवेयर पर प्रदर्शन और कुशलता के बीच संतुलन बनाते हैं।
  • Mistral Small: एक प्रमुख छोटा बहु-मोडल मॉडल, जिसमें मार्च २०२५ में v3.1 रिलीज़ हुआ, जो कुशलता और एज उपयोग मामलों के लिए डिज़ाइन किया गया है।
  • Devstral Small: एक स्टेट-ऑफ-द-आर्ट कोडिंग मॉडल, टूल यूज़, कोडबेस एक्सप्लोरेशन, और मल्टी-फ़ाइल एडिटिंग पर केंद्रित, मई २०२५ में रिलीज़ किया गया।

ओपन सोर्स और विशेषीकृत मॉडल्स

  • Mistral 7B: सबसे लोकप्रिय ओपन-सोर्स मॉडल्स में से एक, समुदाय द्वारा व्यापक रूप से अपनाया और फाइन-ट्यून किया गया।
  • Codestral Mamba: पहला ओपन-सोर्स “मंबा 2” मॉडल, जुलाई २०२४ में रिलीज़ हुआ।
  • Mistral NeMo: एक शक्तिशाली ओपन-सोर्स मॉडल, जुलाई २०२४ में रिलीज़ किया गया।
  • Mathstral 7B: गणित के लिए विशेषीकृत एक ओपन-सोर्स मॉडल, जुलाई २०२४ में रिलीज़ हुआ।
  • Pixtral (12B): टेक्स्ट और छवि समझ के लिए एक छोटा बहु-मोडल मॉडल, सितंबर २०२४ में रिलीज़ किया गया।

सहायक सेवाएं

  • Mistral Embed: डाउनस्ट्रीम कार्यों के लिए स्टेट-ऑफ-द-आर्ट सेमेंटिक टेक्स्ट प्रतिनिधित्व प्रदान करता है।
  • Mistral Moderation: टेक्स्ट में हानिकारक सामग्री का पता लगाता है, सुरक्षित डिप्लॉयमेंट का समर्थन करता है।

MistralAI के मॉडल्स API और ओपन-सोर्स रिलीज़ के माध्यम से सुलभ हैं, बहुभाषी, बहु-मोडल, और कोड-सेंट्रिक अनुप्रयोगों पर जोर देते हुए। उनकी ओपन-सोर्स दृष्टिकोण और साझेदारी ने AI इकोसिस्टम में तेजी से नवाचार और व्यापक अपनाव को प्रोत्साहित किया है।

Meta LLM Models (2025)

Meta के बड़े भाषा मॉडल्स (LLMs) का परिवार, जिसे Llama (Large Language Model Meta AI) के नाम से जाना जाता है, सबसे प्रमुख ओपन-सोर्स और रिसर्च-ड्रिवेन AI इकोसिस्टम में से एक है। नए जनरेशन, Llama 4, क्षमता, स्केल, और मोडलिटी में एक महत्वपूर्ण छलांग का प्रतिनिधित्व करता है।

Model Parameters Modality Architecture Context Window Status
Llama 4 Scout 17B (16 experts) Multimodal MoE Unspecified Released
Llama 4 Maverick 17B (128 experts) Multimodal MoE Unspecified Released
Llama 4 Behemoth Unreleased Multimodal MoE Unspecified In training
Llama 3.1 405B Text Dense 128,000 Released
Llama 2 7B, 13B, 70B Text Dense Shorter Released

नए Llama 4 मॉडल्स

  • Llama 4 Scout:

    • १७ बिलियन सक्रिय पैरामीटर, १६ एक्सपर्ट्स, मिक्चर-ऑफ-एक्सपर्ट्स (MoE) आर्किटेक्चर
    • स्वाभाविक रूप से बहु-मोडल (टेक्स्ट और विज़न), ओपन-वेट
    • एक ही H100 GPU पर फिट होता है (Int4 क्वांटाइजेशन के साथ)
    • कुशलता और व्यापक सुलभता के लिए डिज़ाइन किया गया

  • Llama 4 Maverick:

    • १७ बिलियन सक्रिय पैरामीटर, १२८ एक्सपर्ट्स, MoE आर्किटेक्चर
    • स्वाभाविक रूप से बहु-मोडल, ओपन-वेट
    • एक ही H100 होस्ट पर फिट होता है
    • बढ़ी हुई एक्सपर्ट विविधता के लिए बेहतर तर्क

  • Llama 4 Behemoth (प्रिव्यू):

