ओपन सोर्स एलएलएम (बड़े भाषा मॉडल) 2026 में अनुसंधान प्रयोगों से उत्पादन-तैयार विकल्पों से मालिकाना एपीआई में बदल गए हैं। सर्वश्रेष्ठ ओपन सोर्स एलएलएम-डीपसीक-वी3.2, लामा 4, क्वेन 2.5, और जेम्मा 3-स्वयं-होस्टिंग और अनुकूलन को सक्षम करते हुए तर्क, कोडिंग और मल्टीमॉडल कार्यों में अग्रणी-स्तरीय प्रदर्शन प्रदान करते हैं। आधे से अधिक उत्पादन एलएलएम परिनियोजन अब जीपीटी-5 या क्लाउड जैसे बंद एपीआई के बजाय ओपन सोर्स मॉडल का उपयोग करते हैं। 2025 में “डीपसीक मोमेंट” ने साबित कर दिया कि ओपन सोर्स एलएलएम नाटकीय रूप से कम लागत पर मालिकाना मॉडल क्षमताओं से मेल खा सकता है। ओपन सोर्स एलएलएम चुनने वाले संगठन डेटा गोपनीयता, लागत पूर्वानुमान, फाइन-ट्यूनिंग लचीलेपन और एपीआई दर सीमा से स्वतंत्रता को प्राथमिकता देते हैं। डीपसीक बनाम लामा बनाम क्वेन का मूल्यांकन करने के लिए मॉडल आर्किटेक्चर, लाइसेंसिंग प्रतिबंध और तैनाती विकल्पों को समझने की आवश्यकता होती है। ओपन सोर्स एलएलएम उन डोमेन में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं जिनमें डेटा रेजिडेंसी, कस्टम व्यवहार या उच्च-मात्रा अनुमान की आवश्यकता होती है जहां एपीआई लागत निषेधात्मक हो जाती है।

यह व्यापक मार्गदर्शिका 2026 में सर्वश्रेष्ठ ओपन सोर्स एलएलएम की जांच करती है, क्षमताओं, प्रदर्शन बेंचमार्क, लाइसेंसिंग शर्तों, हार्डवेयर आवश्यकताओं और तैनाती रणनीतियों की तुलना करती है ताकि टीमों को उनके एआई अनुप्रयोगों के लिए इष्टतम ओपन सोर्स भाषा मॉडल चुनने में मदद मिल सके।

यह मार्गदर्शिका 2026 में उपलब्ध सर्वोत्तम ओपन सोर्स एलएलएम की जांच करती है, जो उन मॉडलों पर ध्यान केंद्रित करती है जो वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण हैं: तर्क, कोडिंग, एजेंट वर्कफ़्लो और मल्टीमॉडल कार्य।

एक मॉडल को “ओपन सोर्स” क्या बनाता है?

शब्द “ओपन सोर्स एलएलएम” का प्रयोग अक्सर शिथिल रूप से किया जाता है। अधिकांश मॉडल पारंपरिक ओपन सोर्स के बजाय ओपन वेट की श्रेणी में आते हैं। इसका मतलब है कि मॉडल पैरामीटर सार्वजनिक रूप से डाउनलोड करने योग्य हैं, लेकिन लाइसेंस में व्यावसायिक उपयोग, पुनर्वितरण, या प्रशिक्षण डेटा प्रकटीकरण पर प्रतिबंध शामिल हो सकते हैं।

[ओपन सोर्स इनिशिएटिव] (https://opensource.org/ai/open-weights) के अनुसार, पूरी तरह से ओपन सोर्स मॉडल को न केवल वेट जारी करना चाहिए, बल्कि प्रशिक्षण कोड, डेटासेट (जहां कानूनी रूप से संभव हो), और विस्तृत डेटा संरचना भी जारी करनी चाहिए। 2026 में कुछ मॉडल इस बार को पूरा करेंगे।

व्यावहारिक उद्देश्यों के लिए, यह मार्गदर्शिका उन मॉडलों पर ध्यान केंद्रित करती है जिन्हें स्वतंत्र रूप से डाउनलोड किया जा सकता है, स्वयं-होस्ट किया जा सकता है, ठीक किया जा सकता है और तैनात किया जा सकता है - जो कि “ओपन सोर्स” विकल्पों का मूल्यांकन करते समय अधिकांश टीमें ध्यान रखती हैं।

ओपन सोर्स एलएलएम क्यों चुनें?

