DeepSeek V4 Pro बनाम Gemini 3.5 Flash: 2027 में कौन जीतता है?

DeepSeek V4 Pro और Gemini 3.5 Flash एक-दूसरे के इतने करीब आ गए हैं कि तब से डेवलपर्स और AI बिल्डर्स एक ही सवाल पूछ रहे हैं: इनमें से कौन सा सच में आपके API बजट के लायक है? दोनों हाई-एफ़िशिएंसी टियर में आते हैं और फ़्रंटियर के लगभग बराबर क्वालिटी का वादा सब-फ़्रंटियर कीमत पर करते हैं। दोनों की कोडिंग मज़बूत है, भाषा सपोर्ट विस्तृत है, और दोनों के रिलीज़ लगातार अपडेट होते रहते हैं। फिर भी फ़र्क असली हैं, और आप क्या बना रहे हैं, इससे तय होता है कि वे कितने मायने रखते हैं। यह लेख दोनों को वहीं आमने-सामने रखता है जहाँ यह सबसे ज़्यादा मायने रखता है।

दोनों दावेदार

DeepSeek V4 Pro क्या लेकर आता है

DeepSeek V4 Pro एक Mixture-of-Experts (MoE) आर्किटेक्चर पर बना है, जो हर इनफ़रेंस पास में अपने कुल पैरामीटर का सिर्फ़ एक हिस्सा एक्टिव करता है। इस डिज़ाइन से कंप्यूट लागत कम रहती है और क्वालिटी उतनी ही बनी रहती है जितनी एक कहीं बड़े डेंस मॉडल की होती। लगभग 37 बिलियन एक्टिव पैरामीटर के साथ, जो कहीं बड़े कुल पूल से लिए गए हैं, V4 Pro ऐसा आउटपुट देता है जो उन मॉडलों से टक्कर लेता है जिनके एक्टिव पैरामीटर इससे कई गुना ज़्यादा हैं।

मॉडल की ट्रेनिंग में ह्यूमन फ़ीडबैक से रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग, कोड और रीज़निंग कॉर्पोरा पर सुपरवाइज़्ड फ़ाइन-ट्यूनिंग, और एक विस्तृत चीनी-अंग्रेज़ी द्विभाषी कॉर्पस शामिल था। इससे यह मल्टीलिंगुअल कामों और ऐसी लॉजिक-भारी समस्याओं में खास तौर पर सक्षम बनता है जिनमें संरचित, चरण-दर-चरण सटीकता चाहिए।

मॉडल के साथ 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो आती है, जो लंबे कोडबेस, पूरे रिसर्च पेपर या कई सेशन की बातचीत को बिना कटे संभालने के लिए काफ़ी है। DeepSeek की टीम ट्रेनिंग लागत और आर्किटेक्चर के फ़ैसलों के बारे में भी पारदर्शी रही है, और इसी वजह से V4 Pro उन डेवलपर्स का पसंदीदा बन गया है जो सिर्फ़ भरोसा करने के बजाय यह जानना चाहते हैं कि वे क्या चला रहे हैं।

💡 PicassoIA पर, आप DeepSeek V3.1 को रीज़निंग पर केंद्रित वर्ज़न DeepSeek R1 के साथ आज़मा सकते हैं, और इसके लिए क्रेडेंशियल या डिप्लॉयमेंट इंफ़्रास्ट्रक्चर संभालने की ज़रूरत नहीं है।

What Gemini 3.5 Flash Brings

Gemini 3.5 Flash स्पीड बनाम क्वालिटी के ट्रेड-ऑफ़ पर Google का जवाब है। यह Gemini 3.5 Pro सीरीज़ का छोटा और तेज़ भाई है, जो लो-लेटेंसी प्रोडक्शन वर्कलोड के लिए बनाया गया है, जहाँ थ्रूपुट उतना ही मायने रखता है जितनी आउटपुट क्वालिटी। Flash Google के TPU v5e इंफ़्रास्ट्रक्चर पर चलता है, जिसका मतलब है कि भारी कॉन्करेंसी में भी इनफ़रेंस लगातार तेज़ रहता है।

