xAI का Grok 4 अब PicassoIA पर उपलब्ध है, जो रोज़मर्रा के वर्कफ़्लो में फ्रंटियर-लेवल रीज़निंग, लंबी कॉन्टेक्स्ट विंडो और ज़्यादा गहरी प्रोसेसिंग पावर लाता है। यह लेख बताता है कि Grok 4 में क्या अलग है, यह GPT 5 और Claude Opus से कैसे तुलना करता है, और यह कौन-से काम सबसे अच्छे से करता है।
जब Grok 4 PicassoIA पर लाइव हुआ, तो AI की दुनिया में कुछ बदला है। कई महीनों तक xAI का सबसे शक्तिशाली रीज़निंग मॉडल API समझौतों और निजी प्रीव्यू के पीछे बंद था। अब यह उसी प्लेटफ़ॉर्म पर है जहाँ आप पहले से GPT 5, Claude Opus 4.7 और Gemini 3 Pro चलाते हैं, और हर कोई एक ही सवाल पूछ रहा है: असल में क्या बदलता है?
छोटा जवाब यह है कि उम्मीद से कहीं ज़्यादा बदलता है। Grok 4 कोई साधारण अपडेट नहीं है। xAI ने रीज़निंग आर्किटेक्चर को शुरू से नए सिरे से बनाया है, और नतीजे उन कामों में दिखते हैं जहाँ बाकी हर फ्रंटियर मॉडल की सीमाएँ सामने आती थीं। अगर आप कभी ऐसी जगह फँसे हैं जहाँ GPT या Claude ने किसी जटिल, कई चरणों वाली समस्या का आत्मविश्वास भरा लेकिन गलत जवाब दिया, तो Grok 4 खास तौर पर उसी दीवार को पार करने के लिए बनाया गया है।
Grok 4 xAI का चौथी पीढ़ी का लार्ज लैंग्वेज मॉडल है, जो शुरू से ही गहरी रीज़निंग को अपने केंद्र में रखकर बनाया गया है। पिछले Grok रिलीज़ तेज़ी और बातचीत की रवानगी पर केंद्रित थे, जबकि Grok 4 उस तत्काल प्रतिक्रिया का कुछ हिस्सा छोड़कर कहीं गहरी प्रोसेसिंग क्षमता देता है। यह Gemini 3.5 Flash से तेज़ जवाब नहीं देता, और इसकी ज़रूरत भी नहीं है। इसका आर्किटेक्चर उस मल्टी-स्टेप, चेन-ऑफ़-थॉट रीज़निंग के लिए ऑप्टिमाइज़ किया गया है, जो तब बिखर जाती है जब छोटे या कम सक्षम मॉडल जटिल समस्याओं को शॉर्टकट से हल करने की कोशिश करते हैं।
इस मॉडल को STEM रीज़निंग, गणितीय प्रमाण, लंबे समय तक चलने वाले कोडिंग कामों और वैज्ञानिक समस्या-समाधान पर भारी ज़ोर देकर प्रशिक्षित किया गया है। लेकिन कुछ रीज़निंग-फ़र्स्ट मॉडल जो रूखे और यांत्रिक लगते हैं, उनसे अलग, Grok 4 एक पढ़ने योग्य, यहाँ तक कि आकर्षक लेखन शैली बनाए रखता है, जिससे यह सिर्फ़ तकनीकी चुनौतियों के लिए ही नहीं, कंटेंट के काम के लिए भी वाकई उपयोगी बनता है। आपको स्मार्ट और उपयोगी के बीच चुनना नहीं पड़ता। आपको दोनों मिलते हैं।
Grok 4 और ज़्यादातर चैट-केंद्रित LLM के बीच मुख्य अंतर यह है कि वह बीच के चरणों को कैसे संभालता है। जब आप ऐसी समस्या देते हैं जिसमें कई चरणों की प्रोसेसिंग चाहिए, तो वह सब कुछ एक आत्मविश्वास भरे पैराग्राफ़ में नहीं समेटता। वह परतों में काम करता है, अपना तर्क सामने रखता है, और जब उसे अपनी ही रीज़निंग में कोई असंगति दिखती है तो वह खुद को सुधारता है। यह व्यवहार, जिसे स्ट्रक्चर्ड चेन-ऑफ़-थॉट प्रोसेसिंग कहा जाता है, पहले के मॉडलों में भी था, लेकिन Grok 4 में यह कहीं ज़्यादा भरोसेमंद है।