डेटा गोपनीयता और नियंत्रण। आपके बुनियादी ढांचे पर मॉडल चलाने का मतलब है कि संवेदनशील डेटा कभी भी आपका नेटवर्क नहीं छोड़ता। यह स्वास्थ्य देखभाल, वित्त और सख्त अनुपालन आवश्यकताओं वाले किसी भी उद्योग के लिए मायने रखता है।

लागत की भविष्यवाणी। उपयोग के साथ एपीआई-आधारित मूल्य निर्धारण पैमाने, उत्पाद लॉन्च या वायरल क्षणों के दौरान अप्रत्याशित बिल बनाना। स्व-होस्ट किए गए मॉडल परिवर्तनीय लागतों को निश्चित बुनियादी ढांचे के खर्चों से प्रतिस्थापित करते हैं।

अनुकूलन की गहराई। बंद मॉडलों की फ़ाइन-ट्यूनिंग विक्रेताओं द्वारा प्रदर्शित की जाने वाली चीज़ों तक ही सीमित है। ओपन वेट प्रशिक्षण डेटा, हाइपरपैरामीटर और अनुकूलन रणनीतियों पर पूर्ण नियंत्रण की अनुमति देता है।

विक्रेता की स्वतंत्रता। एपीआई प्रदाता मॉडल को अप्रचलित कर सकते हैं, मूल्य निर्धारण बदल सकते हैं, या पहुंच प्रतिबंधित कर सकते हैं। वज़न रखने से यह जोखिम समाप्त हो जाता है।

समझौता? ओपन सोर्स मॉडल आम तौर पर बेंचमार्क पर सीमांत बंद मॉडल से पीछे होते हैं, इसके लिए बुनियादी ढांचे के प्रबंधन की आवश्यकता होती है, और सुरक्षा जिम्मेदारी पूरी तरह से आपकी टीम पर स्थानांतरित हो जाती है।

2026 में शीर्ष ओपन सोर्स एलएलएम

डीपसीक-V3.2

डीपसीक-वी3.2 तर्क और एजेंटिक वर्कलोड के लिए सबसे मजबूत ओपन सोर्स मॉडल में से एक के रूप में उभरा। अनुमेय एमआईटी लाइसेंस के तहत जारी किया गया, यह लंबे-संदर्भ परिदृश्यों के लिए बेहतर दक्षता के साथ सीमांत-स्तरीय प्रदर्शन को जोड़ता है।

मुख्य नवाचार:

  • डीपसीक स्पार्स अटेंशन (डीएसए): एक स्पैस अटेंशन तंत्र जो गुणवत्ता बनाए रखते हुए लंबे इनपुट के लिए गणना को कम करता है।
  • स्केल्ड सुदृढीकरण सीखना: उच्च-गणना आरएल पाइपलाइन जो तर्क प्रदर्शन को जीपीटी-5 क्षेत्र में धकेलती है। डीपसीक की तकनीकी रिपोर्ट के अनुसार, डीपसीक-वी3.2-स्पेशल वेरिएंट कथित तौर पर एआईएमई और एचएमएमटी 2025 जैसे बेंचमार्क पर जीपीटी-5 से आगे है।
  • एजेंट कार्य संश्लेषण: खोज, कोडिंग और मल्टी-स्टेप टूल उपयोग को कवर करने वाले 1,800+ विशिष्ट वातावरण और 85,000+ एजेंट कार्यों पर प्रशिक्षित किया गया।

इसके लिए सर्वोत्तम: एलएलएम एजेंटों या तर्क-भारी अनुप्रयोगों का निर्माण करने वाली टीमें। मॉडल सोच और गैर-सोच दोनों मोड में टूल कॉल का समर्थन करता है, जो इसे उत्पादन एजेंट वर्कफ़्लो के लिए व्यावहारिक बनाता है।

हार्डवेयर आवश्यकताएँ: पर्याप्त गणना की आवश्यकता। कुशल सेवा के लिए 8× NVIDIA H200 (141GB मेमोरी) जैसे मल्टी-GPU सेटअप की आवश्यकता होती है।

मिमो-वी2-फ्लैश

Xiaomi का MiMo-V2-Flash 309B कुल मापदंडों वाला एक अल्ट्रा-फास्ट मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स (MoE) मॉडल है, लेकिन प्रति टोकन केवल 15B सक्रिय है। यह आर्किटेक्चर उत्कृष्ट सेवा दक्षता बनाए रखते हुए मजबूत क्षमता प्रदान करता है।