Flash की वह खूबी जो V4 Pro से मेल नहीं खाती, वह है नेटिव मल्टीमोडल इनपुट: इमेज, PDF, ऑडियो और वीडियो, सब सीधे प्रीप्रोसेसिंग पाइपलाइन के बिना मॉडल को दिए जा सकते हैं। यह Google के इकोसिस्टम से भी गहराई से जुड़ा है, इसलिए Workspace, Search या Vertex AI इस्तेमाल करने वाले ऐप्स को सीधे एंबेडिंग सपोर्ट मिलता है। एक्सटेंडेड वर्ज़न में कॉन्टेक्स्ट विंडो 1 मिलियन टोकन तक पहुँचती है, जो एफ़िशिएंट मॉडल टier में बेजोड़ है।

स्पीड और रिस्पॉन्स टाइम

Real-Task Latency

अलग-अलग प्रोवाइडर्स के लिए लैंग्वेज मॉडल के स्पीड बेंचमार्क अक्सर असंगत होते हैं। सिंथेटिक टोकन-प्रति-सेकंड आँकड़ों से ज़्यादा मायने यह रखता है कि दोनों मॉडल असली हालात में कैसे व्यवहार करते हैं: लंबे प्रॉम्प्ट, जटिल निर्देश, और लोड के तहत असली API एंडपॉइंट।

कोडिंग असिस्टेंट्स, चैट कंप्लीशन और दस्तावेज़ सारांश कामों में डेवलपर टेस्टिंग के दौरान Gemini 3.5 Flash स्टैंडर्ड इनफ़रेंस पर लगातार 600ms से कम में पहला टोकन लौटाता है, और अक्सर यह 300-400ms के करीब रहता है। Flash के लिए यही Google का मुख्य वादा है, और यह उसे पूरा करता है।

DeepSeek V4 Pro धीमा नहीं है, लेकिन इसकी MoE रूटिंग हर कॉल पर थोड़ा ओवरहेड जोड़ती है। प्रॉम्प्ट की जटिलता और मॉडल सर्व करने वाले प्रोवाइडर के आधार पर पहले टोकन की लेटेंसी आम तौर पर 800ms से 1.5 सेकंड के बीच रहती है। ज़्यादातर ऐप्स के लिए यह फ़र्क महसूस नहीं होता। लेकिन रीयल-टाइम चैट इंटरफ़ेस में, जहाँ यूज़र आधे सेकंड की देरी भी भाँप लेते हैं, यह मायने रखता है।

Token Throughput

पहले टोकन के बाद, DeepSeek V4 Pro अच्छे से कॉन्फ़िगर किए गए एंडपॉइंट्स पर लगातार 80-120 टोकन प्रति सेकंड की रफ़्तार से जनरेट करता है। Google के इंफ़्रास्ट्रक्चर पर चलने वाला Gemini 3.5 Flash आम तौर पर 150-200 टोकन प्रति सेकंड तक पहुँचता है। लंबे दस्तावेज़ लिखने या विस्तृत कोड बनाने जैसे जनरेशन-भारी कामों में, Flash की थ्रूपुट बढ़त समय के साथ और बढ़ती जाती है।

💡 अगर आपका ऐप लेटेंसी के प्रति संवेदनशील है, तो Flash साफ़ तौर पर जीतता है। अगर आपके ऐप के लिए रीज़निंग क्वालिटी ज़्यादा ज़रूरी है, तो स्पीड का फ़र्क काफ़ी कम हो जाता है, और उसका फ़ायदा DeepSeek की ओर झुक जाता है।

कोडिंग प्रदर्शन

जहाँ DeepSeek V4 Pro चमकता है

कोडिंग वह जगह है जहाँ DeepSeek V4 Pro Gemini के फ़ासले को पाटता है और कुछ टेस्ट में उससे आगे निकल जाता है। HumanEval और MBPP बेंचमार्क पर, V4 Pro Python, Java, TypeScript और Rust में 85-90वें पर्सेंटाइल रेंज में स्कोर करता है। बेंचमार्क नंबरों से ज़्यादा बताने वाली बात यह है कि मॉडल अस्पष्ट स्पेसिफ़िकेशन को कैसे संभालता है: अधूरे फ़ंक्शन विवरण के सामने, V4 Pro स्पष्टीकरण के लिए सवाल पूछने या स्पष्ट मान्यताएँ नोट करके काम करने वाला कोड देने की ज़्यादा संभावना रखता है, बजाय ऐसा कोड बनाने के जो देखने में ठीक लगे पर चुपचाप एज केस छोड़ दे।