    • अभी तक रिलीज़ नहीं हुआ, Llama 4 श्रृंखला का “टीचर” मॉडल के रूप में कार्य करता है
    • STEM बेंचमार्क्स पर GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7, और Gemini 2.0 Pro से बेहतर प्रदर्शन करता है (उदाहरण के लिए, MATH-500, GPQA Diamond)
    • Meta का सबसे शक्तिशाली LLM तक अब तक

Llama 4 की प्रमुख विशेषताएं:

  • पहला ओपन-वेट, स्वाभाविक रूप से बहु-मोडल मॉडल्स (टेक्स्ट और छवियां)
  • अनुपस्थित विवरणों के साथ लंबे फॉर्म कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया असाधारण कॉन्टेक्स्ट लेंथ समर्थन
  • कुशलता और स्केलेबिलिटी के लिए उन्नत मिक्चर-ऑफ-एक्सपर्ट्स आर्किटेक्चर का उपयोग

Llama 3 श्रृंखला

  • Llama 3.1:

    • ४०५ बिलियन पैरामीटर
    • १२८,००० टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो
    • १५ ट्रिलियन से अधिक टोकन्स पर ट्रेन किया गया
    • कई भाषाओं का समर्थन करता है (नवीनतम संस्करण में आठ जोड़े गए)
    • अब तक रिलीज़ किया गया सबसे बड़ा ओपन-सोर्स मॉडल

  • Llama 3.2 और 3.3:

    • क्रमिक सुधार और डिप्लॉयमेंट, विशेषीकृत उपयोग मामलों को शामिल करते हुए (उदाहरण के लिए, Llama 3.2 अंतर्राष्ट्रीय अंतरिक्ष स्टेशन पर डिप्लॉय किया गया)

  • Llama 2:

    • पिछला जनरेशन, ७बी, १३बी और ७०बी पैरामीटर संस्करणों में उपलब्ध
    • अभी भी रिसर्च और उत्पादन के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है

ओपन सोर्स और इकोसिस्टम

  • Meta ओपन-सोर्स AI पर एक मजबूत प्रतिबद्धता बनाए रखता है, डेवलपरों और शोधकर्ताओं के लिए मॉडल्स और लाइब्रेरी प्रदान करता है।
  • Llama मॉडल्स Meta के प्लेटफॉर्म्स पर कई AI फीचर्स को पावर करते हैं और व्यापक AI समुदाय में व्यापक रूप से अपनाए जाते हैं।

सारांश: Meta के Llama मॉडल्स दुनिया के सबसे उन्नत, ओपन, और बहु-मोडल LLMs में से एक बन गए हैं, जिसमें Llama 4 Scout और Maverick कुशलता और क्षमता में अग्रणी हैं, और Llama 3.1 ने ओपन-सोर्स स्केल और कॉन्टेक्स्ट लेंथ के लिए रिकॉर्ड स्थापित किए हैं। इकोसिस्टम व्यापक सुलभता, शोध, और विविध उपयोग मामलों में एकीकरण के लिए डिज़ाइन किया गया है।

क्वेन एलएलएम मॉडल्स (२०२५)

क्वेन अलिबाबा का बड़ा भाषा मॉडल (LLMs) परिवार है, जो अपने ओपन-सोर्स उपलब्धता, मजबूत बहुभाषी और कोडिंग क्षमताओं, और तेज़ इटरेशन के लिए प्रसिद्ध है। क्वेन श्रृंखला में अब कई प्रमुख पीढ़ियाँ शामिल हैं, जिनमें से हर एक की अपनी विशिष्ट ताकतें और नवाचार हैं।

पीढ़ी मॉडल प्रकार पैरामीटर्स मुख्य विशेषताएँ ओपन सोर्स
क्वेन3 डेन्स, MoE 0.6B–235B हाइब्रिड रीज़निंग, बहुभाषी, एजेंट हाँ
क्वेन2.5 डेन्स, MoE, VL 0.5B–72B कोडिंग, गणित, 128K कॉन्टेक्स्ट, VL हाँ
क्वक-32बी डेन्स 32B गणित/कोडिंग फोकस, 32K कॉन्टेक्स्ट हाँ
क्वेन-VL विज़न-लैंग्वेज 2B–72B टेक्स्ट + इमेज इनपुट्स हाँ
क्वेन-मैक्स MoE प्रॉप्राइटरी जटिल, मल्टी-स्टेप रीज़निंग नहीं

नवीनतम पीढ़ियाँ और फ्लैगशिप मॉडल्स

  • क्वेन3 (अप्रैल २०२५)

