हर मुफ़्त LLM आपका समय देने लायक नहीं होता। यह लेख 2027 के टॉप मुफ़्त लार्ज लैंग्वेज मॉडल को परखता है, जिनमें Meta के Llama 4 और DeepSeek R1 से लेकर Gemini Flash और IBM के Granite कोडिंग मॉडल तक शामिल हैं। हम असली इस्तेमाल में परफ़ॉर्मेंस, कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड देखते हैं, और बताते हैं कि राइटिंग, कोडिंग या रीज़निंग के लिए कौन-सा मॉडल चुनें, ताकि आप बिना ट्रायल-एंड-एरर के काम शुरू कर सकें।
AI के लिए मुफ़्त टियर अब कोई समझौता नहीं है। 2027 में आप ऐसे मॉडल के साथ बातचीत चला सकते हैं, कोड जनरेट कर सकते हैं, रिसर्च का सार निकाल सकते हैं और जटिल रीज़निंग वाले काम संभाल सकते हैं, जिनकी आपको कोई कीमत नहीं चुकानी पड़ती। कई मामलों में ये मॉडल उन मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं जिनके लिए आप दो साल पहले पैसे दे रहे थे।
लेकिन इतने विकल्पों के बीच असली सवाल यह नहीं है कि मुफ़्त LLM मौजूद है या नहीं। असली सवाल यह है कि कौन सा उसे खोलने लायक है।
यह उन सबसे अच्छे मुफ़्त लार्ज लैंग्वेज मॉडल की रैंकिंग है जो अभी उपलब्ध हैं। इसमें देखें कि वे किन चीज़ों में अच्छे हैं, कहाँ कमज़ोर हैं, और PicassoIA पर आज इनका इस्तेमाल कैसे शुरू करें।
सभी मुफ़्त मॉडल एक जैसे नहीं होते। 2023 का 7-बिलियन-पैरामीटर मॉडल और 2025 का 400-बिलियन-पैरामीटर मिक्सचर-ऑफ़-एक्सपर्ट्स मॉडल, दोनों तकनीकी रूप से "मुफ़्त" हैं, लेकिन उनके बीच का अंतर बहुत बड़ा है।
यह आँकने के लिए कि कौन से मुफ़्त LLM आपका समय लायक हैं, तीन चीज़ें सबसे ज़्यादा मायने रखती हैं:
तेज़ मॉडल गहराई की कीमत पर आते हैं। गहरे मॉडल स्पीड की कीमत पर। 2027 के सबसे अच्छे मुफ़्त विकल्पों ने बीच का रास्ता खोज लिया है, खासकर Google के फ़्लैश-टियर मॉडल और Meta के इंस्ट्रक्ट-ट्यून्ड Llama 4 वर्ज़न।
💡 प्रो टिप: त्वरित ड्राफ़्ट और सवाल-जवाब के लिए स्पीड को प्राथमिकता दें। रिसर्च, डॉक्युमेंट एनालिसिस या मल्टी-स्टेप रीज़निंग के लिए, पहला टोकन कितनी जल्दी आता है, इससे ज़्यादा कॉन्टेक्स्ट विंडो और सटीकता को प्राथमिकता दें।
4K टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो सुनने में ठीक लगती है, जब तक आप 10 पेज का डॉक्युमेंट पेस्ट नहीं करते और मॉडल भूल जाता है कि आपने तीन पैराग्राफ़ पहले क्या कहा था। 2025 में इस्तेमाल लायक मॉडल कम से कम 32K टोकन देते हैं, और सबसे अच्छे मॉडल 128K या 1 मिलियन टोकन से भी आगे जाते हैं। डॉक्युमेंट-भारी वर्कफ़्लो के लिए, कॉन्टेक्स्ट लेंथ वह सबसे ज़रूरी स्पेक है जिसे आपको जाँचना चाहिए।
