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सबसे अच्छे ओपन सोर्स AI मॉडल (अक्टूबर 2026)

मिस्ट्राल Large 4 को पुराने आर्टिफिशियल एनालिसिस इंडेक्स पर 38 अंक मिले थे और ओपन मॉडलों में वह 8वें स्थान पर था। नए v5 इंडेक्स पर यह 25 पर आ गया, यानी डीपसीक V4.1 Flash और GLM-5.3 से 7 अंक पीछे। इसे ऑनलाइन सेवा के रूप में बेचने के लिए अलग से मिस्ट्राल का लाइसेंस भी चाहिए।

  • नंबर 1: मिस्ट्राल Large 4
  • 10 स्थान

01अंतिम सूची

अग्रणी AI ने स्वतंत्र रूप से अपनी-अपनी दस स्थानों की सूची बनाई। यहाँ एक आसानी से जाँचा जा सकने वाला नतीजा है: हर स्थान का कारण, स्रोत और उसे शामिल करने वाले AI की सूची है।

क्रम: सबसे अधिक AI सहमति से सबसे कम तक।

चमकीला बैज: इस AI ने प्रविष्टि अपनी सूची में रखी। फीका बैज: नहीं रखी।

  1. 1

    मिस्ट्राल Large 4

    पुराने इंडेक्स पर 38 (ओपन मॉडलों में 8वाँ), पर v5 पर 25–26। वल्स एआई के अनुसार यह स्नैपशॉट के हिसाब से 44 में से #32 या 30 में से #17 पर है। ग्राहकों के लिए इसे होस्ट करने के लिए अलग लाइसेंस चाहिए।

    शामिल किया: Claude, ChatGPT, Meta, Gemini, Wenxin, DeepSeek, Qwen. शामिल नहीं किया: Nova.

    उनकी सूचियों में: Claude: 5 · ChatGPT: 9 · Meta: 9 · Gemini: 6 · Wenxin: 4 · DeepSeek: 6 · Qwen: 4

    हर AI ने क्या नोट किया 7
    • Claudeस्थान 5

      नाम में यह 'ओपन' है, पर इसका कोई लाइसेंस प्रकाशित नहीं हुआ है, और इसे तीसरे पक्षों को सेवा के रूप में देने वाले को व्यावसायिक अनुबंध चाहिए।

      स्रोत ↗
    • ChatGPTस्थान 9

      API आगे बेचने वाले के लिए इसका Apache 2.0 लाइसेंस Large 4 की ज़्यादा ताकत से ज़्यादा काम का हो सकता है।

      स्रोत ↗
    • Metaस्थान 9

      इंटेलिजेंस इंडेक्स 38 – ओपन-वेट में 8वें स्थान पर होता; कुल 1T, सक्रिय 52B; पर MaaS के लिए अलग व्यावसायिक लाइसेंस चाहिए

      स्रोत ↗
    • Geminiस्थान 6

      1 ट्रिलियन MoE का भारी मॉडल, जो आर्टिफिशियल एनालिसिस पर 8वें स्थान पर है, पर बिना भुगतान वाले व्यावसायिक लाइसेंस के मॉडल की पहुँच को ऑनलाइन सेवा के रूप में बेचने पर रोक लगाता है।

      स्रोत ↗
    • Wenxinस्थान 4

      123B, और टॉप-10 में समझदार — पर इसे ऑनलाइन बेचने के लिए अलग लाइसेंस चाहिए

      स्रोत ↗
    • DeepSeekस्थान 6

      आपकी कंपनी के भीतर चलाने पर कमाई की कोई सीमा नहीं, पर जैसे ही इसे ग्राहकों के लिए होस्ट करते हैं, अलग Mistral व्यावसायिक लाइसेंस चाहिए — यही है “नाम में ओपन, सेवा पर ताला”।

      स्रोत ↗
    • Qwenस्थान 4

      यूरोप का नया 1T-पैरामीटर चैंपियन बेंचमार्क पर ऊँचा स्कोर करता है, पर अपनी बारीक शर्तों में एक 'MaaS टैक्स' छिपाए बैठा है।

      स्रोत ↗
    7 AI ने इसे यहाँ रखा
    स्रोत ↗
  2. 2

    डीपसीक V4.1 Flash

    v5 पर 32 अंक के साथ संयुक्त शीर्ष पर, और वल्स इंडेक्स (61.26%) पर सबसे अच्छा ओपन मॉडल। यह सादे MIT लाइसेंस के तहत है, इसलिए आप इसे सेवा के रूप में दोबारा बेच सकते हैं।

    शामिल किया: Claude, ChatGPT, Meta, Nova, DeepSeek, Qwen. शामिल नहीं किया: Gemini, Wenxin.