    • अलिबाबा के सबसे उन्नत एलएलएम का प्रतिनिधित्व करता है, जिसमें रीज़निंग, निर्देशों का पालन, टूल यूज और बहुभाषी प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार हैं।
    • डेन्स और मिक्स्चर-ऑफ-एक्सपर्ट्स (MoE) आर्किटेक्चर दोनों में उपलब्ध है, जिसमें पैरामीटर साइज़ 0.6B से 235B तक की रेंज है।
    • “हाइब्रिड रीज़निंग मॉडल्स” पेश करता है जो “थिंकिंग मोड” (जटिल रीज़निंग, गणित और कोड के लिए) और “नॉन-थिंकिंग मोड” (तेज़, सामान्य चैट के लिए) के बीच स्विच कर सकते हैं।
    • रचनात्मक लेखन, मल्टी-टर्न डायलॉग, और एजेंट-बेस्ड टास्क्स में उत्कृष्ट प्रदर्शन, जिसमें 100 से अधिक भाषाओं और बोलियों का समर्थन है।
    • कई वैरिएंट्स के लिए ओपन वेट्स उपलब्ध हैं, जिससे क्वेन3 डेवलपरों और रिसर्चर्स के लिए अत्यधिक सुलभ हो जाता है।

  • क्वेन2.5 (जनवरी २०२५)

    • मोबाइल और एंटरप्राइज़ दोनों अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त, विस्तृत आकारों में जारी किया गया (0.5B से 72B पैरामीटर्स)।
    • एक 18-त्रिलियन-टोकन डेटासेट पर ट्रेन किया गया है, जिसमें 128,000 टोकन्स तक की कॉन्टेक्स्ट विंडो है।
    • कोडिंग, गणितीय रीज़निंग, बहुभाषी फ्लूएंसी और दक्षता में महत्वपूर्ण अपग्रेड।
    • विशेषीकृत मॉडल जैसे क्वेन2.5-मैथ उन्नत गणितीय टास्क्स के लिए हैं।
    • क्वेन2.5-मैक्स एक बड़े पैमाने का MoE मॉडल है, जो 20 ट्रिलियन से अधिक टोकन्स पर प्रीट्रेन किया गया है और SFT और RLHF के साथ फाइन-ट्यून किया गया है, जटिल, मल्टी-स्टेप टास्क्स में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है।

  • क्वक-32बी (मार्च २०२५)

    • गणितीय रीज़निंग और कोडिंग पर फोकस करता है, बड़े पैमाने के मॉडल्स की तुलना में प्रदर्शन करता है जबकि कंप्यूटेशनली दक्ष है।
    • 32B पैरामीटर साइज़, 32K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो, Apache 2.0 के तहत ओपन-सोर्स किया गया।

मल्टीमोडल और विशेषीकृत मॉडल्स

  • क्वेन-VL श्रृंखला

    • विज़न-लैंग्वेज मॉडल्स (VL) जो एक विज़न ट्रांसफॉर्मर को एलएलएम के साथ इंटीग्रेट करते हैं, टेक्स्ट और इमेज इनपुट्स का समर्थन करते हैं।
    • क्वेन2-VL और क्वेन2.5-VL पैरामीटर साइज़ 2B से 72B तक प्रदान करते हैं, जिनमें से अधिकांश वैरिएंट्स ओपन-सोर्स हैं।

  • क्वेन-मैक्स

    • जटिल और मल्टी-स्टेप रीज़निंग के लिए शीर्ष इन्फ़ेरेंस प्रदर्शन प्रदान करता है, API और ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म्स के माध्यम से उपलब्ध है।

मॉडल उपलब्धता और एकोसिस्टम

  • क्वेन मॉडल्स को Apache 2.0 लाइसेंस के तहत ओपन-सोर्स किया गया है (कुछ सबसे बड़े वैरिएंट्स को छोड़कर) और अलिबाबा क्लाउड, हगिंग फेस, गिटहब, और मॉडलस्कोप के माध्यम से सुलभ हैं।
  • क्वेन परिवार को उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स, गेमिंग, और एंटरप्राइज़ AI सहित उद्योगों में व्यापक रूप से अपनाया गया है, जिसमें 90,000 से अधिक एंटरप्राइज़ यूजर्स हैं।