ओपन-वेट मॉडल की अर्थव्यवस्था 2024 और 2025 में बदल गई। Meta ने Llama 4 के वेट सार्वजनिक रूप से जारी किए, DeepSeek ने अपने रीज़निंग मॉडल ओपन-सोर्स किए, और IBM ने एंटरप्राइज़ इस्तेमाल के लिए Granite को बिना कीमत के दिया। इन सबसे एक ऐसा परिदृश्य बना जिसमें "मुफ़्त" में बाज़ार के कुछ सबसे सक्षम मॉडल शामिल हैं। ज़्यादातर रोज़मर्रा के इस्तेमाल के मामलों में पेड सब्सक्रिप्शन और मुफ़्त मॉडल के बीच का अंतर लगभग खत्म हो गया है।
राइटिंग, कोडिंग, समरी और रीज़निंग के कामों में असली दुनिया के प्रदर्शन के आधार पर, आज वास्तव में क्या इस्तेमाल करने लायक है, यह यहाँ है।
Meta की Llama 4 लाइनअप 2025 का सबसे महत्वपूर्ण ओपन-वेट रिलीज़ है। दोनों वर्ज़न मुफ़्त हैं और सीधे PicassoIA पर उपलब्ध हैं।
Llama 4 Scout Instruct दोनों में हल्का है। यह तेज़ है, नेटिव रूप से 10-मिलियन-टोकन कॉन्टेक्स्ट संभालता है (किसी भी मुफ़्त मॉडल में सबसे बड़ी में से एक), और लंबे डॉक्युमेंट की समरी, त्वरित टेक्स्ट ड्राफ़्ट और बातचीत वाले कामों में अच्छा काम करता है। अगर आप नियमित रूप से बड़ी फ़ाइलों के साथ काम करते हैं या पूरे ट्रांसक्रिप्ट प्रोसेस करने की ज़रूरत है, तो Scout ही एकमात्र मुफ़्त मॉडल है जिसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो सच में काम की है।
Llama 4 Maverick Instruct वह वर्ज़न है जिसे आप तब चुनते हैं जब क्वालिटी कच्ची स्पीड से ज़्यादा मायने रखती है। यह कई श्रेणियों में GPT-4o के मुकाबले प्रतिस्पर्धी बेंचमार्क दिखाता है और मल्टीमोडल है, यानी यह टेक्स्ट और इमेज दोनों प्रोसेस कर सकता है। पूरी तरह मुफ़्त मॉडल के लिए यह उल्लेखनीय है।
| मॉडल | कॉन्टेक्स्ट विंडो | सबसे अच्छा किसके लिए | स्पीड |
|---|---|---|---|
| Llama 4 Scout Instruct | 10M टोकन | लंबे डॉक्युमेंट, तेज़ सवाल-जवाब | तेज़ |
| Llama 4 Maverick Instruct | 1M टोकन | क्वालिटी राइटिंग, मल्टीमोडल | मध्यम |
दोनों PicassoIA पर उपलब्ध हैं, साथ ही पुराने लेकिन अब भी मज़बूत Meta Llama 3.1 405B Instruct भी, जो कहीं भी उपलब्ध सबसे बड़े मुफ़्त रूप से एक्सेस होने वाले ओपन-वेट मॉडल में से एक है।
जब DeepSeek R1 2025 की शुरुआत में आया, तब यह पहला सच में मुफ़्त रीज़निंग मॉडल था जो OpenAI के o1 से मुकाबला कर सकता था। यह अपनी चेन-ऑफ़-थॉट रीज़निंग रीयल टाइम में दिखाता है, जो न केवल पारदर्शी है, बल्कि आउटपुट पर भरोसा करने से पहले यह पकड़ने में भी काम आती है कि मॉडल कहाँ गलत हुआ।
DeepSeek v3.1 बेहतर इंस्ट्रक्शन-फ़ॉलोइंग और तेज़ रिस्पॉन्स टाइम के साथ आया, और मुफ़्त एक्सेस भी वही रहा। यह R1 जैसे अर्थ में रीज़निंग मॉडल नहीं है, लेकिन सामान्य राइटिंग, कोडिंग और समरी के लिए यह बिना कीमत के सबसे मज़बूत विकल्पों में से एक है।