प्रमुख विशेषताऐं:

  • हाइब्रिड ध्यान डिजाइन: केवल 1-6 परतों पर पूर्ण वैश्विक ध्यान के साथ अधिकांश परतों (128 टोकन विंडो) के लिए स्लाइडिंग-विंडो ध्यान का उपयोग करता है। यह लंबे संदर्भों के लिए केवी-कैश भंडारण और ध्यान गणना को लगभग 6× कम कर देता है।
  • 256K संदर्भ विंडो: अत्यधिक लंबे इनपुट को कुशलतापूर्वक संभालता है।
  • शीर्ष कोडिंग प्रदर्शन: Xiaomi के बेंचमार्क के अनुसार, MiMo-V2-Flash 2-3× कम कुल पैरामीटर होने के बावजूद सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग कार्यों पर DeepSeek-V3.2 और किमी-K2 से बेहतर प्रदर्शन करता है।

इसके लिए सर्वोत्तम: उच्च-थ्रूपुट उत्पादन सेवा जहां अनुमान गति मायने रखती है। Xiaomi आक्रामक मूल्य निर्धारण के साथ लगभग 150 टोकन/सेकंड की रिपोर्ट करता है ($0.10 प्रति मिलियन इनपुट टोकन, $0.30 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन जब उनके एपीआई के माध्यम से एक्सेस किया जाता है)।

मॉडल प्रशिक्षण के बाद, सघन, टोकन-स्तरीय पुरस्कारों के माध्यम से कई डोमेन-विशिष्ट शिक्षक मॉडलों से सीखने के लिए मल्टी-टीचर ऑनलाइन पॉलिसी डिस्टिलेशन (एमओपीडी) का उपयोग करता है। विवरण [उनकी तकनीकी रिपोर्ट] (https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash/blob/main/paper.pdf) में उपलब्ध हैं।

किमी-K2.5

किमी-K2.5 1 ट्रिलियन कुल पैरामीटर (32B सक्रिय) के साथ एक देशी मल्टीमॉडल MoE मॉडल है। किमी-के2-बेस पर निर्मित, इसे लगभग 15 ट्रिलियन मिश्रित दृष्टि और टेक्स्ट टोकन पर प्रशिक्षित किया गया है।

डिज़ाइन दर्शन: दृष्टि को देर-चरण एडाप्टर के रूप में मानने के बजाय, पाठ और दृष्टि को आरंभिक दृष्टि संलयन के माध्यम से एक साथ अनुकूलित किया जाता है। मूनशॉट एआई के शोध पत्र के अनुसार, यह दृष्टिकोण निश्चित टोकन बजट के तहत देर से संलयन की तुलना में बेहतर परिणाम देता है।

असाधारण विशेषताएं:

  • तत्काल और सोच मोड: उपयोग के मामले के आधार पर विलंबता और तर्क की गहराई को संतुलित करें।
  • विज़न के साथ कोडिंग: इमेज/वीडियो-टू-कोड, विज़ुअल डिबगिंग और यूआई पुनर्निर्माण के लिए सबसे मजबूत ओपन मॉडल में से एक के रूप में स्थापित।
  • एजेंट झुंड (बीटा): 1,500 टूल कॉल निष्पादित करने वाले 100 उप-एजेंटों को स्व-निर्देशित कर सकता है। मूनशॉट जटिल कार्यों पर एकल-एजेंट निष्पादन की तुलना में 4.5× तेजी से पूरा होने की रिपोर्ट देता है।
  • 256K संदर्भ विंडो: लंबे एजेंट ट्रेस और बड़े दस्तावेज़ों को संभालता है।

लाइसेंस नोट: एक संशोधित एमआईटी लाइसेंस के तहत जारी किया गया जिसमें 100M+ मासिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं या $20M+ मासिक राजस्व वाले वाणिज्यिक उत्पादों के लिए “किमी K2.5” ब्रांडिंग की आवश्यकता होती है।

जीएलएम-4.7

जीएलएम-4.7 झिपू एआई वास्तव में एक सामान्यवादी एलएलएम बनाने पर केंद्रित है जो एक मॉडल में एजेंटिक क्षमताओं, जटिल तर्क और उन्नत कोडिंग को जोड़ती है।

जीएलएम-4.6 की तुलना में प्रमुख सुधार:

