मॉडल
नए AI मॉडल: क्षमताएँ, उपलब्धता और सीमाएँ।
एआई मॉडल की तुलना करें
हर दिन जाँचा जाता हैएक ही LiveBench सूट के नतीजों की तुलना करें। पहला कॉलम इसकी श्रेणियों का औसत है, जिसमें LiveBench के श्रेणी-भार लागू होते हैं; हर श्रेणी अलग से भी दिखाई गई है। ये बेंचमार्क स्कोर हैं, कोई सार्वभौमिक रेटिंग नहीं।
परीक्षण के अनुसार क्रमबद्ध करें
LiveBench · टेस्ट सूट का संस्करण 6 नव॰ 2026आखिरी बार जाँचा गया 35 परीक्षित सेटिंगक्रमबद्ध करने के लिए किसी कॉलम शीर्षक पर क्लिक करें।
| # | मॉडल और सेटिंग | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 84.9 | 82.9 | 88.8 | 79.2 | 86.9 | 81.5 | 94.5 | 85.1 | $8.00 / $40.001,000 जवाबों के लिए $24.00 | |
| 2 | 84.4 | 75.6 | 92.7 | 87.5 | 91.3 | 83.0 | 90.6 | 80.0 | $10.00 / $50.001,000 जवाबों के लिए $30.00 | |
| 3 | 84.0 | 74.2 | 91.7 | 89.7 | 89.8 | 80.3 | 88.5 | 81.6 | $10.00 / $50.001,000 जवाबों के लिए $30.00 | |
| 4 | 83.5 | 72.7 | 90.6 | 91.0 | 80.0 | 86.5 | 92.5 | 80.2 | $2.00 / $10.001,000 जवाबों के लिए $6.00 | |
| 5 | 83.4 | 72.8 | 92.2 | 87.1 | 88.4 | 80.3 | 88.9 | 83.3 | $4.00 / $20.001,000 जवाबों के लिए $12.00 |
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सभी मॉडल देखें →परीक्षण और पद्धति
एक परीक्षण स्रोत: LiveBench। कॉलम इस स्रोत के हिस्से हैं, अलग-अलग बेंचमार्क नहीं। स्कोर मूल 0–100 पैमाने पर हैं। रैंकिंग के लिए इस्तेमाल होने वाला कॉलम चुनें; डैश का मतलब है कि डेटा उपलब्ध नहीं है।
हर सटीक मॉडल सेटिंग अलग रखी जाती है। किसी श्रेणी का औसत निकालने के लिए उसके सभी कामों के नतीजे चाहिए; कुल औसत के लिए सभी श्रेणियों के नतीजे चाहिए। श्रेणी के भीतर हर काम को समान भार मिलता है; कुल औसत में श्रेणियों को वही भार मिलता है जो LiveBench अपने कुल स्कोर में देता है। अनुपलब्ध नतीजों को कभी शून्य नहीं माना जाता। चुने गए कॉलम के बिना गोल किए गए मानों से रैंकिंग तय होती है और बराबरी पर साझा रैंक मिलती है; खोज में पूरी परीक्षा वाली रैंक बरकरार रहती है। पुराने स्कोर से रैंकिंग तय नहीं हो सकती। दिखाए गए दशमलव किसी सार्थक अंतर का प्रमाण नहीं हैं। यह दृश्य एक परीक्षण सूट को दिखाता है, हर मौजूदा मॉडल या हर तरह की क्षमता को नहीं।
सुइट की तारीख परीक्षण संस्करण बताती है। LiveBench उस संस्करण में नए मॉडल जोड़ना और नतीजे अपडेट करना जारी रखता है; जाँच की तारीख बताती है कि हमने इसका लाइव डेटा कब लिया था।
LiveBench · स्रोत ↗अन्य परीक्षण और पुराने नतीजे →AI समाचार, आसान भाषा में
मॉडल से जुड़ी ताज़ा खबरें
बुधवार, 11 नवंबर
शुक्रवार, 6 नवंबर
13 साल की छात्रा के माता-पिता ने Gemini पर मुकदमा किया
परिवार का आरोप है कि Gemini ने आत्महत्या से जुड़ी बातचीत में बच्ची को मदद दी और उसे परिवार से बातें छिपाने के तरीके बताए। Google दावों की जांच कर रहा है।
भारत ने पेश किए EKA-1 और दो Dhir AI मॉडल