यह मॉडल कोड रीफ़ैक्टरिंग और आर्किटेक्चरल रिव्यू कामों में बहुत अच्छा प्रदर्शन करता है। इसे 3,000 लाइनों का मॉड्यूल दीजिए और कपलिंग की समस्याएँ पहचानने या टेस्टेबिलिटी सुधार सुझाने को कहिए, तो यह सच में काम का आउटपुट देता है। यह लंबी कॉन्टेक्स्ट विंडो और V4 Pro की ट्रेनिंग रन में कोडिंग-भारी फ़ाइन-ट्यूनिंग का सीधा फ़ायदा है।

जो डेवलपर्स चीनी तकनीकी दस्तावेज़ या चीनी कमेंट वाले कोडबेस के साथ काम करते हैं, उनके लिए V4 Pro साफ़ पसंद है। इफ़िशिएंट मॉडल टier में इसकी द्विभाषी ट्रेनिंग की गहराई बेजोड़ है।

जहाँ Gemini 3.5 Flash अपनी जगह बनाए रखता है

Gemini 3.5 Flash कमज़ोर कोडिंग मॉडल नहीं है। यह स्टैंडर्ड HumanEval कामों पर अच्छा प्रदर्शन करता है, और विज़ुअल इनपुट से कोड जनरेशन में खास तौर पर मज़बूत है, एक ऐसी क्षमता जिसमें V4 Pro नेटिव तरीके से मेल नहीं खाता। Flash को किसी UI कंपोनेंट का स्क्रीनशॉट या हाथ से बना फ़्लोचार्ट दिखाइए, और वह उसके अनुरूप कोड उचित सटीकता के साथ बना देगा।

Flash Vertex AI टूलिंग के ज़रिए Google के कोड एक्ज़िक्यूशन एनवायरनमेंट के साथ भी इंटीग्रेट होता है, यानी वह जनरेशन के दौरान कोड चलाकर उसे वेरिफ़ाई कर सकता है। प्रोडक्शन कोडिंग असिस्टेंट्स के लिए यह एक बड़ा व्यावहारिक फ़ायदा है।

Reasoning and Logic

गणित और समस्या-समाधान बेंचमार्क

रीज़निंग बेंचमार्क इस कहानी का सबसे दिलचस्प हिस्सा बताते हैं। MATH और GSM8K मूल्यांकन पर, DeepSeek V4 Pro औसतन Gemini 3.5 Flash से ज़्यादा स्कोर करता है, आम तौर पर 4-7 प्रतिशत अंक ज़्यादा। MMLU पर फ़र्क कम है, जहाँ Flash अक्सर V4 Pro से 2-3 अंक के भीतर रहता है।

V4 Pro को रीज़निंग में बढ़त उसकी ट्रेनिंग प्रक्रिया से मिलती है। DeepSeek की टीम ने फ़ाइन-ट्यूनिंग के दौरान बड़े पैमाने पर चेन-ऑफ़-थॉट प्रॉम्प्टिंग लागू की, यानी मॉडल ने चरण-दर-चरण रीज़निंग के पैटर्न आत्मसात कर लिए हैं, जो मल्टी-हॉप उत्तरों को ज़्यादा भरोसेमंद बनाते हैं। यह संभावित निष्कर्षों पर तुरंत नहीं कूदता: यह हर लॉजिकल चरण को क्रम से हल करता है।

💡 कानूनी दस्तावेज़ पार्स करने, वैज्ञानिक टेक्स्ट की व्याख्या या फ़ाइनेंशियल मॉडलिंग से जुड़े ऐप्स के लिए, मौजूदा बेंचमार्क के आधार पर DeepSeek V4 Pro बेहतर विकल्प है।

Multi-Step Task Accuracy

मल्टी-स्टेप टास्क एक्युरेसी इस बात को मापती है कि एक मॉडल लंबी रीज़निंग श्रृंखला में बीच के परिणामों को खोए बिना कितनी अच्छी तरह सुसंगत रहता है। कई रिसर्च टीमों के टेस्ट में, DeepSeek V4 Pro लंबी श्रृंखलाओं में कम एरर प्रोपेगेशन दिखाता है: जब वह चरण 2 सही कर लेता है, तो आम तौर पर उसे चरण 3, 4 और 5 में भी सही तरीके से आगे ले जाता है, बजाय इसके कि वह भटक जाए।