💡 जानने लायक बात: DeepSeek मॉडल मल्टीलिंगुअल डेटा पर ट्रेन होने के बावजूद अंग्रेज़ी में असाधारण प्रदर्शन करते हैं। क्रिएटिव और तकनीकी कामों पर आउटपुट की क्वालिटी नए यूज़र्स को लगातार चौंकाती है। R1 की रीज़निंग पारदर्शिता जटिल कामों पर निष्कर्षों की जाँच के लिए खास तौर पर उपयोगी है।
अगर आप एक ही प्रॉम्प्ट पर वर्ज़न की तुलना करना चाहते हैं, तो DeepSeek v3 भी उपलब्ध है।
Google ने अपने Gemini परिवार के ज़रिए लगातार सबसे उपयोगी मुफ़्त AI अनुभवों में से एक दिया है। फ़्लैश-टियर मॉडल थ्रूपुट के लिए बने हैं: तेज़ रिस्पॉन्स, ठोस रीज़निंग, और टेक्स्ट, इमेज और डॉक्युमेंट में मज़बूत मल्टीमोडल सपोर्ट।
Gemini 3.5 Flash नवीनतम वर्ज़न है और रोज़मर्रा के कामों के लिए सबसे संतुलित मुफ़्त मॉडल है। यह इमेज, डॉक्युमेंट और टेक्स्ट को बराबर अच्छी तरह संभालता है। रिस्पॉन्स टाइम इतना तेज़ है कि यह किसी बैच प्रोसेस का इंतज़ार करने के बजाय असली बातचीत जैसा लगता है।
Gemini 3 Flash थोड़ा पुराना है, लेकिन फिर भी बहुत सक्षम है, और दोनों बिना किसी सब्सक्रिप्शन की ज़रूरत के PicassoIA पर उपलब्ध हैं। जो यूज़र्स स्पीड की कीमत चुकाए बिना Pro-टियर इंटेलिजेंस चाहते हैं, उनके लिए Gemini 3 Pro भी उपलब्ध है।
Gemini 2.5 Flash उन यूज़र्स के लिए एक ठोस रोज़मर्रा का साथी बना हुआ है, जिन्हें भरोसेमंद थ्रूपुट और लगातार एक जैसे आउटपुट फ़ॉर्मेट चाहिए, और जिन्हें यह सोचना नहीं पड़ता कि कौन सा वर्ज़न चुनें।
Mistral 7B v0.1 लॉन्च के समय अपने आकार से कहीं ज़्यादा प्रदर्शन करता था, और कुछ खास इस्तेमाल के मामलों में आज भी टिका हुआ है। 7 बिलियन पैरामीटर पर यह तेज़ चलता है, साफ़ आउटपुट देता है, और क्लासिफ़िकेशन, छोटी राइटिंग और सरल कोडिंग जैसे स्ट्रक्चर्ड कामों में अच्छा काम करता है।
जटिल मल्टी-स्टेप रीज़निंग के कामों के लिए यह वह मॉडल नहीं है जिसे आप चुनेंगे, लेकिन तेज़ आउटपुट और साफ़ फ़ॉर्मेटिंग चाहने वाले छोटे, केंद्रित कामों के लिए यह उत्कृष्ट है और पूरी तरह मुफ़्त है। इसे अपना हल्का, हमेशा उपलब्ध रहने वाला विकल्प समझें, जब लेटेंसी गहराई से ज़्यादा ज़रूरी हो।
कोड लिखना उन सबसे आम कारणों में से एक है जिनके लिए लोग LLM का इस्तेमाल करते हैं, और कई मुफ़्त मॉडल सामान्य-उद्देश्य बातचीत के बजाय खास तौर पर इसी के लिए ऑप्टिमाइज़ किए गए हैं।