क्वेन परिवार के सभी मॉडल्स की मुख्य विशेषताएँ

  • बहुभाषी महारत: 100+ भाषाओं का समर्थन करता है, अनुवाद और क्रॉस-लिंगुअल टास्क्स में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है।
  • कोडिंग और गणित: कोड जनरेशन, डिबगिंग, और गणितीय रीज़निंग में अग्रणी प्रदर्शन, इन डोमेन के लिए विशेषीकृत मॉडल्स के साथ।
  • विस्तृत कॉन्टेक्स्ट: 128,000 टोकन्स तक की कॉन्टेक्स्ट विंडो विस्तृत, लंबे रूप में टास्क्स के लिए।
  • हाइब्रिड रीज़निंग: जटिल और सामान्य उद्देश्य टास्क्स दोनों के लिए ऑप्टिमल प्रदर्शन के लिए मोड्स के बीच स्विच करने की क्षमता।
  • ओपन-सोर्स नेतृत्व: कई मॉडल्स पूर्ण रूप से ओपन-सोर्स हैं, जो तेज़ समुदाय अपनाने और रिसर्च को प्रोत्साहित करते हैं।

सारांश में: क्वेन मॉडल्स ओपन-सोर्स एलएलएम विकास के अग्रणी हैं, जिनमें क्वेन3 और क्वेन2.5 स्टेट-ऑफ-द-आर्ट रीज़निंग, बहुभाषी, और कोडिंग क्षमताएँ प्रदान करते हैं, विस्तृत मॉडल साइज़ कवरेज, और मजबूत उद्योग अपनाने के साथ। उनकी हाइब्रिड रीज़निंग, बड़े कॉन्टेक्स्ट विंडो, और ओपन उपलब्धता उन्हें रिसर्च और एंटरप्राइज़ अनुप्रयोगों दोनों के लिए एक अग्रणी विकल्प बनाती है।

एलएलएम प्रदाताओं - रीसेलर्स

अमेज़न एवएस बेडरॉक एलएलएम मॉडल्स (2025)

अमेज़न बेडरॉक एक पूर्णतः प्रबंधित, सर्वरलेस प्लेटफ़ॉर्म है जो अग्रणी बड़े भाषा मॉडल्स (LLMs) और फाउंडेशन मॉडल्स (FMs) तक पहुंच प्रदान करता है, जिनमें अमेज़न के साथ-साथ शीर्ष AI कंपनियों के भी शामिल हैं। यह उद्यम अनुप्रयोगों में जनरेटिव AI का एकीकरण, कस्टमाइज़ेशन और डिप्लॉयमेंट सरल बनाता है।

सहायता प्राप्त मॉडल प्रदाताओं और परिवारों

अमेज़न बेडरॉक सबसे व्यापक LLMs की सूची प्रदान करता है, जिसमें शामिल हैं:

  • अमेज़न (नोवा श्रृंखला)
  • एंथ्रोपिक (क्लॉड)
  • AI21 लैब्स (जुरासिक)
  • कोहेर
  • मेटा (लामा)
  • मिस्ट्राल AI
  • डीपसीक (डीपसीक-R1)
  • स्टेबिलिटी AI
  • राइटर
  • लूमा
  • पूलसाइड (आने वाला है)
  • ट्वेल्व लैब्स (आने वाला है)

इस विविधता के कारण संगठन अपने विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए मॉडलों को मिला-जुला सकते हैं, जिसमें कमोड बदलाव या अपग्रेड करने की सुविधा है।

अमेज़न के स्वामित्व वाले मॉडल्स: नोवा

  • अमेज़न नोवा अमेज़न के फाउंडेशन मॉडलों का नवीनतम संस्करण है, जो उच्च प्रदर्शन, कुशलता और उद्यम एकीकरण के लिए डिज़ाइन किया गया है।
  • नोवा मॉडल्स टेक्स्ट, इमेज और वीडियो इनपुट्स को समर्थन करते हैं और रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) में उत्कृष्ट प्रदर्शन करते हैं, जो जवाबों को प्रोप्राइटरि कंपनी डेटा पर आधारित बनाते हैं।
  • ये एजेंटिक अनुप्रयोगों के लिए अनुकूलित हैं, जो जटिल, बहु-चरण कार्यों को संगठनात्मक APIs और सिस्टम्स के साथ इंटरैक्ट करने में सक्षम बनाते हैं।
  • नोवा कस्टम फाइन-ट्यूनिंग और डिस्टिलेशन का समर्थन करता है, जिससे ग्राहक अपने लेबल किए गए डेटासेट्स पर आधारित प्राइवेट, टेलर्ड मॉडल्स बना सकते हैं।

