गलत लार्ज लैंग्वेज मॉडल चुनने में घंटों बर्बाद होते हैं। यह विश्लेषण 10+ शीर्ष LLM को उनकी असली खूबियों के आधार पर बताता है, ताकि आप GPT, Claude, Gemini, Llama या DeepSeek को अपने काम से मिनटों में जोड़ सकें। असली काम, असली तुलनाएँ, फालतू बातें नहीं।
सवाल सीधा लगता है: आपको एक AI असिस्टेंट चाहिए, तो आप एक चुन लेते हैं। लेकिन जब 60+ लार्ज लैंग्वेज मॉडल उपलब्ध हों, तब "बस कोई एक चुन लेना" ही वह तरीका है जिससे छह महीने बाद आप सोचते रह जाते हैं कि आपका टूल इतना धीमा क्यों है, लंबे दस्तावेज़ों पर क्यों अटकता है, या ऐसा कोड क्यों लिखता है जो मुश्किल से कंपाइल होता है। कौन-सा लार्ज लैंग्वेज मॉडल आपके काम के लिए सही है, यह कोई दार्शनिक सवाल नहीं है। यह एक व्यावहारिक सवाल है, जिसके असली जवाब इस पर निर्भर हैं कि आप हर दिन असल में क्या करते हैं।
यह लेख शीर्ष मॉडलों को खास काम के प्रकारों से जोड़ता है: राइटिंग, कोडिंग, गहरी रीज़निंग, स्पीड और मल्टीमॉडल काम। अंत तक आप जान जाएँगे कि सबसे पहले कौन-सा मॉडल आज़माना है और क्यों। कोई बेकार की बात नहीं, सिर्फ़ साफ़ मापदंड।
हर मॉडल अलग-अलग समझौतों का एक सेट लेकर आता है। क्रिएटिव राइटिंग के लिए अनुकूलित मॉडल किसी गणितीय प्रमाण में लड़खड़ा सकता है। जो मॉडल कोडिंग बेंचमार्क में सबसे ऊपर है, वह ऐसे निबंध लिख सकता है जो रोबोटिक लगें। एक रीज़निंग पावरहाउस इतना धीमा हो सकता है कि आपका फ़्लो ही टूट जाए। आपके काम के लिए सही होने का मतलब है मॉडल की असली खूबियों को उन कामों से मिलाना जिनमें आप सबसे ज़्यादा समय लगाते हैं, न कि सबसे ऊँचा बेंचमार्क नंबर पकड़ना।
LLM की दुनिया में ज़बरदस्त विस्तार हुआ है। आपके पास OpenAI का GPT परिवार है, Anthropic की Claude लाइनअप है, Google की Gemini सीरीज़ है, Meta के Llama मॉडल हैं, xAI का Grok है, DeepSeek है, Moonshotai का Kimi है, IBM का Granite है, और दर्जनों दूसरे। हर एक को खास प्राथमिकताओं के साथ बनाया गया है। उन प्राथमिकताओं को समझना ही प्रोडक्टिव AI यूज़र्स को निराश यूज़र्स से अलग करता है।
किसी एक मॉडल को देखने से पहले तीन चीज़ों से छाँटें:
ये तीन सवाल ही किसी एक बेंचमार्क को पढ़ने से पहले गलत चुनावों का 80% खत्म कर देते हैं।
💡 झटपट फ़िल्टर: वे तीन सबसे आम काम लिखें जिनके लिए आप अभी AI इस्तेमाल करते हैं। इस लेख की हर बात उन्हीं तीन से जुड़कर आती है।
बेंचमार्क मानकीकृत टेस्ट पर परफ़ॉर्मेंस मापते हैं। आपका काम कोई मानकीकृत टेस्ट नहीं है। जो मॉडल MMLU में सबसे ऊपर है, वह आपके न्यूज़लेटर के लिए बेहद खराब पहला ड्राफ़्ट लिख सकता है। गणितीय बेंचमार्क में नीचे रहने वाला मॉडल आपका खास अकाउंटिंग फ़ॉर्मूला बिल्कुल सही हल कर सकता है। असली काम के साथ फ़िट होना हर बार बेंचमार्क रैंक से ज़्यादा मायने रखता है। बेंचमार्क को सिर्फ़ एक मोटे शुरुआती बिंदु की तरह इस्तेमाल करें, इससे ज़्यादा नहीं।