आईटी मंत्रालय ने तीन भारतीय AI मॉडल पेश किए। ZenteiQ के Dhir 2B और Dhir 5B फोन या लैपटॉप पर बिना इंटरनेट चलाने के लिए बनाए गए हैं।
गुरुवार, 29 अक्टूबर
शुक्रवार, 23 अक्टूबर
Unsloth में Flint, MOSS-Image और Nemotron Bolt 4B का सपोर्ट
Unsloth के 23 अक्टूबर के रिलीज़ में तीन मॉडल स्थानीय रूप से चलाने का सपोर्ट जोड़ा गया है। साथ ही, केवल चैट वाला डेस्कटॉप इंस्टॉल विकल्प और स्थानीय मॉडल को फाइन-ट्यून करने के लिए API भी आई है।
Meta ने नई कारोबारी शर्तें लागू करने की तारीख बढ़ाई
प्रकाशकों के विरोध के बाद Meta ने संशोधित शर्तें टाल दीं। इनके तहत AI ट्रेनिंग के लिए समाचार साइटों से सामग्री ली जा सकती है।
Ollama v0.40.10 में NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B
नए रिलीज़ v0.40.10 में Ollama पर NVIDIA का तेज़, स्थानीय रूप से चलने वाला Nemotron 3.5 Bolt E4B विज़न-लैंग्वेज मॉडल उपलब्ध है, जिसकी 128K टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो है।
InternLM ने Atria Dawn एजेंटिक मॉडल Hugging Face पर जारी किया
Shanghai AI Lab का Atria Dawn, 744B-पैरामीटर वाले MoE फाउंडेशन मॉडल पर आधारित है। इसे अब डाउनलोड किया जा सकता है और API के ज़रिए इस्तेमाल किया जा सकता है।
Tencent का Hy‑Nomas वीडियो मॉडल Hugging Face पर उपलब्ध
Hy‑Nomas टेक्स्ट प्रॉम्प्ट और कैमरा नियंत्रण से वीडियो की दुनिया को एक-एक सेगमेंट में बनाने देता है। डेमो और डाउनलोड 2026‑10‑21 से उपलब्ध हैं।
Hi3D का V1.0 AI 3D मॉडल ओपन सोर्स हुआ
Hi3D ने अपने उत्पादन में परखे गए V1.0 मॉडल और उसके वेट मुफ़्त उपलब्ध करा दिए हैं। अब डेवलपर बिना लागत के हाई-रिज़ॉल्यूशन 3D एसेट बना सकते हैं।
IQuest Research ने ओपन-सोर्स Q1 मॉडल और 30-बेंचमार्क रिपोर्ट जारी की
नया IQuest‑Q1 फाउंडेशन मॉडल शुरू से बनाया गया है। इसमें 320 B Mixture-of-Experts डिज़ाइन है और 30 कोडिंग व एजेंटिक बेंचमार्क के नतीजे दिए गए हैं।
अध्ययन: अश्वेत बताए गए पत्रकारों की जानकारी LLMs 46% तक ठुकराते हैं
शोध से पता चलता है कि लोकप्रिय भाषा मॉडल किसी स्रोत को अश्वेत बताए जाने पर उसकी जानकारी पर भरोसा करने से अधिक बार इनकार करते हैं—यह छिपे पूर्वाग्रह को उजागर करता है।
Heidi ने Fireworks पर NVIDIA Nemotron 3 Ultra को बेहतर बनाया
Heidi ने Fireworks पर 550B पैरामीटर वाले Nemotron 3 Ultra मॉडल को पोस्ट-ट्रेन किया। लाइव तुलना में चिकित्सकों ने इसे मौजूदा फ्रंटियर मॉडल से 54% बार बेहतर आंका।
Harvey के Tenet मॉडल ने कानूनी बेंचमार्क पर दोगुने काम पूरे किए
Harvey के साथ Kimi K3 मॉडल की पोस्ट-ट्रेनिंग से Legal Agent Benchmark पर सभी चरण पास करने की दर बढ़ी, जबकि हर काम की लागत लगभग समान रही।
Kimi K3 की रीइन्फोर्समेंट लर्निंग 2.6 गुना तक तेज़: Fireworks AI
Fireworks AI के मुताबिक, उसके 2.8 ट्रिलियन पैरामीटर वाले Kimi K3 मॉडल की ट्रेनिंग 2.6× तक तेज़ हुई और कानूनी कामों में उसके स्कोर बेहतर रहे।
Fireworks के ओपन मॉडल से Phylo ने AI की लागत घटाई, रिसर्च तेज़ की