व्यावहारिक उपयोगकर्ताओं के लिए इसका मतलब है "आत्मविश्वास भरे गलत जवाब" कम होना। जो मॉडल धाराप्रवाहता को प्राथमिकता देते हैं, वे कभी-कभी गलत निष्कर्षों पर अड़ जाते हैं, क्योंकि वे सही होने के बजाय सही लगने के लिए ऑप्टिमाइज़ होते हैं। Grok 4 अनिश्चितता को चिह्नित करने, वैकल्पिक रास्ते सामने रखने और जब समस्या सचमुच अस्पष्ट हो तो स्पष्टीकरण माँगने की ज़्यादा संभावना रखता है। शुरू में यह धीमा लग सकता है। लेकिन असल में यह तीन चरण बाद गलत जवाब पकड़ने की मेहनत बचाता है।
💡 जानने लायक बात: Grok 4 तब खास तौर पर अच्छा काम करता है जब आप उसे ज़ोर से सोचने की साफ़ अनुमति देते हैं। ऐसे प्रॉम्प्ट जो कहते हैं "इसे चरण-दर-चरण समझाओ" या "अंतिम जवाब से पहले अपना तर्क दिखाओ", वे सीधे नतीजा माँगने वाले प्रॉम्प्ट से लगातार बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
Grok 4 में एक बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो है, जिससे वह एक ही सेशन में काफ़ी लंबे दस्तावेज़ अपनी मेमोरी में रख सकता है। यह कोई दिखावटी फ़ीचर नहीं है। इससे असल वर्कफ़्लो में आप मॉडल से जो कर सकते हैं, वह बदल जाता है। आप पूरा कानूनी अनुबंध, लंबी तकनीकी विशिष्टता, संदर्भों वाला रिसर्च पेपर या कोडबेस की पूरी फ़ाइल पेस्ट कर सकते हैं, और Grok 4 से कह सकते हैं कि पूरे दस्तावेज़ पर तर्क करे, बिना इसके कि आखिरी हिस्से तक पहुँचते-पहुँचते उसकी सुसंगति टूटे।
बाकी मॉडल लंबे कॉन्टेक्स्ट को अलग-अलग स्तर की कुशलता से संभालते हैं। कुछ तकनीकी रूप से वही टोकन संख्या सपोर्ट करते हैं, लेकिन जब ज़रूरी जानकारी लंबे दस्तावेज़ के बीच में दबी होती है तो उनकी गुणवत्ता गिरने लगती है। शोधकर्ता इस घटना को "lost in the middle" कहते हैं। Grok 4 की ट्रेनिंग इस गिरावट को सीधे संबोधित करती है, जिससे वह उन कामों में ज़्यादा भरोसेमंद है जहाँ ज़रूरी विवरण इनपुट में कहीं भी हो सकता है, सिर्फ़ शुरू या अंत में नहीं।
जो लोग दस्तावेज़-भारी वर्कफ़्लो चलाते हैं, उनके लिए यह इस रिलीज़ के सबसे व्यावहारिक सुधारों में से एक है।
कोई भी नया मॉडल अलग-थलग नहीं आता। PicassoIA पर पहले से ही सबसे सक्षम AI सिस्टम में से कुछ मौजूद हैं, इसलिए असली सवाल यह नहीं है कि Grok 4 अकेले में प्रभावशाली है या नहीं। सवाल यह है कि वह उस चीज़ के मुकाबले कहाँ फिट बैठता है जो आपके पास पहले से उपलब्ध है।
GPT 5 OpenAI का मौजूदा फ़्लैगशिप है और ज़्यादातर उपयोगकर्ता जब तेज़, भरोसेमंद और सामान्य-उद्देश्य वाला जवाब चाहते हैं, तो इसी को चुनते हैं। लेखन, कोडिंग, सारांश और क्रिएटिव प्रॉम्प्ट पर यह उत्कृष्ट है। Grok 4 हर काम में GPT 5 से बेहतर नहीं है। फ़र्क गहराई बनाम व्यापकता का है।
| काम | GPT 5 | Grok 4 |
|---|---|---|