Gemini 3.5 Flash कभी-कभी मल्टी-स्टेप रीज़निंग को शॉर्टकट कर देता है और पूरी श्रृंखला पूरी किए बिना एक ऐसा निष्कर्ष दे देता है जो सुनने में सही लगे। यह एक लेटेंसी ऑप्टिमाइज़ेशन है, जो कठोर क्रमिक लॉजिक वाली समस्याओं पर विफल हो सकता है।

Multimodal Capabilities

विज़न और दस्तावेज़ हैंडलिंग

यह कोई नज़दीकी तुलना नहीं है। मल्टीमोडल व्यापकता में Gemini 3.5 Flash जीतता है। यह मॉडल API के ज़रिए इमेज, PDF, ऑडियो फ़ाइलें और वीडियो सेगमेंट सीधे नेटिव रूप से प्रोसेस करता है। DeepSeek V4 Pro अपने मौजूदा API रूप में सिर्फ़ टेक्स्ट मॉडल है: इसमें नेटिव इमेज या ऑडियो इनपुट की क्षमता नहीं है।

जिन ऐप्स को इनवॉइस पार्स करने, तकनीकी डायग्राम पढ़ने, मीटिंग रिकॉर्डिंग ट्रांसक्राइब करने या प्रोडक्ट इमेज की व्याख्या करने की ज़रूरत है, उनके लिए इन दोनों में से Flash ही एकमात्र व्यवहार्य विकल्प है। यह एक ही क्षमता का फ़र्क पूरी ऐप श्रेणियों के लिए सख़्त बाधा बन जाता है।

Context Window Comparison

Gemini 3.5 Flash (एक्सटेंडेड टier) में उपलब्ध 1 मिलियन टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो मौजूदा मॉडल परिदृश्य की सबसे व्यावहारिक रूप से उपयोगी क्षमताओं में से एक है। इससे एक ही कॉल में पूरे कोडबेस, किताब जितने लंबे दस्तावेज़ या कई दिनों की बातचीत का इतिहास डाला जा सकता है। DeepSeek V4 Pro का 128K कॉन्टेक्स्ट ज़्यादातर उपयोग के मामलों के लिए ठीक है, लेकिन सबसे कठिन दस्तावेज़-प्रोसेसिंग वर्कलोड के मुकाबले यह सीमित है।

फिर भी, ज़्यादातर प्रोडक्शन ऐप्स के लिए 128K पर्याप्त से ज़्यादा है। असली सिस्टम में ज़्यादातर API कॉल 50K टोकन से काफ़ी नीचे रहती हैं। दस लाख टोकन वाला कॉन्टेक्स्ट दस्तावेज़ प्रोसेसिंग की फ़्रंटियर पर मायने रखता है, और उन खास मामलों में यह एक अर्थपूर्ण अंतर है।

API Pricing Breakdown

इनपुट और आउटपुट टोकन की लागत

इस क्षेत्र में प्राइसिंग तेज़ी से बदलती है, लेकिन इन मॉडलों के बीच की संरचनात्मक संबंध अपेक्षाकृत स्थिर है। DeepSeek V4 Pro सीधे API एक्सेस के ज़रिए लगभग $0.14 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $0.28 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन पर चलता है। ये नंबर MoE एफ़िशिएंसी के फ़ायदे को दर्शाते हैं: आपको डेंस-मॉडल जैसी क्वालिटी स्पार्स-मॉडल जैसी कीमत पर मिलती है।

Gemini 3.5 Flash स्टैंडर्ड टier पर लगभग $0.075 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $0.30 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन पर प्राइस्ड है। क्लासिफ़िकेशन या एक्सट्रैक्शन जैसे छोटे आउटपुट वाले, प्रॉम्प्ट-भारी वर्कलोड के लिए Flash सस्ता है। लंबे आउटपुट वाले जनरेशन-भारी वर्कलोड के लिए लागत इतनी मिलती-जुलती है कि फ़ैसला दूसरे कारकों पर छोड़ देना चाहिए।