Fireworks के ओपन-वेट मॉडल अपनाने के बाद बायोटेक स्टार्टअप के यूज़र महीने-दर-महीने 2× बढ़े और कंप्यूट लागत 60% कम हुई।
Tencent ने Hugging Face पर WeVisOne-VL-4B मॉडल जारी किया
यह नया 4 अरब पैरामीटर वाला मॉडल एक ही प्रॉम्प्ट से वस्तुओं का पता लगा सकता है, सेगमेंटेशन कर सकता है और इमेज मैटिंग कर सकता है।
SunflowerASR ने अफ्रीकी भाषा पहचान में बनाया नया रिकॉर्ड
Group Relative Policy Optimisation से प्रशिक्षित मॉडल ने अफ्रीकी भाषाओं के दो स्पीच बेंचमार्क पर पुराने नतीजों को पीछे छोड़ा।
UniGuard ने LLM के लिए इंटरफेस-निरपेक्ष सुरक्षा मॉडल पेश किया
0.6 B का UniGuard मॉडल अलग-अलग संवाद प्रारूपों में सुरक्षा वर्गीकरण बेहतर करता है और बेंचमार्क परीक्षणों में बड़े सुरक्षा मॉडल से आगे रहता है।
पोस्ट-ट्रेनिंग से Harvey के Tenet मॉडल का कानूनी कामों में प्रदर्शन बेहतर
Fireworks AI पर Tenet की पोस्ट-ट्रेनिंग के बाद Legal Agent Benchmark में सभी चरणों में सफलता दर 19.7% हुई—पहले से लगभग दोगुने काम पूरे हुए।
You.com का Inference Router: 12 ओपन-वेट मॉडल और 99.9% अपटाइम
You.com ने OpenAI-संगत API की घोषणा की है, जो 12 ओपन-वेट मॉडल उपलब्ध कराती है। कंपनी ने 99.9% अपटाइम, डेटा को बिल्कुल न रखने और केवल अमेरिका में होस्टिंग का वादा किया है।
DRILL शोध में पिक्सेल अनुमान नहीं, नीति सुधारने पर जोर
नए शोध के मुताबिक, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग की नीतियों को बेहतर बनाने पर केंद्रित वर्ल्ड मॉडल, पिक्सेल का सटीक अनुमान लगाने वाले मॉडल से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं। इनसे सफलता दर 13 अंक तक बढ़ी।
Fireworks का DeepSeek‑V4.1‑Flash, GPT‑6 Astra से 15 गुना सस्ता
नया 552‑बिलियन पैरामीटर वाला मॉडल, प्रति काम $0.43 की लागत पर Astra जैसी कोडिंग सटीकता देता है। इससे AI की मदद से सॉफ्टवेयर बनाने का खर्च काफी घट सकता है।
Fireworks AI ने Kimi K3 और Qwen3.5‑9B में छिपे संकेत खोजे
J‑Lens प्रोब की मदद से शोधकर्ताओं ने दिखाया कि दो ओपन-सोर्स मॉडल शब्द लिखने से पहले ही अपनी छिपी अवस्थाओं में काम से जुड़े शब्दों के संकेत देते हैं।
SARL सिखाता है सर्च AI को कि क्या जानकारी अभी बाकी है
arXiv के एक नए शोधपत्र के मुताबिक, SARL ने इस्तेमाल के दौरान आकलन के अतिरिक्त चरण जोड़े बिना, जानकारी खोजने वाले भाषा मॉडल की सर्च क्षमता बेहतर की।
Fireworks के सुरक्षा परीक्षण में DeepSeek V4 Pro के नतीजे
Fireworks के मुताबिक, उसके CyberGym परीक्षण में DeepSeek V4 Pro ने GPT-5.5 से ज़्यादा सुरक्षा कार्य पूरे किए और हर सफल कार्य की लागत भी कम रही।
Fireworks ने Xiaomi का MiMo-V2.6-Pro-RL API सूचीबद्ध किया
इस मॉडल की कीमत प्रति 1 million इनपुट और आउटपुट टोकन $1.20 है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो करीब 1 million टोकन की है। इसे ऑन-डिमांड डिप्लॉयमेंट के ज़रिए इस्तेमाल करना होगा।
Meta का Muse Spark Open अब Fireworks के US सर्वरलेस API पर