| सामान्य लेखन | उत्कृष्ट | बहुत अच्छा |
| मल्टी-स्टेप गणित | बहुत अच्छा | बेहतरीन |
| लंबी कोड डीबगिंग | अच्छा | बेहतरीन |
| क्रिएटिव काम | उत्कृष्ट | अच्छा |
| रियल-टाइम डेटा एक्सेस | सीमित | मज़बूत |
| प्रतिक्रिया की गति | तेज़ | मध्यम |
| लंबे दस्तावेज़ों की प्रोसेसिंग | अच्छा | बेहतरीन |
जो उपयोगकर्ता मुख्य रूप से लिखते हैं, सारांश बनाते हैं और कंटेंट तैयार करते हैं, उनके लिए GPT 5 अब भी शीर्ष विकल्प है। जो उपयोगकर्ता तकनीकी समस्याओं, वैज्ञानिक काम या ऐसे किसी भी काम पर लगे हैं जिसमें एक साथ कई वेरिएबल मन में रखने पड़ते हैं, उनके लिए Grok 4 की स्पष्ट बढ़त है।
अगर आप GPT 5 का रीज़निंग-केंद्रित वर्ज़न चाहते हैं, तो GPT 5 Pro भी PicassoIA पर उपलब्ध है और तकनीकी कामों में अंतर कम करता है, हालाँकि इसकी आउटपुट गति धीमी है।
Claude Opus 4.7 रीज़निंग की गहराई और प्रोसेसिंग क्षमता में शायद Grok 4 का सबसे करीबी प्रतिद्वंद्वी है। Anthropic ने Claude को सावधान निर्देश-पालन और बारीक समझ के केंद्र में रखकर बनाया है, और Opus 4.7 में वह निवेश साफ़ दिखता है। यह सूक्ष्म इरादे को पढ़ने, जटिल बहु-भाग निर्देशों का पालन करने और लंबे समय तक परिष्कृत लेखन करने में खास तौर पर मज़बूत है।
जब समस्या STEM-प्रधान हो, गणितीय रीज़निंग शामिल हो या रियल-टाइम ज्ञान की ज़रूरत हो, तब Grok 4 आगे निकल जाता है। जब काम में कूटनीतिक भाषा, स्टाइल गाइड का सावधानी से पालन, या लंबे क्रिएटिव लेखन सेशन चाहिए जहाँ हज़ारों शब्दों में लहजे की एकरूपता मायने रखती है, तब Claude Opus 4.7 आगे निकल जाता है।
दोनों मॉडल PicassoIA पर उपलब्ध हैं और सचमुच एक-दूसरे की पूरक हैं। तकनीकी काम के लिए Grok 4 से शुरू करना और अंतिम परिष्कृत आउटपुट के लिए Claude Opus 4.7 पर जाना एक वैध और कुशल रणनीति है, कोई अक्षमता नहीं। जब किसी काम के लिए Opus का पूरा वज़न ज़रूरी न हो, तब Claude Sonnet 5 एक तेज़ Anthropic विकल्प के रूप में भी विचार करने लायक है।
Gemini 3 Pro Google की मल्टीमॉडल आर्किटेक्चर और असली दुनिया के ज्ञान के साथ गहरे एकीकरण को सामने लाता है। यह इमेज, दस्तावेज़ और मिक्स्ड-मीडिया इनपुट को सहजता से संभालता है, और अलग-अलग तरह के कंटेंट पर इसकी रीज़निंग मज़बूत है। Grok 4 मल्टीमॉडल मोर्चे पर मुकाबला नहीं करता, लेकिन उपलब्ध बेंचमार्क डेटा के आधार पर शुद्ध टेक्स्ट-आधारित गणितीय और तार्किक रीज़निंग में Gemini 3 Pro से काफ़ी बेहतर है।
जो उपयोगकर्ता मुख्य रूप से टेक्स्ट और कोड के साथ काम करते हैं, उनके लिए Grok 4 बेहतर विकल्प है। जिन्हें एक ही सेशन में इमेज, चार्ट, टेबल और मिक्स्ड फ़ॉर्मैट के बारे में तर्क करना है, उनके लिए Gemini 3 Pro अब भी सही औज़ार है।
जो मॉडल आपके रोज़ के आउटपुट को बदलते हैं, वही मायने रखते हैं। यहाँ Grok 4 एक ठोस फ़र्क डालता है।