  • मजबूत कोडिंग एजेंट: जिपू के मूल्यांकन के अनुसार एजेंटिक कोडिंग बेंचमार्क पर स्पष्ट लाभ, डीपसीक-वी3.2, क्लाउड सॉनेट 4.5 और जीपीटी-5.1 से मेल खाना या उनसे आगे निकलना।
  • बेहतर टूल उपयोग: टूल-भारी कार्यों और ब्राउज़िंग-शैली वर्कफ़्लो पर बेहतर विश्वसनीयता।
  • नियंत्रणीय बहु-मोड़ तर्क: तीन सोच मोड की विशेषताएं:
    • इंटरलीव्ड थिंकिंग: प्रतिक्रियाओं और टूल कॉल से पहले सोचता है
    • संरक्षित सोच: बहाव को कम करने के लिए बारी-बारी से पूर्व सोच को बरकरार रखता है
    • टर्न-लेवल थिंकिंग: विलंबता/लागत को प्रबंधित करने के लिए आवश्यक होने पर ही तर्क सक्षम करें

इसके लिए सर्वोत्तम: ऐसे अनुप्रयोग जिनमें तर्क, कोडिंग और एजेंटिक क्षमताओं की एक साथ आवश्यकता होती है। संसाधन-बाधित टीमों के लिए, GLM-4.5-एयर FP8 एकल H200 पर फिट बैठता है। जीएलएम-4.7-फ्लैश संस्करण स्थानीय कोडिंग कार्यों के लिए मजबूत प्रदर्शन के साथ एक हल्का 30बी एमओई है।

लामा 4

मेटा की लामा 4 श्रृंखला विशेषज्ञों के मिश्रण में एक प्रमुख वास्तुशिल्प बदलाव का प्रतीक है। वर्तमान में दो मॉडल उपलब्ध हैं:

लामा 4 स्काउट: 16 विशेषज्ञों में कुल 109बी से 17बी सक्रिय पैरामीटर। 10 मिलियन टोकन संदर्भ विंडो की सुविधा। एकल H100 पर फिट बैठता है और उपभोक्ता GPU परिनियोजन के लिए इसे int4 तक परिमाणित किया जा सकता है।

लामा 4 मेवरिक: 1एम संदर्भ विंडो के साथ, 128 विशेषज्ञों के बीच कुल 400बी से 17बी सक्रिय। मेटा इसका उपयोग व्हाट्सएप, मैसेंजर और इंस्टाग्राम के लिए आंतरिक रूप से करता है। मेटा के बेंचमार्क के अनुसार, यह कई कार्यों में GPT-4o और जेमिनी 2.0 फ़्लैश को मात देता है।

मल्टीमॉडल क्षमताएं: दोनों मॉडल मूल रूप से मल्टीमॉडल हैं (पाठ और छवियां अंदर, पाठ बाहर)। हालाँकि, मेटा की स्वीकार्य उपयोग नीति के अनुसार यूरोपीय संघ में दृष्टि सुविधाएँ अवरुद्ध हैं।

बहुभाषी समर्थन: 12 प्रमुख भाषाओं के लिए फाइन-ट्यूनिंग समर्थन के साथ 200 भाषाओं पर प्रशिक्षित।

लाइसेंस: लामा 4 सामुदायिक लाइसेंस के तहत “ओपन-वेट”। 700M मासिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं के तहत व्यावसायिक उपयोग की अनुमति देता है। “लामा के साथ निर्मित” ब्रांडिंग की आवश्यकता है और डाउनस्ट्रीम डेरिवेटिव्स को लाइसेंस प्रतिबंध प्राप्त हैं।

गूगल जेम्मा 3

जेम्मा 3 जेमिनी 2.0 की तकनीक का लाभ उठाता है। Google की तकनीकी रिपोर्ट के अनुसार 27B मॉडल कथित तौर पर LMArena बेंचमार्क पर Llama-405B, DeepSeek-V3 और o3-mini को मात देता है - एक 27B मॉडल अपने आकार से 15× बेहतर प्रदर्शन करता है।

मॉडल आकार: 270M, 1B, 4B, 12B, और 27B। छोटा 270M, Pixel 9 Pro पर 25 वार्तालापों के लिए 0.75% बैटरी का उपयोग करता है। 4बी और बड़े मॉडल मल्टीमॉडल (पाठ और चित्र) का समर्थन करते हैं।

तकनीकी मुख्य बातें:

  • 128K संदर्भ विंडो: एक प्रॉम्प्ट में 30 उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवियां, 300 पेज की किताब, या एक घंटे का वीडियो संभालता है।
  • 140+ भाषा समर्थन देशी फ़ंक्शन कॉलिंग के साथ।
  • 5-टू-1 इंटरलीव्ड अटेंशन आर्किटेक्चर: गुणवत्ता से समझौता किए बिना केवी-कैश को प्रबंधनीय रखता है।

सुरक्षा विशेषताएं: Google के मूल्यांकन के अनुसार ShieldGemma 2 हानिकारक छवि सामग्री को फ़िल्टर करता है, स्पष्ट यौन, हिंसक और खतरनाक सामग्री का पता लगाने के लिए लावागार्ड 7B और GPT-4o मिनी से बेहतर प्रदर्शन करता है।

परिनियोजन: जेम्मा क्यूएटी (मात्राकरण-जागरूक प्रशिक्षण) आरटीएक्स 3090 जैसे उपभोक्ता जीपीयू पर 27बी मॉडल चलाने में सक्षम बनाता है। फ्रेमवर्क संगतता केरास, जेएक्स, पायटोरच, हगिंग फेस और वीएलएलएम तक फैली हुई है।

जीपीटी-ओएसएस-120बी

OpenAI का gpt-oss-120b उनका अब तक का सबसे सक्षम ओपन-वेट मॉडल है। 117बी कुल मापदंडों और एमओई आर्किटेक्चर के साथ, यह ओ4-मिनी जैसे मालिकाना मॉडल को टक्कर देता है।

प्रशिक्षण दृष्टिकोण: सुदृढीकरण सीखने और ओ3 से सबक के साथ प्रशिक्षित। तर्क कार्यों, एसटीईएम, कोडिंग और सामान्य ज्ञान पर ध्यान दें। एक विस्तारित टोकननाइज़र का उपयोग करता है जो o4-मिनी को भी शक्ति प्रदान करता है।

इसके लिए सर्वोत्तम: एपीआई निर्भरता के बिना ओपनएआई-शैली मॉडल व्यवहार चाहने वाली टीमें। पूरी तरह से खुला वजन और व्यावसायिक उपयोग के लिए उपलब्ध।

नोट: मॉडल विवरण को स्रोत सामग्री में छोटा कर दिया गया था, लेकिन इसे पूर्ण स्वामित्व के लाभ के साथ मध्य-स्तरीय मालिकाना मॉडल के प्रत्यक्ष प्रतियोगी के रूप में तैनात किया गया है।

सही मॉडल कैसे चुनें

तर्क और एजेंटों के लिए: डीपसीक-वी3.2 या जीएलएम-4.7 से प्रारंभ करें। दोनों बहु-चरणीय तर्क और उपकरण उपयोग में उत्कृष्ट हैं।

उच्च-थ्रूपुट उत्पादन के लिए: MiMo-V2-Flash मजबूत गुणवत्ता के साथ प्रति सेकंड सर्वोत्तम टोकन प्रदान करता है। हाइब्रिड ध्यान डिज़ाइन अनुमान लागत को प्रबंधनीय रखता है।

मल्टीमॉडल वर्कफ़्लोज़ के लिए: किमी-के2.5 या जेम्मा 3 सर्वोत्तम दृष्टि क्षमताएं प्रदान करते हैं। किमी कोड-फ़्रॉम-इमेज में उत्कृष्टता प्राप्त करती है, जबकि जेम्मा व्यापक परिनियोजन विकल्प प्रदान करती है।

संसाधन की कमी के लिए: जेम्मा 3 4बी या जीएलएम-4.7-फ्लैश छोटे पैकेजों में आश्चर्यजनक क्षमता प्रदान करता है। दोनों उपभोक्ता हार्डवेयर पर चलते हैं।

सामान्य उद्देश्य की तैनाती के लिए: लामा 4 स्काउट या मेवरिक मेटा के पारिस्थितिकी तंत्र समर्थन के साथ ठोस ऑल-अराउंड प्रदर्शन प्रदान करते हैं।

परिनियोजन संबंधी विचार

विपणन सुझावों की तुलना में संदर्भ विंडो अधिक मायने रखती है। अधिकांश वास्तविक दुनिया के एप्लिकेशन 8K टोकन के तहत उपयोग करते हैं। यदि आप किताबें या लंबे कोडबेस संसाधित नहीं कर रहे हैं, तो 256K विंडो ओवरकिल है।