तीसरे पक्ष के और विशेषीकृत मॉडल्स

  • डीपसीक-R1: उन्नत रीज़निंग, कोडिंग और बहुभाषाई कार्यों के लिए एक उच्च प्रदर्शन वाला पूर्णतः प्रबंधित LLM, अब बेडरॉक पर उपलब्ध है।
  • मेटा लामा, एंथ्रोपिक क्लॉड, AI21 जुरासिक, मिस्ट्राल, कोहेर, और अन्य: हर एक भाषा, कोडिंग, रीज़निंग या मल्टीमोडैलिटी में अनूठे ताकत लाता है, जो व्यापक उद्यम और शोध उपयोग मामलों को कवर करता है।
  • मार्केटप्लेस: बेडरॉक मार्केटप्लेस 100 से अधिक लोकप्रिय, उभरते हुए और विशेषीकृत FMs प्रदान करता है, जिन्हें प्रबंधित एंडपॉइंट्स के माध्यम से एक्सेस किया जा सकता है।

कस्टमाइज़ेशन और अनुकूलन

  • फाइन-ट्यूनिंग: बेडरॉक अपने डेटा के साथ मॉडलों का प्राइवेट फाइन-ट्यूनिंग सक्षम बनाता है, जिससे एक सुरक्षित, कस्टमाइज्ड कॉपी संगठन के लिए बनाई जा सकती है। आपका डेटा आधार मॉडल को रीट्रेन करने के लिए उपयोग नहीं किया जाता।
  • रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG): बेडरॉक के नॉलेज बेसेज़ संगठन की सटीक, अपडेट कंपनी डेटा से मॉडल जवाबों को समृद्ध बनाते हैं, जो संरचित और असंरचित दोनों प्रकार के डेटा के लिए RAG वर्कफ़्लो को स्वचालित करते हैं।
  • डिस्टिलेशन: बड़े टीचर मॉडलों से ज्ञान छोटे, कुशल स्टूडेंट मॉडलों में ट्रांसफर किया जाता है, जिससे लागत प्रभावी डिप्लॉयमेंट संभव होता है।

मॉडल मूल्यांकन

  • LLM-as-a-Judge: बेडरॉक एक मॉडल मूल्यांकन टूल प्रदान करता है जहाँ आप LLMs को उपयोगकर्ताओं के रूप में मॉडलों (बेडरॉक के बाहर भी) का बेंचमार्क और तुलना कर सकते हैं। यह विशिष्ट गुणवत्ता और जिम्मेदार AI मानदंडों के लिए सर्वोत्तम मॉडल चुनने में मदद करता है।

डिप्लॉयमेंट और सुरक्षा

  • सर्वरलेस और स्केलेबल: बेडरॉक इन्फ्रास्ट्रक्चर, स्केलिंग और सुरक्षा का प्रबंधन करता है, जिससे संगठन अनुप्रयोग लॉजिक पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।
  • सुरक्षा और अनुपालन: डेटा ट्रांसिट में और रेस्ट में एन्क्रिप्टेड होता है, जिसमें ISO, SOC, HIPAA, CSA और GDPR मानकों के लिए अनुपालन शामिल है।

सारांश: अमेज़न बेडरॉक एक एकीकृत, सुरक्षित प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है ताकि अग्रणी LLMs तक पहुंचा जा सके—जिसमें अमेज़न के नोवा मॉडल्स और सर्वोत्तम तीसरे पक्ष के FMs शामिल हैं—जो फाइन-ट्यूनिंग, RAG और उन्नत मूल्यांकन टूल्स का समर्थन करते हैं उद्यम-स्तरीय जनरेटिव AI अनुप्रयोगों के लिए।

ग्रोक एलएलएम मॉडल्स (2025)

ग्रोक स्वयं एक LLM डेवलपर नहीं है, बल्कि यह हार्डवेयर और क्लाउड इन्फ़ेरेंस प्रदाता है जो अपने प्रोप्राइटरि लैंग्वेज प्रोसेसिंग यूनिट (LPU) टेक्नोलॉजी का उपयोग करके अग्रणी बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) के उल्टा-फास्ट, कम-लेटेंसी डिप्लॉयमेंट में विशेषज्ञता रखता है। ग्रोकक्लाउड™ डेवलपर्स को विभिन्न स्टेट-ऑफ़-द-आर्ट, ओपनली उपलब्ध LLMs को अप्रतिम गति और कुशलता से चलाने की अनुमति देता है।