IBM की Granite सीरीज़ उन डेवलपर्स के लिए एक गंभीर विकल्प बन गई है जिन्हें मुफ़्त, एंटरप्राइज़-ग्रेड कोडिंग सहायता चाहिए। ये सामान्य चैट मॉडल नहीं हैं जिन्हें कोड के लिए दोबारा इस्तेमाल किया गया हो। इन्हें खास तौर पर कोड जनरेशन, डीबगिंग, व्याख्या और डॉक्यूमेंटेशन के लिए बनाया गया है।
Granite 4.1 8B 2027 में IBM का प्रमुख मुफ़्त कोडिंग मॉडल है, जिसमें अपडेटेड ट्रेनिंग डेटा है और Python, JavaScript, Java, Go और अन्य भाषाओं में मज़बूत प्रदर्शन है।
Granite 8B Code Instruct 128K में 128K टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो है, यानी यह एक सेशन में पूरे रिपॉज़िटरी जितना कोड पढ़ सकता है। बड़ी फ़ाइलों पर कोड रिव्यू या कई आपस में जुड़े मॉड्यूल की रीफ़ैक्टरिंग के लिए यह कॉन्टेक्स्ट लेंथ वैकल्पिक नहीं, बल्कि अनिवार्य है।
Granite 20B Code Instruct 8K अधिक जटिल जनरेशन कामों के लिए 20 बिलियन पैरामीटर तक जाता है। जब आपको संक्षिप्त विवरण से पूरी सर्विस लेयर या जटिल क्लास हायरार्की बनानी हो, तो बड़ा पैरामीटर काउंट साफ़ तौर पर ज़्यादा सुसंगत आउटपुट देता है।
💡 डेवलपर टिप: Granite मॉडल उचित एरर हैंडलिंग के साथ लगातार, प्रोडक्शन-रेडी कोड जनरेट करने में खास तौर पर मज़बूत हैं। ये सामान्य-उद्देश्य मॉडलों से कम "क्रिएटिव" हैं, और जब आउटपुट सीधे कोडबेस में जाता है, तो अक्सर यही चाहिए होता है।
हल्के कोडिंग कामों के लिए, Granite 3.3 8B Instruct और Granite 3.2 8B Instruct तेज़ और मुफ़्त विकल्प हैं, जिनका इंस्ट्रक्शन-फ़ॉलोइंग व्यवहार अच्छा है।
OpenAI GPT 4.1 Nano को अपने सबसे तेज़ और सबसे कम लागत वाले विकल्प के रूप में देता है, जिससे यह रेट-लिमिटेड मुफ़्त संदर्भों में भी सच में इस्तेमाल योग्य बनता है। यह कोई पावरहाउस नहीं है, लेकिन त्वरित कोड कंप्लीशन, SQL क्वेरी, रेगुलर एक्सप्रेशन या छोटे फ़ॉर्मेटिंग कामों के लिए यह न्यूनतम रुकावट के साथ काम पूरा कर देता है।
GPT 4.1 Mini रिस्पॉन्स टाइम में मामूली बढ़ोतरी के बदले आउटपुट क्वालिटी में उल्लेखनीय सुधार देता है। जो डेवलपर्स पूरी कीमत चुकाए बिना OpenAI की इंस्ट्रक्शन-फ़ॉलोइंग सटीकता चाहते हैं, उनके लिए यह व्यावहारिक विकल्प है। यह 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट संभालता है, जिससे यह अपने नाम से कहीं ज़्यादा बहुमुखी बन जाता है।
GPT 4o Mini एक और मज़बूत विकल्प है, जो मुफ़्त टियर पर मल्टीमोडल क्षमताएँ देता है। अगर आपको स्क्रीनशॉट से कोड पढ़ना है, एरर लॉग को इमेज के रूप में विश्लेषित करना है, या कोड के साथ डायग्राम प्रोसेस करने हैं, तो यहाँ मल्टीमोडल इनपुट हैंडलिंग को शून्य कीमत पर हरा पाना मुश्किल है।