क्वांटिज़ेशन आपका मित्र है। INT4 क्वांटिज़ेशन आम तौर पर न्यूनतम गुणवत्ता हानि के साथ मॉडल आकार को 4× कम कर देता है। लामा 4 स्काउट और जेम्मा 3 27बी जैसे मॉडल परिमाणीकरण के बाद उपभोक्ता जीपीयू के लिए व्यावहारिक हो जाते हैं।

अपने वास्तविक डेटा के साथ परीक्षण करें। बेंचमार्क स्कोर सिंथेटिक कार्यों को मापते हैं। अपने उपयोग के मामले से प्रतिनिधि प्रश्नों पर मॉडल चलाएँ। लोड के अंतर्गत विलंबता मापें. प्रति हजार प्रतिक्रियाओं पर मतिभ्रम की गणना करें।

लाइसेंस के निहितार्थ सफलता के साथ बढ़ते हैं। अधिकांश “खुले” लाइसेंस बड़े पैमाने पर प्रतिबंध जोड़ते हैं। लामा को 700 मिलियन से अधिक उपयोगकर्ताओं की ब्रांडिंग की आवश्यकता है। किमी को 100M उपयोगकर्ताओं या $20M राजस्व से ऊपर ब्रांडिंग की आवश्यकता है। डीपसीक के एमआईटी लाइसेंस पर ऐसा कोई प्रतिबंध नहीं है।

आगे की ओर देखना

ओपन सोर्स और मालिकाना मॉडल के बीच का अंतर कम होता जा रहा है। डीपसीक-वी3.2 स्पेशल विशिष्ट तर्क बेंचमार्क पर जीपीटी-5 से मेल खाता है या उससे आगे है। जेम्मा 3 27बी अपने 15× आकार के मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करता है। MiMo-V2-Flash लागत के एक अंश पर फ्रंटियर कोडिंग प्रदर्शन प्रदान करता है।

एआई परिनियोजन का अर्थशास्त्र बदल रहा है। ओपन सोर्स मॉडल में महारत हासिल करने वाले संगठन अपने एआई बुनियादी ढांचे, लागत और डेटा पर नियंत्रण हासिल करते हैं। जो लोग एपीआई पर निर्भर रहते हैं उन्हें निरंतर विक्रेता जोखिम और अप्रत्याशित मूल्य निर्धारण का सामना करना पड़ता है।

2026 के लिए, सवाल यह नहीं है कि ओपन सोर्स मॉडल का उपयोग किया जाए या नहीं - यह है कि आपके विशिष्ट उपयोग के मामले में किसे तैनात किया जाए। मॉडल तैयार हैं. बुनियादी ढांचा परिपक्व है. अभी समय है. ज्ञान आधारित अनुप्रयोगों के लिए RAG फ्रेमवर्क और कुशल पुनर्प्राप्ति के लिए वेक्टर डेटाबेस के साथ एकीकृत करने पर विचार करें।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों

2026 के लिए सबसे अच्छा मुफ़्त ओपन सोर्स एलएलएम क्या है?

डीपसीक-वी3.2 एमआईटी लाइसेंसिंग, बिना उपयोग प्रतिबंध और सीमांत-स्तरीय तर्क क्षमताओं के साथ सर्वोत्तम मुफ्त ओपन सोर्स एलएलएम प्रदान करता है। लामा 4 अधिकांश उपयोग के मामलों के लिए स्वीकार्य लाइसेंस शर्तों के साथ व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र समर्थन प्रदान करता है। बहुभाषी अनुप्रयोगों के लिए क्वेन 2.5 उत्कृष्ट है। संसाधन-बाधित वातावरण के लिए, जेम्मा 3 4बी उपभोक्ता हार्डवेयर पर प्रभावशाली क्षमताएं प्रदान करता है। “सर्वश्रेष्ठ” आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं पर निर्भर करता है - तर्क (डीपसीक), पारिस्थितिकी तंत्र (लामा), बहुभाषी (क्वेन), या दक्षता (जेम्मा)।

क्या मैं अपने लैपटॉप पर लामा 4 चला सकता हूँ?