अगर राइटिंग आपका मुख्य काम है, तो आपको टोन, लंबे आउटपुट में सुसंगतता, इंस्ट्रक्शन का पालन और बिना धागा खोए रिवीज़न करने की क्षमता की परवाह होगी। ये मॉडल इसमें अलग दिखते हैं।
OpenAI का GPT-5 लंबी राइटिंग के लिए मौजूदा सबसे भरोसेमंद मानक है। यह हज़ारों शब्दों तक इंस्ट्रक्शन बनाए रखता है, टोन को भरोसे के साथ ढालता है, और पुराने मॉडलों की तुलना में ऐसे ड्राफ़्ट बनाता है जिन्हें एडिट करने की ज़रूरत बहुत कम पड़ती है। ब्लॉग पोस्ट, रिपोर्ट या मार्केटिंग कॉपी के लिए, जहाँ क्वालिटी स्पीड से ज़्यादा मायने रखती है, GPT-5.4 बेहतर इंस्ट्रक्शन पालन और पैराग्राफ़-स्तर की ज़्यादा सुसंगति के साथ इसे और आगे ले जाता है।
💡 प्रो टिप: GPT-5 और GPT-5.4 पूरे दस्तावेज़ में किसी खास पर्सोना या ब्रांड वॉइस को बनाए रखने में उत्कृष्ट हैं, वह काम जिसमें छोटे मॉडल अक्सर दसवें पैराग्राफ़ तक पहुँचते-पहुँचते ट्रैक खो देते हैं।
Anthropic के Claude 4 Sonnet और Claude 4.5 Sonnet एडिटिंग कामों में खास तौर पर मज़बूत हैं। वे GPT मॉडलों से ज़्यादा संयमित और सटीक हैं, जिससे वे बिना फ़िलर जोड़े या अर्थ बदले दोबारा लिखने में बेहतर हैं। संपादकीय कंटेंट, कानूनी दस्तावेज़ या तकनीकी डॉक्यूमेंटेशन पर काम करने वाले लेखकों को Claude से साफ़ तौर पर बेहतर आउटपुट मिलते हैं।
Claude Opus 4.7 सबसे कठिन राइटिंग कामों के लिए इन दोनों से ऊपर है: किताब-लंबे दस्तावेज़, बारीक तर्क वाले प्रेरक निबंध, या ऐसी कोई भी चीज़ जहाँ एक गलत जगह रखा वाक्य भी अर्थ को काफ़ी बदल दे।
हल्के विकल्प के लिए, Claude 3.7 Sonnet तेज़ स्पीड पर धारदार रीज़निंग और राइटिंग देता है, जिससे यह रोज़मर्रा का एक ठोस राइटिंग साथी बनता है, जब आपको Opus की पूरी ताकत की ज़रूरत न हो।
Gemini 3.1 Pro तब अलग दिखता है जब राइटिंग में बहुत सारी तथ्यात्मक ग्राउंडिंग शामिल करनी हो। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो लंबे संदर्भ दस्तावेज़ों को अच्छी तरह संभालती है, और यह कई स्रोतों की जानकारी को बिना सटीकता खोए जोड़ता है। पत्रकारों, शोधकर्ताओं, या ऐसा कंटेंट लिखने वालों के लिए जिसे असली दुनिया के डेटा को सटीक रूप से दिखाना है, Gemini 3 Pro रीज़निंग और फ़्लुएंसी का मज़बूत मेल देता है।
| मॉडल | सर्वश्रेष्ठ राइटिंग उपयोग | कॉन्टेक्स्ट क्षमता | स्पीड |
|---|---|---|---|
| GPT-5 | लंबा कंटेंट, ब्रांड वॉइस | ज़्यादा | मध्यम |
| Claude 4.5 Sonnet | एडिटिंग, सटीक री-राइटिंग | ज़्यादा | मध्यम |
| Gemini 3.1 Pro | रिसर्च-आधारित राइटिंग | बहुत ज़्यादा | मध्यम |
| GPT-4.1 | रोज़ के ड्राफ़्ट, बहुउपयोगी | मध्यम | तेज़ |
| Claude 3.7 Sonnet | रोज़मर्रा की राइटिंग, स्पीड | मध्यम | तेज़ |