रीज़निंग मॉडल जवाब देने से पहले सोचते हैं। वे अंतिम रिस्पॉन्स देने से पहले स्टेप-बाय-स्टेप लॉजिक पर अतिरिक्त कंप्यूटेशन खर्च करते हैं। गणित, वैज्ञानिक समस्याओं और जटिल मल्टी-स्टेप कामों पर नतीजे उल्लेखनीय रूप से बेहतर होते हैं, लेकिन ये धीमे होते हैं। सही काम के लिए, इसमें लगने वाला समय पूरी तरह सार्थक है।
Kimi K2 Thinking Moonshot AI का मुफ़्त रीज़निंग मॉडल है, जिसने DeepSeek R1 के बाहर सबसे ज़्यादा ध्यान खींचा है। यह विस्तृत चेन-ऑफ़-थॉट रीज़निंग दिखाता है और गणित, विज्ञान और मल्टी-स्टेप लॉजिक कामों पर असाधारण प्रदर्शन करता है। जनरेशन के दौरान थिंकिंग ट्रेस दिखाई देता है, जिससे आपको यह समझ आती है कि मॉडल अपने निष्कर्ष तक कैसे पहुँचा।
Kimi K2 Instruct उसी मॉडल परिवार से तेज़ रिस्पॉन्स चाहने पर नॉन-थिंकिंग वर्ज़न है। यह कोडिंग और एजेंटिक कामों के लिए खास तौर पर सराहा जाता है, जहाँ यह मल्टी-स्टेप निर्देशों का भरोसेमंद पालन करता है। Kimi K2.6 टेक्स्ट और कोड दोनों में बेहतर इंस्ट्रक्शन फ़ॉलोइंग के साथ इस सीरीज़ का नवीनतम वर्ज़न है।
ऊपर इसका ज़िक्र हो चुका है, लेकिन यहाँ दोबारा कहना ज़रूरी है: DeepSeek R1 मध्य-2025 तक सबसे सक्षम मुफ़्त रीज़निंग मॉडल बना हुआ है। अगर आपके सामने कोई कठिन गणित का सवाल है, कोई कानूनी दस्तावेज़ पार्स करना है, कोई लॉजिकल प्रूफ़ वेरिफ़ाई करना है, या कोई वैज्ञानिक सवाल है जिसमें सावधानी से मल्टी-स्टेप सोच चाहिए, तो सबसे पहले यही मॉडल खोलें। जब गलत जवाब के नतीजे गंभीर हों, तब दिखाई देने वाला रीज़निंग ट्रेस खास तौर पर काम का होता है।
जो लोग Qwen के आर्किटेक्चर को पसंद करते हैं, उनके लिए Qwen3 235B A22B Instruct एक 235-बिलियन-पैरामीटर मॉडल है, जो PicassoIA पर मुफ़्त उपलब्ध है। इतने बड़े पैमाने पर, यह जटिल रीज़निंग और मल्टीलिंगुअल कामों को ऐसी व्यापकता के साथ संभालता है जिसे छोटे मॉडल नहीं पा सकते।
इस लेख में सूचीबद्ध सभी मॉडल PicassoIA के Large Language Models कलेक्शन के ज़रिए उपलब्ध हैं। कोई अलग अकाउंट नहीं, कोई API सेटअप नहीं, कोई क्रेडिट कार्ड नहीं चाहिए। आप मॉडल खोलते हैं और इस्तेमाल शुरू कर देते हैं।
PicassoIA एक ही जगह पर 70 से ज़्यादा लार्ज लैंग्वेज मॉडल होस्ट करता है, जिससे एक ही प्रॉम्प्ट पर अलग-अलग मॉडल की साथ-साथ जाँच करना आसान हो जाता है। Llama 4 Maverick Instruct से DeepSeek R1 पर स्विच करने में लगभग तीन सेकंड लगते हैं।
शुरू करने के चरण:
आपको कुछ डाउनलोड करने, एनवायरनमेंट कॉन्फ़िगर करने या API टोकन मैनेज करने की ज़रूरत नहीं है। इंटरफ़ेस सभी 70+ मॉडल में एक जैसा है, इसलिए आपकी प्रॉम्प्ट की आदतें बिना किसी बदलाव के हर मॉडल में पहुँचती हैं।