Best Pick for Production

शुद्ध टेक्स्ट जनरेशन को बड़े पैमाने पर चलाने के लिए, DeepSeek V4 Pro की क्वालिटी-से-लागत अनुपात थोड़ा बेहतर है, खासकर रीज़निंग और कोडिंग कामों के लिए। मिक्स्ड-मोडैलिटी पाइपलाइन के लिए, जहाँ आप टेक्स्ट के साथ इमेज या ऑडियो प्रोसेस कर रहे हैं, Flash सिर्फ़ प्रति मल्टीमोडल टोकन सस्ता नहीं है, बल्कि इन दोनों में से वही एकमात्र व्यवहार्य विकल्प है।

प्रयोग और प्रोटोटाइपिंग के लिए, AI Studio के ज़रिए Google का फ़्री टier Flash को एक बड़ा व्यावहारिक फ़ायदा देता है: प्रोडक्शन स्तर पर निवेश करने से पहले आप बिना लागत के असली टेस्ट चला सकते हैं।

Real-World Performance

Writing and Summarization

दोनों मॉडल उच्च-गुणवत्ता वाला लिखित कंटेंट बनाते हैं, लेकिन उनकी शैली में साफ़ फ़र्क है। DeepSeek V4 Pro अधिक संरचित, तकनीकी लहजे में लिखता है, जिसमें पैराग्राफ़ का तर्क साफ़ होता है और सुव्यवस्थित सूचीबद्धता की ओर झुकाव रहता है। इससे यह तकनीकी दस्तावेज़ीकरण, रिपोर्ट और निर्देशात्मक कंटेंट के लिए अच्छी तरह उपयुक्त बनता है।

Gemini 3.5 Flash थोड़ा ज़्यादा प्रवाहमय, बातचीत जैसा गद्य बनाता है, जिसमें अनुभागों के बीच लहजे के बदलाव को बेहतर तरीके से संभाला जाता है। मार्केटिंग कॉपी, ब्लॉग कंटेंट, ग्राहकों से संवाद या ऐसी किसी भी जगह के लिए जहाँ आवाज़ मायने रखती है, Flash का आउटपुट अक्सर प्रकाशन-योग्य होने से पहले कम संपादन माँगता है।

सारांश कामों में, Flash की बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो एक संरचनात्मक बढ़त देती है: वह बिना चंक्ड प्रीप्रोसेसिंग पाइपलाइन के लंबे इनपुट का सारांश बना सकता है। V4 Pro अपनी 128K सीमा के भीतर ज़्यादातर सारांश कार्य अच्छी तरह संभाल लेता है, लेकिन बहुत बड़े इनपुट के लिए दस्तावेज़ को बाँटना पड़ता है।

डेटा एक्सट्रैक्शन और स्ट्रक्चर्ड आउटपुट

स्ट्रक्चर्ड आउटपुट, यानी असंरचित स्रोतों से सुसंगत JSON, टेबल या फ़ॉर्मेटेड डेटा पाना, एक ऐसा बेंचमार्क है जहाँ दोनों मॉडल अच्छा प्रदर्शन करते हैं, लेकिन उनकी विश्वसनीयता की प्रोफ़ाइल अलग है। DeepSeek V4 Pro ज़्यादातर टेस्ट में स्कीमा निर्देशों का अधिक शाब्दिक रूप से पालन करता है, जिससे कम हैलुसिनेटेड फ़ील्ड या स्ट्रक्चरल विचलन आते हैं। Gemini 3.5 Flash निर्दिष्ट स्कीमा से बाहर जाकर थोड़ा ज़्यादा अनुमान लगाने की संभावना रखता है, और अगर सख़्त वैलिडेशन से पकड़ा न जाए तो यह डाउनस्ट्रीम पार्सर्स को बिगाड़ सकता है।

एजेंटिक ऐप्स के लिए, जहाँ LLM टूल्स कॉल करता है या स्ट्रक्चर्ड फ़ॉर्म भरता है, V4 Pro का निर्देश-पालन अनुशासन इसे ज़्यादा पूर्वानुमेय बनाता है। उन लचीले एक्सट्रैक्शन कामों के लिए जहाँ कुछ व्याख्या स्वीकार्य है, दोनों मॉडल व्यवहार्य हैं।

कौन जीतता है

यहाँ कोई एक विजेता नहीं है, और जो भी लेख इसका दावा करता है, वह एक सूक्ष्म तस्वीर को सपाट कर रहा है। चुनाव पूरी तरह इस पर निर्भर करता है कि आप क्या बना रहे हैं।

DeepSeek V4 Pro चुनें अगर:

• रीज़निंग की गहराई और कोडिंग की सटीकता आपके मुख्य मेट्रिक्स हैं
• आपको स्ट्रक्चर्ड आउटपुट पाइपलाइन के लिए सख़्त निर्देश-पालन चाहिए
• आपका वर्कलोड न्यूनतम इमेज प्रोसेसिंग के साथ सिर्फ़ टेक्स्ट वाला है
• आप पारदर्शी मॉडल आर्किटेक्चर और ट्रेनिंग विवरण को महत्व देते हैं
• आपके यूज़र्स के लिए चीनी-अंग्रेज़ी द्विभाषी क्षमता मायने रखती है

Gemini 3.5 Flash चुनें अगर:

• नेटिव मल्टीमोडल इनपुट एक सख़्त ज़रूरत है
• आपको संभव सबसे कम पहले-टोकन लेटेंसी चाहिए
• आपके कॉन्टेक्स्ट इनपुट नियमित रूप से 128K टोकन से ज़्यादा होते हैं
• आप स्केल करने से पहले बिना लागत के प्रोटोटाइप करना चाहते हैं
• आप पहले से Google Cloud इकोसिस्टम के भीतर हैं

ज़्यादातर टीमों के लिए सबसे ईमानदार जवाब: दोनों को अपने विशिष्ट वर्कलोड पर टेस्ट करें। दोनों मॉडल के पास फ़्री या कम लागत वाला ट्रायल एक्सेस है, और आपके असली डेटा पर असली कामों का प्रदर्शन किसी भी बेंचमार्क टेबल से ज़्यादा मायने रखता है।

PicassoIA पर इन मॉडलों को आज़माएँ

टेस्टिंग शुरू करने के लिए आपको क्रेडेंशियल कॉन्फ़िगर करने, बिलिंग अकाउंट सेट करने या प्रोवाइडर रेट लिमिट संभालने की ज़रूरत नहीं है। PicassoIA का Large Language Models सेक्शन एक ही जगह पर दोनों दावेदारों और दर्जनों दूसरे मॉडलों तक सीधी पहुँच देता है।

मल्टीमोडल कामों, दस्तावेज़ पार्सिंग और हाई-थ्रूपुट जनरेशन वर्कफ़्लो के लिए Gemini 3.5 Flash आज़माएँ। यह इमेज, PDF और ऑडियो को नेटिव रूप से संभालता है, और इसकी स्पीड इसे रीयल-टाइम ऐप्स के लिए तेज़ प्रतिक्रिया वाला बनाती है।

गहरी रीज़निंग, कोड रिव्यू और स्ट्रक्चर्ड डेटा एक्सट्रैक्शन के लिए, DeepSeek V3.1 अभी उपलब्ध है, और जटिल मल्टी-स्टेप कामों पर विस्तारित चेन-ऑफ़-थॉट समस्या-समाधान की ज़रूरत हो तो DeepSeek R1 भी है।

इन दोनों के अलावा, प्लेटफ़ॉर्म पर कई और मॉडल हैं जिन्हें आपके खास यूज़ केस के लिए आज़माना चाहिए:

• Claude Sonnet 4.6 सूक्ष्म लंबे-फ़ॉर्म लेखन और एजेंटिक वर्कफ़्लो के लिए
• Claude Opus 4.7 सबसे कठिन रीज़निंग कामों के लिए
• GPT 5 बहुमुखी जनरल-पर्पस जनरेशन के लिए
• Kimi K2.6 एजेंटिक टास्क प्रदर्शन और लंबी कॉन्टेक्स्ट कोडिंग के लिए
• Grok 4 रीयल-टाइम डेटा से जुड़ी रीज़निंग के लिए
• Gemini 3 Pro ज़्यादा माँग वाले मल्टीमोडल रीज़निंग कामों के लिए

बेंचमार्क टेबल पढ़ना बंद करें और अपने प्रॉम्प्ट खुद चलाना शुरू करें। यह जानने का सबसे तेज़ तरीका कि आपके वर्कलोड के लिए कौन सा मॉडल जीतता है, उसे अपने असली कामों पर टेस्ट करना है, और PicassoIA पर आप यह बिना क्रेडिट कार्ड के कुछ ही मिनटों में कर सकते हैं।

पूरी कैटलॉग ब्राउज़ करने और बनाना शुरू करने के लिए picassoia.com/en/all-models पर जाएँ।