कोडिंग में मॉडलों का फ़र्क तुरंत साफ़ दिखता है। खराब कोड सुझाव इंजीनियरिंग का समय बर्बाद करते हैं। अच्छे सुझाव एक स्प्रिंट से घंटे कम कर देते हैं। गलत मॉडल सिर्फ़ धीमा नहीं करता, वह सक्रिय रूप से ऐसे बग भी पैदा करता है जिन्हें आप बाद में ढूँढते रहते हैं।
GPT-5.1 खास तौर पर एजेंटिक और कोडिंग कामों के लिए बनाया गया था। यह मल्टी-स्टेप प्रोग्रामिंग चुनौतियों को अपने पिछले वर्ज़न से बेहतर संभालता है, लंबे सेशन में प्रोजेक्ट का संदर्भ याद रखता है, और भारी प्रॉम्प्टिंग के बिना आधुनिक पैटर्न वाला कोड लिखता है। AI एजेंट, ऑटोमेशन बनाने वाले या अनजान फ़्रेमवर्क पर काम करने वाले डेवलपर्स के लिए, GPT-5.1 फ़ीडबैक लूप को साफ़ तौर पर छोटा कर देता है।
GPT-5 Pro जटिल आर्किटेक्चरल फ़ैसलों के लिए बिल्ट-इन थिंकिंग स्टेप जोड़ता है, जिससे यह तब उपयोगी है जब आपको मॉडल से सिर्फ़ फ़ंक्शन लिखवाने के बजाय ट्रेड-ऑफ़ पर तर्क करवाना हो।
DeepSeek v3.1 और DeepSeek v3 कोड जनरेशन में उम्मीद से कहीं ज़्यादा दमदार प्रदर्शन करते हैं। वे Python, डेटा साइंस वर्कफ़्लो और इंफ़्रास्ट्रक्चर कामों में खास तौर पर मज़बूत हैं। जो डेवलपर्स ओपन-वेट मॉडल पसंद करते हैं या प्रोप्राइटरी मॉडलों के किफ़ायती विकल्प चाहते हैं, उन्हें DeepSeek प्रीमियम कीमत के बिना प्रतिस्पर्धी क्वालिटी देता है।
Moonshotai के Kimi K2 Instruct और Kimi K2.6 एजेंटिक कोडिंग को ध्यान में रखकर बनाए गए हैं। वे मल्टी-फ़ाइल रीफ़ैक्टर, लंबे डीबगिंग सेशन, और ऐसे काम संभालते हैं जिनमें पूरे कोडबेस का ढाँचा कॉन्टेक्स्ट में रखना पड़ता है। डेवलपर्स के लिए जिन्हें ऐसा मॉडल चाहिए जो जटिल, मल्टी-स्टेप बातचीत में ट्रैक न खोए, Kimi K2 को अपने मौजूदा डिफ़ॉल्ट के मुकाबले आज़माना लायक है।
Kimi K2 Thinking इसे एक कदम आगे ले जाता है, दिखने वाले रीज़निंग स्टेप के साथ। यह तब उपयोगी है जब आप चाहते हैं कि मॉडल अंतिम कोड ब्लॉक लिखने से पहले अपना तर्क समझाए।
💡 उपयोग-केस मिलान: अगर आप चैट इंटरफ़ेस के बजाय कोड एडिटर में दिन बिताते हैं, तो Kimi K2.6 और GPT-5.1 इस समय काम करने वाले इंजीनियरों द्वारा सबसे लगातार सराहे जाने वाले दो मॉडल हैं।
Meta के Llama 4 Maverick Instruct और Llama 4 Scout Instruct पूरी तरह ओपन-वेट पैकेज में मज़बूत कोडिंग क्षमताएँ देते हैं। उन टीमों के लिए जिन्हें ऑन-प्रिमाइसेस डिप्लॉयमेंट, प्रोप्राइटरी कोडबेस पर फ़ाइन-ट्यूनिंग, या डेटा शेयरिंग पर शून्य बंदिशें चाहिए, Llama 4 मॉडल आज उपलब्ध सबसे व्यावहारिक ओपन-सोर्स कोडिंग विकल्प हैं।
कुछ कामों में मॉडल को सिर्फ़ जानकारी निकालनी नहीं, बल्कि सोचना पड़ता है। गणितीय प्रमाण, तार्किक श्रृंखलाएँ, जटिल डेटा की व्याख्या और रणनीतिक योजना, इन सबमें ऐसे मॉडल चाहिए जो एक साथ कई शर्तें मन में रख सकें और उन्हें क्रम से हल कर सकें।