Fireworks के मुताबिक, Meta का 816 अरब पैरामीटर वाला ओपन-वेट मॉडल सिर्फ़ US की सर्वरलेस क्षमता पर उपलब्ध है और इसके लिए कोई अतिरिक्त US शुल्क नहीं है।
Fireworks का दावा: DeepSeek V4 Pro से कोडिंग की लागत घटती है
Fireworks के परीक्षणों में DeepSeek V4 Pro ने दो कोडिंग बेंचमार्क पर Fable 5 को पीछे छोड़ा और हर सफल टास्क की लागत भी कम रही। ये नतीजे कंपनी ने जारी किए हैं।
Fireworks ने API में DeepSeek V4.1 Flash 1017 जोड़ा
यह मॉडल Fireworks के सर्वरलेस API के ज़रिए उपलब्ध है। कंपनी इसे तेज़ और बेहतर बताती है, लेकिन लिस्टिंग में बेंचमार्क के कोई आंकड़े नहीं दिए गए हैं।
Fireworks ने Claude Opus के लिए FireRouter लॉन्च किया
FireRouter कोडिंग टास्क तीन मॉडल में बाँटता है। Fireworks के मुताबिक, उसके आंतरिक परीक्षणों में सेशन की लागत 57% घटी, जबकि स्कोर की गई सटीकता में थोड़ी गिरावट आई।
Oossa · न्यूज़लेटर
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गुरुवार, 22 अक्टूबर
llama.cpp अपडेट से रियलटाइम ऑडियो स्ट्रीमिंग भरोसेमंद हुई
23 अक्टूबर 2026 की रिलीज़ में रियलटाइम API को बेहतर बनाया गया है, ताकि ऑडियो स्ट्रीम तभी पूरी मानी जाए जब उसका पूरा डेटा डिकोड हो जाए।
RL फाइन-ट्यूनिंग से ThinkingBox पर Qwen3.8‑27B की लगातार सफलता बढ़ी
50 चरणों की ऑफलाइन-पॉलिसी-रिलेटिव ट्रेनिंग के बाद, 507-टास्क वाले ThinkingBox‑Bench पर Qwen3.8‑27B ने हर बार सही किए जाने वाले टास्क 38 से बढ़ाकर 107 कर दिए।
Modal ने ओपन-सोर्स Spindle ट्रेनिंग सर्वर जारी किया
Modal का Spindle टीमों को अपने Modal वर्कस्पेस में Tinker-संगत मॉडल ट्रेनिंग चलाने और टोकन के बजाय GPU समय के हिसाब से भुगतान करने देता है। यह अभी बीटा में है।
Anthropic के Claude मॉडल अब Google Cloud पर
Claude API अब Google Cloud प्रोजेक्ट के ज़रिए उपलब्ध है। इसमें IAM से एक्सेस कंट्रोल और Marketplace के ज़रिए बिलिंग की सुविधा है। Claude Opus 5.5 के लिए फास्ट मोड भी शुरू किया गया है।
OpenAI का Decisions API अब सभी ग्राहकों के लिए
OpenAI ने 22 Oct 2026 को अपना तेज़ और कम लागत वाला Decisions API मॉडल आम तौर पर उपलब्ध कराया। कंपनी ने 200 ms से कम प्रतिक्रिया समय का वादा किया है।
Ollama का वर्ज़न 0.40.9 जारी, llama.cpp अपडेट
ओपन-सोर्स LLM सर्वर Ollama ने v0.40.9 जारी किया है, जिसमें इसका llama.cpp इंजन अपडेट किया गया है।
llama.cpp b11827 में OpenCL depthwise conv2d सपोर्ट
ओपन-सोर्स llama.cpp लाइब्रेरी का संस्करण b11827 जारी हुआ है। इसमें नए OpenCL depthwise convolution kernels और macOS, iOS व Linux के लिए binaries शामिल हैं।
llama.cpp के नए b11826 रिलीज़ में MiniCPM-OCR 1.0 का सपोर्ट
ओपन-सोर्स LLM रनर में अब MiniCPM-OCR 1.0 शामिल है। macOS, iOS और Linux के कई बिल्ड के लिए नए बाइनरी भी उपलब्ध हैं।
Gradium ने जारी किया छोटा ऑन-डिवाइस TTS मॉडल Phonon 31M
अंग्रेज़ी Phonon 31m मॉडल (31 M पैरामीटर, 64.5 MB) लैपटॉप के CPU पर ~7 ms में चलता है और अब Apache 2.0 लाइसेंस के तहत उपलब्ध है।