लामा 4 स्काउट (35बी पैरामीटर) के लिए लगभग 70 जीबी वीआरएएम की आवश्यकता होती है - जो लैपटॉप के लिए अव्यावहारिक है। INT4 परिमाणीकरण के साथ, मेमोरी आवश्यकताएं ~18जीबी तक कम हो जाती हैं, जिससे यह समर्पित जीपीयू (आरटीएक्स 4090, एम3 मैक्स 128जीबी) के साथ उच्च-स्तरीय लैपटॉप पर संभव हो जाता है। सामान्य लैपटॉप के लिए, जेम्मा 3 4बी (~4जीबी क्वांटाइज्ड) या जीएलएम-4.7-फ्लैश जैसे छोटे मॉडल पर विचार करें। क्लाउड प्रदाता (रनपॉड, लैम्ब्डा लैब्स) हार्डवेयर के लिए प्रतिबद्ध होने से पहले बड़े मॉडलों के साथ प्रयोग करने के लिए $0.50-2/घंटे पर GPU इंस्टेंस प्रदान करते हैं।

स्व-होस्टेड एलएलएम चलाने में वास्तव में कितना खर्च आता है?

लागत हार्डवेयर और बिजली में विभाजित है। एक समर्पित GPU सर्वर (RTX 4090 या A6000) की लागत $2,000-7,000 अग्रिम और 24/7 संचालन के लिए $50-150/माह बिजली है। क्लाउड जीपीयू इंस्टेंसेस की लागत $0.50-3/घंटा ($360-2,160/माह निरंतर) होती है। रुक-रुक कर उपयोग के लिए, क्लाउड सस्ता है। उच्च-मात्रा उत्पादन कार्यभार (>10एम टोकन/दिन) के लिए, एपीआई लागत की तुलना में स्व-होस्टिंग 3-6 महीनों के भीतर भी टूट जाती है। छोटे जीपीयू पर परिमाणित मॉडल स्वीकार्य गुणवत्ता बनाए रखते हुए लागत को काफी कम कर देते हैं।

क्या ओपन सोर्स एलएलएम व्यावसायिक उपयोग के लिए सुरक्षित हैं?

लाइसेंसिंग काफी भिन्न होती है। डीपसीक-वी3.2 (एमआईटी लाइसेंस) पर कोई प्रतिबंध नहीं है। लामा 4 को 700 मिलियन से अधिक उपयोगकर्ताओं की मेटा ब्रांडिंग की आवश्यकता है। क्वेन 2.5 एट्रिब्यूशन के साथ व्यावसायिक उपयोग की अनुमति देता है। जेम्मा 3 Google की शर्तों के तहत व्यावसायिक उपयोग की अनुमति देता है। हमेशा विशिष्ट लाइसेंस शर्तों की समीक्षा करें- “ओपन सोर्स” का मतलब स्वचालित रूप से अप्रतिबंधित व्यावसायिक उपयोग नहीं है। कानूनी निश्चितता के लिए, अपने विशिष्ट तैनाती पैमाने और उद्योग के लिए लाइसेंसिंग निहितार्थ पर कानूनी सलाहकार से परामर्श लें।

कौन सा ओपन सोर्स एलएलएम आरएजी अनुप्रयोगों के लिए सर्वोत्तम है?

आरएजी अनुप्रयोगों के लिए, निर्देश-पालन और संदर्भ उपयोग के लिए अनुकूलित मॉडल चुनें। लामा 4 स्काउट और डीपसीक-वी3.2 पुनर्प्राप्ति-संवर्धित संकेतों का पालन करने में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं। क्वेन 2.5 टर्बो कम विलंबता के साथ मजबूत संदर्भ एकीकरण प्रदान करता है। इष्टतम प्रदर्शन के लिए कुशल आरएजी फ्रेमवर्क (लामाइंडेक्स, लैंगचेन) और वेक्टर डेटाबेस (पाइनकोन, क्यूड्रेंट) के साथ जोड़ी बनाएं। अपने विशिष्ट पुनर्प्राप्ति कार्यों पर मॉडल का मूल्यांकन करें-आरएजी वर्कफ़्लो के लिए कच्चे बेंचमार्क स्कोर से अधिक निर्देश पालन मायने रखता है। बड़े भाषा मॉडल में विशेषज्ञता हासिल करने वाले डेवलपर्स के लिए, [हैंड्स-ऑन लार्ज लैंग्वेज मॉडल] (https://www.amazon.com/dp/1098150961?tag=scopir20-20) उत्पादन में एलएलएम के साथ काम करने पर व्यावहारिक मार्गदर्शन प्रदान करता है।

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