OpenAI का O1 पहला मॉडल था जिसने दिखाया कि दिखने वाली चेन-ऑफ़-थॉट रीज़निंग कठिन समस्याओं पर काफ़ी बेहतर आउटपुट देती है। इसमें ज़्यादा समय लगता है, लेकिन क्रमिक तर्क वाले कामों में यह कम गलतियाँ करता है। O4 Mini उस रीज़निंग क्षमता का ज़्यादातर हिस्सा कहीं तेज़ रफ़्तार से देता है, इसलिए जब आपको मिनटों इंतज़ार किए बिना तेज़ चरण-दर-चरण सोच चाहिए, तो यह बेहतर विकल्प है।
O1 Mini उन यूज़र्स के लिए इस श्रेणी को पूरा करता है जो बजट में रीज़निंग-शैली के आउटपुट चाहते हैं, और रोज़मर्रा की समस्या-समाधान और संरचित निर्णय कामों को भरोसे के साथ संभालता है।
DeepSeek R1 गणितीय रीज़निंग और वैज्ञानिक समस्या-समाधान के लिए अब भी सबसे सक्षम ओपन-वेट मॉडलों में से एक है। अगर आपके काम में क्वांटिटेटिव मॉडलिंग, वित्तीय अनुमान, या अकादमिक शोध शामिल है, तो R1 आपको एक गंभीर रीज़निंग इंजन देता है जो इस खास क्षेत्र में प्रोप्राइटरी मॉडलों को टक्कर देता है। इसकी पारदर्शी रीज़निंग चेन से यह भी आसान हो जाता है कि पता चले कि कैलकुलेशन कहाँ और क्यों गलत हुआ।
xAI का Grok 4 समय-संवेदी कामों में रीज़निंग लाता है। यह ऐसे सवाल संभालता है जिनमें ताज़ा जानकारी को जोड़कर उस डेटा पर तार्किक श्रृंखलाएँ लगानी पड़ती हैं। जिन्हें ऐसा मॉडल चाहिए जो सिर्फ़ स्टोर्ड ट्रेनिंग डेटा के बजाय हाल की घटनाओं और असली दुनिया की स्थितियों पर तर्क कर सके, उनके लिए Grok 4 शुद्ध भाषा मॉडलों से अलग श्रेणी में आता है।
| मॉडल | रीज़निंग विशेषता | स्पीड | सबसे उपयुक्त |
|---|---|---|---|
| O1 | गहरी तार्किक श्रृंखलाएँ | धीमा | जटिल प्रमाण, रणनीति |
| O4 Mini | तेज़ रीज़निंग | मध्यम | रोज़मर्रा की समस्या-समाधान |
| DeepSeek R1 | गणित, विज्ञान | मध्यम | क्वांटिटेटिव मॉडलिंग |
| Grok 4 | रियल-टाइम सिंथेसिस | तेज़ | करेंट इवेंट्स, डेटा वर्क |
हर काम को भारी मॉडल की ज़रूरत नहीं होती। कस्टमर सपोर्ट के जवाब, त्वरित सारांश, सरल सवाल-जवाब, छोटे अनुवाद: इनके लिए धीमा और महंगा मॉडल इस्तेमाल करना पैसा और समय दोनों बर्बाद करता है। हल्के मॉडल इन कामों को लेटेंसी और लागत के एक हिस्से में संभाल लेते हैं।
GPT-4.1 Mini रोज़मर्रा के कामों के लिए तेज़ और सटीक जवाब देता है। जब आपको कुछ ऐसा चाहिए जो समझदार लगे लेकिन ज़रूरी नहीं कि शानदार हो, तो यही मॉडल चुनें। Claude 4.5 Haiku इसी श्रेणी में आता है, पर यह साफ़-सुथरे, अच्छी तरह फ़ॉर्मेट किए गए आउटपुट की ओर झुकता है। ईमेल ड्राफ़्ट, छोटे सारांश या फ़ॉर्म भरने के लिए दोनों बेहद अच्छा काम करते हैं।
फ़र्क टोन पर आकर टिकता है: GPT-4.1 Mini ज़्यादा सीधा और संक्षिप्त है, Claude 4.5 Haiku ज़्यादा परिष्कृत और संरचित है। दोनों में से कोई गलत नहीं है। चुनाव इस पर करें कि आपके आउटपुट का फ़ॉर्मेट क्या माँगता है।