Grok 4 की सबसे तुरंत काम आने वाली क्षमताओं में से एक लंबे समय तक चलने वाली कोड जनरेशन है। ज़्यादातर मॉडल एक फ़ंक्शन लिख सकते हैं। कम ही ऐसे हैं जो उचित एरर हैंडलिंग, एज केस कवरेज और कई सौ लाइनों में सुसंगत आंतरिक तर्क वाला पूरा, कार्यशील मॉड्यूल लिख सकें। Grok 4 दूसरे समूह में आता है।
व्यवहार में इसका मतलब है कि आप सिस्टम आर्किटेक्चर को सादी भाषा में बता सकते हैं, भाषा और बाधाएँ तय कर सकते हैं, और Grok 4 से ऐसा कार्यशील कोड माँग सकते हैं जिसे आप खुद से शुरू से लिखने के बजाय रिव्यू और टेस्ट करें। यह कोड रिव्यू की जगह नहीं लेता। यह "समस्या तय हुई" और "पहले कार्यशील ड्राफ़्ट" के बीच का समय उल्लेखनीय रूप से घटाता है।
डीबगिंग में भी यही पैटर्न लागू होता है। कोई जटिल फ़ंक्शन पेस्ट करें, समस्या का लक्षण बताएँ, और Grok 4 अक्सर सिर्फ़ बग पहचानने तक नहीं रुकता, बल्कि यह भी समझाता है कि कुछ खास एज केस में तर्क क्यों विफल होता है। इससे आपको सिर्फ़ ऊपरी पैच मिलने के बजाय कुछ सीखने को मिलता है।
💡 टिप: Grok 4 से डीबगिंग करते समय असफल टेस्ट का आउटपुट और संबंधित कोड, दोनों शामिल करें। उसके पास जितना ज़्यादा संदर्भ होगा, उसका निदान उतना ही सटीक होने की संभावना है। धुंधले लक्षणों से धुंधले फ़िक्स मिलते हैं।
AI मॉडल अक्सर विश्लेषण करने के बजाय सारांश देते हैं। वे किसी विषय के बारे में व्यापक रूप से सच बताते हैं, बजाय इसके कि वे खंगालें कि पारंपरिक समझ कहाँ टूटती है, अल्पसंख्यक मत क्या हैं, और असल डेटा क्या समर्थन करता है। Grok 4 दूसरे तरह के काम में उल्लेखनीय रूप से बेहतर है।
जब आप उससे कोई नीति, तकनीकी विशिष्टता या बाज़ार की स्थिति आंकने को कहते हैं, तो वह तनावों और अनिश्चितताओं को सामने लाता है, न कि उन्हें आत्मविश्वास भरे पैराग्राफ़ में चिकना कर देता है। शोधकर्ताओं, रणनीतिकारों और उन सभी के लिए, जिन्हें किसी विषय को सतह से गहराई तक समझना है, यह सोचने का तरीका काफ़ी कीमती है।
मॉडल की रियल-टाइम डेटा तक पहुँच भी इसे स्थिर डेटासेट पर प्रशिक्षित मॉडलों से अलग करती है। पिछले कुछ महीनों की घटनाएँ, हाल ही में प्रकाशित शोध या बदलती बाज़ार स्थितियाँ इसकी जानकारी में हैं, जिसकी बराबरी पुराने या अलग-थलग मॉडल नहीं कर सकते।
चूँकि Grok 4 अब PicassoIA पर लाइव है, आप इसे बिना किसी API कॉन्फ़िगरेशन, अलग अकाउंट साइन-अप या वेटिंग लिस्ट के सीधे इस्तेमाल कर सकते हैं। यहाँ बताया गया है कि अपना पहला उत्पादक सेशन कैसे चलाएँ।
सीधे PicassoIA पर Grok 4 मॉडल पेज पर जाएँ। प्रॉम्प्ट इंटरफ़ेस तुरंत दिखता है, किसी सेटअप की ज़रूरत नहीं। यह मॉडल Large Language Models कैटेगरी में है, इसलिए आप मुख्य मॉडल ब्राउज़र में उस सेक्शन का फ़िल्टर लगाकर भी इस तक पहुँच सकते हैं। पेज पर पहुँचने के बाद आपको टेक्स्ट इनपुट फ़ील्ड, रिस्पॉन्स एरिया और उपलब्ध पैरामीटर कंट्रोल दिखेंगे।