यहाँ अभी उपलब्ध सबसे अच्छे मुफ़्त LLM की सीधी तुलना है, जो प्राथमिक ताकत के हिसाब से व्यवस्थित है:
| मॉडल | प्रोवाइडर | सबसे अच्छा उपयोग | कॉन्टेक्स्ट विंडो | स्पीड |
|---|---|---|---|---|
| Llama 4 Maverick Instruct | Meta | राइटिंग, मल्टीमोडल | 1M टोकन | मध्यम |
| Llama 4 Scout Instruct | Meta | लंबे डॉक्युमेंट, तेज़ सवाल-जवाब | 10M टोकन | तेज़ |
| DeepSeek R1 | DeepSeek | रीज़निंग, गणित | 128K टोकन | धीमा |
| DeepSeek v3.1 | DeepSeek | राइटिंग, कोडिंग | 128K टोकन | मध्यम |
| Gemini 3.5 Flash | रोज़मर्रा के काम | 1M टोकन | तेज़ | |
| Gemini 3 Flash | चैट, सवाल-जवाब | 128K टोकन | तेज़ | |
| Kimi K2 Thinking | Moonshot | रीज़निंग, लॉजिक | 128K टोकन | धीमा |
| Kimi K2 Instruct | Moonshot | कोडिंग, एजेंट | 128K टोकन | मध्यम |
| Granite 4.1 8B | IBM | कोड, स्ट्रक्चर्ड काम | 128K टोकन | तेज़ |
| Granite 8B Code 128K | IBM | बड़े कोडबेस का रिव्यू | 128K टोकन | तेज़ |
| GPT 4.1 Mini | OpenAI | संतुलित रोज़मर्रा का उपयोग | 1M टोकन | मध्यम |
| GPT 4.1 Nano | OpenAI | त्वरित काम, स्पीड | 1M टोकन | बहुत तेज़ |
| Mistral 7B v0.1 | Mistral | क्लासिफ़िकेशन, ड्राफ़्ट | 32K टोकन | बहुत तेज़ |
| Qwen3 235B | Qwen | जटिल रीज़निंग, मल्टीलिंगुअल | 128K टोकन | मध्यम |
सबसे अच्छा मुफ़्त LLM पूरी तरह इस पर निर्भर करता है कि आप क्या करना चाह रहे हैं। काम के प्रकार के हिसाब से यहाँ एक त्वरित विश्लेषण है।
Llama 4 Maverick Instruct या DeepSeek v3.1 चुनें। दोनों धाराप्रवाह, स्वाभाविक लगने वाला गद्य लिखते हैं और स्टाइल के निर्देशों का भरोसेमंद पालन करते हैं। अगर आपको कुछ गहराई की कीमत पर तेज़ी से बार-बार सुधार चाहिए, तो Gemini 3.5 Flash एक ठोस बैकअप है।
लंबे फ़ॉर्मेट के कंटेंट के लिए, जिसे हज़ारों शब्दों में एक जैसा लहजा बनाए रखना हो, Llama 4 Maverick Instruct की 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विशेष रूप से काम की है। यह पहले पैराग्राफ़ से आखिरी तक आपका तय लहजा और संदर्भ एक जैसे रखता है।
प्रोडक्शन कोड के लिए IBM के Granite मॉडल स्पष्ट विकल्प हैं। Granite 8B Code Instruct 128K बड़ी फ़ाइलों को साफ़-सुथरे ढंग से संभालता है, और इंस्ट्रक्ट-ट्यूनिंग आउटपुट को सुसंगत और प्रोडक्शन के लायक बनाए रखती है। OpenAI-शैली के कोडिंग व्यवहार के लिए, GPT 4.1 Mini भरोसेमंद और तेज़ है, और इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो भी उदार है।
त्वरित कंप्लीशन, स्निपेट या रेगेक्स पैटर्न के लिए, GPT 4.1 Nano नतीजे तक पहुँचने का सबसे तेज़ रास्ता है।