GPT-5 Nano और GPT-5 Mini इस श्रेणी को और आगे ले जाते हैं, सबसे सरल कामों के लिए लगभग तुरंत जवाब देते हैं, बिना पूरे मॉडल के भारी बोझ के, GPT-5 परिवार में।
Gemini 3 Flash लेटेंसी-संवेदी ऐप्लिकेशन के लिए बना है। अगर आप ऐसा प्रोडक्ट बना रहे हैं जहाँ रिस्पॉन्स टाइम सीधे यूज़र अनुभव को प्रभावित करता है, तो Gemini 3 Flash और Gemini 2.5 Flash बिना सुसंगति खोए उपलब्ध सबसे तेज़ विकल्पों में हैं। दोनों विज़न कामों को भी तेज़ी से संभालते हैं, जिससे वे रियल-टाइम इमेज कैप्शनिंग पाइपलाइन के लिए उपयोगी हैं।
IBM के Granite 4.1 8B और Granite 3.3 8B Instruct एंटरप्राइज़ वातावरण के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। ये अनुपालन-भारी इंस्ट्रक्शन अच्छी तरह संभालते हैं, लगातार संरचित आउटपुट देते हैं, और गवर्नेंस ज़रूरतों को ध्यान में रखकर बनाए गए हैं। फ़ाइनेंस, हेल्थकेयर या लीगल सर्विसेज़ जैसे रेगुलेटेड उद्योगों की टीमों के लिए, Granite मॉडल उस स्तर की पूर्वानुमेयता और ऑडिटेबिलिटी देते हैं जो सामान्य-उद्देश्य मॉडलों में नहीं होती।
💡 स्पीड बनाम क्वालिटी का नियम: अगर किसी इंसान को आपका काम करने में 30 सेकंड से कम लगते हैं, तो एक तेज़ हल्का मॉडल लगभग हमेशा सही चुनाव होता है। अगर किसी कुशल इंसान को उसमें 5 से 10 मिनट लगेंगे, तो रीज़निंग या प्रीमियम मॉडल की ओर बढ़ें।
कुछ काम पूरी तरह टेक्स्ट के नहीं होते। आप इमेज अपलोड कर रहे हैं, चार्ट पढ़ रहे हैं, स्क्रीनशॉट समझ रहे हैं, या टीम के साथियों को भेजने के लिए विज़ुअल्स का वर्णन कर रहे हैं। मल्टीमॉडल मॉडल इसे अतिरिक्त चरणों या थर्ड-पार्टी टूल्स के बिना सीधे संभालते हैं।
GPT-4o इमेज-से-टेक्स्ट कामों के लिए अब भी सबसे सक्षम मॉडलों में से एक है। यह चार्ट पढ़ सकता है, डायग्राम की व्याख्या कर सकता है, तस्वीरों का विस्तार से वर्णन कर सकता है, और इमेज से टेक्स्ट निकाल सकता है। UI मॉकअप की समीक्षा करने वाले प्रोडक्ट मैनेजर, वैज्ञानिक चित्रों को पढ़ने वाले शोधकर्ता, या विज़ुअल कंटेंट का ऑडिट करने वाले मार्केटर्स के लिए, GPT-4o वह उस खाई को पाटता है जो आपकी देखी हुई चीज़ और उस जानकारी के बीच होती है जिस पर मॉडल काम कर सकता है।
GPT-4o Mini इसी क्षमता को तेज़, हल्की बातचीत में लाता है, जब आपको त्वरित इमेज विवरण या बुनियादी विज़ुअल सवाल-जवाब चाहिए, बिना पूरे मॉडल के जवाब का इंतज़ार किए।
Claude Opus 4.6 एम्बेडेड विज़ुअल्स वाले लंबे, जटिल दस्तावेज़ों को खास तौर पर अच्छी तरह संभालता है। कानूनी टीमों, कंसल्टेंट्स, या घने PDF रिपोर्ट्स पर काम करने वालों के लिए, Claude Opus स्ट्रक्चर और कंटेंट दोनों को बिना सटीकता खोए प्रोसेस करता है। जब किसी दस्तावेज़ का संदर्भ दर्जनों पेजों में फैला हो, तो Claude Opus 4.7 उस तरह से सटीकता बनाए रखता है जैसा ज़्यादातर दूसरे मॉडल नहीं कर पाते।