Grok 4 अच्छी तरह संरचित प्रॉम्प्ट पर बेहतर नतीजे देता है। कुछ खास पैटर्न अलग-अलग तरह के कामों में लगातार बेहतर नतीजे देते हैं:
💡 पैरामीटर टिप: PicassoIA पर Grok 4 temperature और रिस्पॉन्स लंबाई के लिए समझदार डिफ़ॉल्ट इस्तेमाल करता है। तकनीकी और लॉजिकल कामों के लिए डिफ़ॉल्ट अच्छा काम करते हैं। क्रिएटिव या खोजपरक कामों के लिए temperature का मान थोड़ा ऊँचा रखने से ज़्यादा विविध और दिलचस्प आउटपुट मिलता है।
Grok 4 के साथ काम करते हुए जो आदत विकसित करने लायक है, वह है रीज़निंग चेन को अंतिम जवाब से पहले का बोझ नहीं, बल्कि एक डिलिवरेबल मानना। जब वह अपना काम दिखाए, तो उसे ध्यान से पढ़ें। बीच के चरण अक्सर वे धारणाएँ सामने लाते हैं जो आपके मूल प्रॉम्प्ट में थीं और जिनका आपको अंदाज़ा नहीं था, वे एज केस जिन्हें मॉडल ने चिह्नित किया और जिन्हें आगे जाँचना चाहिए, और समस्या को देखने के वैकल्पिक तरीके जो आपके असली लक्ष्य को उस फ्रेमिंग से बेहतर पूरा कर सकते हैं जिससे आपने शुरुआत की थी।
अगर आप उससे तर्क छोड़कर सिर्फ़ अंतिम जवाब माँगते हैं, तो आप इस मॉडल की उस बड़ी खासियत को खो देते हैं जो जटिल कामों के लिए इसे उपयोगी बनाती है। खासकर विश्लेषणात्मक या तकनीकी काम के लिए, रीज़निंग चेन ही असली उत्पाद है।
मॉडल की खासियतों को ठोस बनाने के लिए, यहाँ तीन खास प्रॉम्प्ट प्रकार हैं जहाँ Grok 4 प्लेटफ़ॉर्म पर उपलब्ध ज़्यादातर विकल्पों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
1. लंबे दस्तावेज़ का ऑडिट
कोई अनुबंध, रिपोर्ट या रिसर्च पेपर पेस्ट करें और पूछें: "इस दस्तावेज़ की तीन ऐसी धारणाएँ बताइए जो सबसे ज़्यादा गलत होने की संभावना रखती हैं, और कौन सा सबूत हर एक पर आपका भरोसा बदल देगा?" यह प्रॉम्प्ट सीधे Grok 4 की उस ताकत का इस्तेमाल करता है जिसमें वह तर्क की कड़ी की कमज़ोर जगहें पहचानता है, न कि सिर्फ़ यह दोहराता है कि दस्तावेज़ क्या कहता है। नतीजा अक्सर पूरे सारांश से ज़्यादा काम का होता है।
2. एडवर्सेरियल कोड रिव्यू
कोई फ़ंक्शन पेस्ट करें और पूछें: "इस कोड को तोड़ने की कोशिश करने वाले सिक्योरिटी रिसर्चर की तरह काम करें। कौन से इनपुट इसे विफल कर सकते हैं, गलत नतीजे दे सकते हैं, या कोई कमज़ोरी उजागर कर सकते हैं?" मल्टी-स्टेप रीज़निंग में Grok 4 की गहराई उसे तर्क की कड़ियों को उनकी विफलता तक ले जाने में असाधारण रूप से सक्षम बनाती है, और एडवर्सेरियल रिव्यू को ठीक यही चाहिए।
3. संरचित तुलना
किसी समस्या के दो प्रतिस्पर्धी तरीके दें और उनसे खास, मापने योग्य मानदंडों वाला डिसीज़न मैट्रिक्स बनवाएँ। सिफ़ारिश न माँगें। सिर्फ़ मैट्रिक्स माँगें। सिफ़ारिश आप खुद कर सकते हैं, जब फ्रेमवर्क आपके सामने हो, और वह उन मानदंडों से बनी हो जिन्हें आप सचमुच जाँच सकते हैं।