ग्रोकक्लाउड पर सहायता प्राप्त एलएलएम

2025 तक, ग्रोकक्लाउड उच्च प्रदर्शन वाले इन्फ़ेरेंस के लिए एक बढ़ती सूची के शीर्ष LLMs का समर्थन करता है, जिसमें शामिल हैं:

  • मेटा लामा 3 (8B, 70B)
  • मिस्ट्राल मिक्स्ट्रल 8x7B SMoE
  • गूगल जेम्मा 7B
  • डीपसीक
  • क्वेन
  • व्हिस्पर (स्पीच-टू-टेक्स्ट)
  • कोडेस्ट्राल, मंबा, नेमो, और अन्य

ग्रोकक्लाउड को नए और लोकप्रिय ओपन-सोर्स और शोध मॉडलों का समर्थन करने के लिए नियमित रूप से अपडेट किया जाता है, जिससे यह डेवलपर्स और उद्यमों के लिए एक बहुमुखी प्लेटफ़ॉर्म बनता है।

कुंजी विशेषताएं और लाभ

  • उच्च-निम्न लेटेंसी: ग्रोक का LPU-आधारित इन्फ़ेरेंस इंजन वास्तविक समय में जवाब देता है, जिसमें बेंचमार्क्स पारंपरिक GPU-आधारित इन्फ़ेरेंस के मुकाबले महत्वपूर्ण गति लाभ दिखाते हैं।
  • ओपेनएआई एपीआई संगतता: डेवलपर्स ओपेनएआई या अन्य प्रदाताओं से ग्रोक पर स्विच कर सकते हैं, कुछ ही कोड लाइनों को बदलकर, क्योंकि एपीआई संगतता है।
  • स्केलेबिलिटी: ग्रोक का इन्फ्रास्ट्रक्चर छोटे और बड़े पैमाने के डिप्लॉयमेंट दोनों के लिए अनुकूलित है, जिसमें व्यक्तिगत डेवलपर्स से लेकर उद्यम-स्तरीय अनुप्रयोगों तक सब कुछ शामिल है।
  • लागत प्रभावशीलता: ग्रोक LLM इन्फ़ेरेंस के लिए प्रतिस्पर्धी, पारदर्शी प्राइसिंग प्रदान करता है, जिसमें फ्री, पे-अज़-यू-गो और उद्यम स्तर के विकल्प शामिल हैं।
  • क्षेत्रीय उपलब्धता: ग्रोकक्लाउड वैश्विक रूप से संचालित होता है, जिसमें दम्माम, सऊदी अरब जैसे प्रमुख डेटा सेंटर विश्वव्यापी मांग को समर्थन करते हैं।

उदाहरण मॉडल्स और प्राइसिंग (2025 के अनुसार)

मॉडल कॉन्टेक्स्ट विंडो प्राइसिंग (प्रो मिलियन टोकन्स) उपयोग मामले
लामा 3 70B 8K $0.59 (इनपुट) / $0.79 (आउटपुट) सामान्य उद्देश्य LLM
लामा 3 8B 8K $0.05 (इनपुट) / $0.10 (आउटपुट) हल्के कार्यों के लिए
मिक्स्ट्रल 8x7B SMoE 32K $0.27 (इनपुट/आउटपुट) बहुभाषाई, कोडिंग
जेम्मा 7B इंस्ट्रक्ट — $0.10 (इनपुट/आउटपुट) निर्देशानुसार कार्य

एकोसिस्टम और एकीकरण

  • ग्रोक ऑर्क.ऐआई जैसे प्लेटफ़ॉर्म्स को पावर करता है, जिससे टीमें वास्तविक समय प्रदर्शन और विश्वसनीयता के साथ LLM-आधारित अनुप्रयोगों का निर्माण, डिप्लॉयमेंट और स्केलिंग कर सकती हैं।
  • एपीआई संगतता और व्यापक मॉडल समर्थन के कारण अन्य प्रदाताओं से आसान माइग्रेशन।

सारांश: ग्रोक अपने LLMs को नहीं बनाता बल्कि ग्रोकक्लाउड के माध्यम से शीर्ष ओपन-सोर्स और शोध LLMs (जैसे, लामा, मिक्स्ट्रल, जेम्मा, डीपसीक, क्वेन) के लिए उद्योग-स्तरीय, उल्टा-फास्ट इन्फ़ेरेंस प्रदान करता है। इसकी LPU हार्डवेयर और क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म गति, स्केलेबिलिटी, लागत प्रभावशीलता और डेवलपर-मित्र एकीकरण के लिए मूल्यवान है।

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