Claude 3.5 Sonnet पदानुक्रम में Opus के नीचे है, लेकिन तेज़ स्पीड पर दस्तावेज़ों को ठोस सटीकता के साथ संभालता है, जिससे यह रोज़मर्रा की दस्तावेज़ प्रोसेसिंग के लिए व्यावहारिक विकल्प बनता है, जिसमें सबसे गहरे स्तर की रीज़निंग की ज़रूरत नहीं होती।
PicassoIA एक ही जगह पर 65 से ज़्यादा लार्ज लैंग्वेज मॉडल होस्ट करता है, जो ऊपर की हर श्रेणी को कवर करते हैं। आपको अलग-अलग प्रोवाइडरों के लिए अलग अकाउंट की ज़रूरत नहीं है। आप काम चुनते हैं, मॉडल ब्राउज़ करते हैं, और एक ही इंटरफ़ेस से सीधे उन्हें चलाते हैं।
आप GPT-5, Claude 4.5 Sonnet और Gemini 3.1 Pro को एक ही प्रॉम्प्ट पर साथ-साथ चला सकते हैं, और यह जानने का अब तक का सबसे तेज़ तरीका है कि कौन-सा मॉडल आपके खास वर्कफ़्लो में फ़िट बैठता है।
| काम | सबसे पहले आज़माने वाला मॉडल | लिंक |
|---|---|---|
| लंबी कंटेंट राइटिंग | GPT-5 | आज़माएँ |
| कोड जनरेशन और एजेंट | GPT-5.1 | आज़माएँ |
| जटिल चरण-दर-चरण रीज़निंग | O1 | आज़माएँ |
| तेज़ रोज़मर्रा के जवाब | GPT-4.1 Mini | आज़माएँ |
| गणित और वैज्ञानिक काम | DeepSeek R1 | आज़माएँ |
| एडिटिंग और सटीक राइटिंग | Claude 4.5 Sonnet | आज़माएँ |
| विज़न और इमेज इनपुट | GPT-4o | आज़माएँ |
| ओपन सोर्स, किफ़ायती कोडिंग | DeepSeek v3.1 | आज़माएँ |
| रिसर्च-आधारित राइटिंग | Gemini 3.1 Pro | आज़माएँ |
| रियल-टाइम डेटा वर्क | Grok 4 | आज़माएँ |
| एंटरप्राइज़ स्ट्रक्चर्ड आउटपुट | Granite 4.1 8B | आज़माएँ |
जो पेशेवर AI से फ़ायदा उठाते हैं और जो इससे निराश महसूस करते हैं, उनके बीच का फ़र्क विशिष्टता पर आकर टिकता है। सबसे ज़्यादा प्रचारित मॉडल के बजाय अपने असली काम के लिए सही लार्ज लैंग्वेज मॉडल चुनना सब कुछ बदल देता है। जब मॉडल काम से मेल खाता है, तो स्पीड, सटीकता, टोन और लागत, सब नाटकीय रूप से बेहतर हो जाते हैं।
PicassoIA आपको इस लेख के सभी मॉडल एक ही जगह पर देता है, बिना अकाउंट बदले या कई सब्सक्रिप्शन संभाले। अगर आप लिखते हैं, तो आप मिनटों में एक ही प्रॉम्प्ट पर GPT-5 और Claude 4.5 Sonnet की तुलना कर सकते हैं। अगर आप कोड लिखते हैं, तो आप GPT-5.1 और Kimi K2.6 को साथ-साथ चलाकर देख सकते हैं कि कौन-सा ऐसे नतीजे देता है जिन्हें आप सच में शिप करेंगे। अगर आप नंबरों के साथ काम करते हैं, तो DeepSeek R1 और O1 आपकी सबसे कठिन समस्याओं का इंतज़ार कर रहे हैं।
उस काम से शुरू करें जो आप सबसे ज़्यादा करते हैं। वह मॉडल खोलें। उसे अपने असली काम से एक असली प्रॉम्प्ट दें। सही फ़िट किसी भी बेंचमार्क से कहीं तेज़ी से साफ़ हो जाएगा। यहाँ से शुरू करें: PicassoIA पर लार्ज लैंग्वेज मॉडल।
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