Grok 4 शक्तिशाली है, लेकिन यही एक औज़ार नहीं है जिस तक आपको पहुँचना चाहिए। PicassoIA का LLM कैटलॉग इतना व्यापक है कि हाथ के काम के हिसाब से समझदारी से मॉडल चुनना, हर काम के लिए किसी एक मॉडल का इस्तेमाल करने से बेहतर है।
DeepSeek R1 अभी उपलब्ध सबसे सक्षम ओपन-वेट रीज़निंग मॉडलों में से एक है, और यह गणितीय समस्या-समाधान, लॉजिक पज़ल और फ़ॉर्मल प्रूफ़ के लिए खास तौर पर उपयुक्त है, जहाँ हर चरण पक्का होना चाहिए। जब आपका काम पूरी तरह गणितीय हो या फ़ॉर्मल लॉजिक से जुड़ा हो, तो DeepSeek R1 अक्सर Grok 4 से पहले सही जवाब तक पहुँच जाता है। इसके अलावा, DeepSeek v3.1 बिना विशेष रीज़निंग के बोझ के बड़े पैमाने पर लेखन और कोडिंग के लिए एक मज़बूत सामान्य विकल्प देता है।
Kimi K2.6 Moonshot AI से है और खास तौर पर मल्टी-स्टेप एजेंट वर्कफ़्लो के लिए ऑप्टिमाइज़ है, जहाँ मॉडल को कई रीज़निंग लूप या टूल कॉल में योजना बनाना, चलाना, जाँचना और दोहराना होता है। अगर आप AI एजेंट पाइपलाइन बना या चला रहे हैं, तो उस खास उपयोग के लिए Kimi K2 Instruct को Grok 4 के साथ बेंचमार्क करना फ़ायदेमंद है। इन दोनों मॉडलों की आर्किटेक्चरल ताकतें अलग हैं, और सही चुनाव आपके वर्कफ़्लो की संरचना पर निर्भर करता है।
जो उपयोगकर्ता कम माँग वाले कामों के लिए एक तेज़, सक्षम ओपन-वेट मॉडल चाहते हैं, उनके लिए Llama 4 Maverick Instruct प्लेटफ़ॉर्म पर सबसे अच्छे मुफ़्त विकल्पों में से एक बना हुआ है, और गति व दक्षता के साथ रोज़मर्रा के कई अनुरोध संभाल लेता है।
Grok 4 का PicassoIA पर आना सिर्फ़ कैटलॉग में एक और सक्षम मॉडल जुड़ने का संकेत नहीं है। यह उस बिंदु का संकेत है जहाँ एक ही प्लेटफ़ॉर्म आपको हर बड़ी AI लैब की फ्रंटियर रीज़निंग देता है, बिना हर एक के लिए अलग अकाउंट, API क्रेडेंशियल, बिलिंग संबंध या रेट लिमिट नीतियाँ संभाले।
xAI का Grok 4, OpenAI का GPT 5 Pro, Anthropic का Claude Opus 4.7, Google का Gemini 3 Pro और ओपन-वेट विकल्पों की बढ़ती सूची, सब एक ही इंटरफ़ेस से, एक ही प्रॉम्प्ट फ़ॉर्मैट और एक ही क्रेडिट पर उपलब्ध हैं।
यह समेकन अपने आप में AI-संचालित काम करने के तरीके में एक बदलाव है। प्रतिस्पर्धी बढ़त अब इस बात से नहीं आती कि आपके पास किस मॉडल तक पहुँच है। वह इस बात से आती है कि किस काम के लिए कौन सा मॉडल सही है, और यह अगले व्यक्ति से तेज़ी से जानना।
Grok 4 अभी उपलब्ध सबसे सक्षम रीज़निंग औज़ारों में से एक है। अब सिर्फ़ यह सवाल बचा है कि क्या आप इसे काम पर लगाते हैं। PicassoIA के पूरे मॉडल कैटलॉग में मॉडल खोलें, किसी ऐसी समस्या के साथ सेशन शुरू करें जिसे आप दूसरे मॉडलों से हल नहीं कर पा रहे थे, और देखें कि क्या बदलता है। अकेला रीज़निंग चेन ही पहले सेशन के लायक है।
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