पहले DeepSeek R1, दूसरे नंबर पर Kimi K2 Thinking। दोनों अपने रीज़निंग स्टेप दिखाते हैं, जो तब बेहद ज़रूरी है जब आपको किसी निष्कर्ष पर सिर्फ़ अमल करने के बजाय उसे वेरिफ़ाई करना हो। बड़ी मात्रा में डॉक्युमेंट के लिए, Llama 4 Scout Instruct और इसकी 10-मिलियन-टोकन कॉन्टेक्स्ट बड़े कॉर्पोरा प्रोसेस करने में अपनी अलग श्रेणी में है।
Gemini 3.5 Flash सबसे ज़्यादा बातचीत जैसा है और स्वाभाविक रूप से प्रॉम्प्ट करना सबसे आसान है। GPT 4.1 Nano तेज़ है और सरल आगे-पीछे की बातचीत के लिए अच्छा काम करता है, जहाँ गहरी रीज़निंग की ज़रूरत नहीं होती। बहुभाषी बातचीत के लिए, Qwen3 235B भाषा बदलने को ज़्यादातर विकल्पों से ज़्यादा सहजता से संभालता है।
अगर टेक्स्ट जनरेशन आपके वर्कफ़्लो का एक हिस्सा है, तो PicassoIA बिना अलग अकाउंट या सब्सक्रिप्शन के बाकी हर AI मोडैलिटी तक फैला है।
जिस प्लेटफ़ॉर्म पर आप मुफ़्त LLM एक्सेस करते हैं, वहाँ ये भी हैं:
इसका मतलब है कि आप मुफ़्त LLM से कंटेंट का ड्राफ़्ट बना सकते हैं, उससे मेल खाती इमेज जनरेट कर सकते हैं, वीडियो बना सकते हैं और नैरेशन तैयार कर सकते हैं, यह सब एक ही प्लेटफ़ॉर्म से, कई सब्सक्रिप्शन और ब्राउज़र टैब सँभाले बिना।
सबसे अच्छा मुफ़्त LLM वह है जिसे आप सच में खोलते हैं। मॉडल बेंचमार्क के बारे में पढ़ना उपयोगी है, लेकिन इससे यह पता नहीं चलता कि कोई मॉडल आपकी लेखन शैली, आपके खास कोडिंग पैटर्न या रोज़ आप जिन डॉक्युमेंट के साथ काम करते हैं, उन्हें कैसे संभालता है।
अगर आपको पक्का नहीं पता कि कहाँ से शुरू करें, तो Llama 4 Maverick Instruct से शुरू करें। यह ज़्यादातर इस्तेमाल के मामलों को उच्च क्वालिटी के स्तर पर कवर करता है और अच्छा आउटपुट पाने के लिए किसी खास प्रॉम्प्टिंग ट्रिक की ज़रूरत नहीं होती। अगर आपके सामने कोई कठिन रीज़निंग या गणित का सवाल है, तो DeepSeek R1 खोलें और देखें कि जवाब देने से पहले वह समस्या को स्टेप-बाय-स्टेप कैसे सोचता है।
कोडिंग के लिए, Granite 8B Code Instruct 128K लोड करें और पूरी फ़ाइल पेस्ट करें। सबसे ज़्यादा स्पीड के लिए, GPT 4.1 Nano और Gemini 3.5 Flash आपको इंतज़ार नहीं कराएँगे।
इस लेख के सभी मॉडल अभी PicassoIA पर उपलब्ध हैं, मुफ़्त में, बिना किसी सेटअप के। अलग-अलग मॉडल पर कुछ प्रॉम्प्ट आज़माएँ और देखें कि कौन सा आपके काम करने के तरीके में फ़िट बैठता है। इस समय जो चीज़ सच में कुछ खर्च करती है, वह है वह समय जो आप एक मॉडल खोलने के बजाय फ़ैसला करने में लगाते हैं।
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