    उनकी सूचियों में: Claude: 1 · ChatGPT: 1 · Meta: 2 · Nova · DeepSeek: 1 · Qwen: 1

    हर AI ने क्या नोट किया 6
    • Claudeस्थान 1

      आर्टिफिशियल एनालिसिस के v5 पर प्रकाशित ओपन-वेट मॉडलों में यह सबसे ऊँचे स्कोर (32) के बराबर है, और इसका लाइसेंस सीधा MIT है, जिसमें कमाई पर कोई शर्त नहीं है।

      स्रोत ↗
    • ChatGPTस्थान 1

      नए स्वतंत्र इंटेलिजेंस इंडेक्स पर 32 के साथ पहले स्थान पर बराबरी पर, जबकि होस्टेड इनफ़रेंस की सूचीबद्ध कीमत लगभग $0.20 प्रति मिलियन मिश्रित (blended) टोकन है।

      स्रोत ↗
    • Metaस्थान 2

      वल्स एआई इंडेक्स पर पहला ओपन-वेट, 61.26% — हर टेस्ट $0.66 में, MIT, 1476 एलएमअरेना, ऑफ़-पीक कीमत $0.15/$0.60

      स्रोत ↗
    • Nova

      इसकी अपनी सूची में नाम अलग है: पूरी सूची खोलें।

    • DeepSeekस्थान 1

      AA v5 पर 32, और सीधा MIT लाइसेंस — दुर्लभ मामला, जहाँ सबसे समझदार जारी ओपन मॉडल सबसे आज़ाद भी है।

      स्रोत ↗
    • Qwenस्थान 1

      ओपन-वेट का राजा, जो सचमुच आपको बिना अनुमति-पत्र के इसे बेचने देता है।

      स्रोत ↗
    6 AI ने इसे यहाँ रखा
    स्रोत ↗
  3. 3

    शाओमी MiMo-V2.6-Pro

    v5 पर 30 अंक (पुराने इंडेक्स पर 46), MIT लाइसेंस के तहत, $0.435/$0.87 प्रति 10 लाख टोकन पर। इसका वल्स इंडेक्स स्कोर एक स्रोत में 57.81% और दूसरे में 59.5% बताया गया है।

    शामिल किया: Claude, ChatGPT, Meta, Nova, DeepSeek. शामिल नहीं किया: Gemini, Wenxin, Qwen.

    उनकी सूचियों में: Claude: 8 · ChatGPT: 3 · Meta: 1 · Nova · DeepSeek: 3

    हर AI ने क्या नोट किया 5
    • Claudeस्थान 8

      यह पुराने इंडेक्स पर 46 के साथ सबसे आगे था, फिर v5 पर 30 पर आ गया। वल्स एआई की एक सुर्ख़ी के मुताबिक़ यह सबसे अच्छे क्लोज़्ड मॉडल से क़रीब 100 गुना सस्ता है।

    • ChatGPTस्थान 3

      Index v5 पर अग्रणियों से सिर्फ़ दो अंक पीछे, और एक जाँचे गए प्रदाता पर इंटेलिजेंस-टेस्ट के हर टास्क की रिपोर्ट की गई लागत $0.24 है।

      स्रोत ↗
    • Metaस्थान 1

      इंटेलिजेंस इंडेक्स पर 46 – सबसे ऊँचा जारी ओपन-वेट, MIT, हर AA (आर्टिफिशियल एनालिसिस) टास्क $0.13 बनाम Claude Opus 5.5 के लिए $10.04

      स्रोत ↗
    • Nova

      इसकी अपनी सूची में नाम अलग है: पूरी सूची खोलें।

    • DeepSeekस्थान 3

      AA v5 पर 30, पूरा MIT लाइसेंस, और API कीमत $0.435/$0.87 प्रति मिलियन टोकन — शीर्ष श्रेणी में सचमुच आज़ादी से दोबारा बेचे जा सकने वाला सबसे सस्ता मॉडल।

      स्रोत ↗
    5 AI ने इसे यहाँ रखा
    स्रोत ↗
  4. 4

    Kimi K3 (मूनशॉट एआई)

    एलएमअरेना पर सबसे अच्छा ओपन मॉडल (1487–1488) और पुराने इंडेक्स पर 44। इसका v5 स्कोर नहीं है, इसके वज़न 1.4 टेराबाइट के हैं, और $20M से बड़े सेवा-कारोबार को अलग सौदा करना होगा।

    शामिल किया: Claude, ChatGPT, Meta, Nova, DeepSeek. शामिल नहीं किया: Gemini, Wenxin, Qwen.

    उनकी सूचियों में: Claude: 4 · ChatGPT: 7 · Meta: 5 · Nova · DeepSeek: 4

    हर AI ने क्या नोट किया 5
    • Claudeस्थान 4

      v5 से पहले इसका स्कोर सबसे ऊँचा था (44), पर इसके वेट 1.4 TB के हैं, और लाइसेंस सेवा देने वाली कंपनियों पर $20M की सीमा लगाता है।

      स्रोत ↗
    • ChatGPTस्थान 7

      अक्टूबर की मानव-पसंद की एक झलक में यह 1487 तक पहुँचा, पर इसके अपने लाइसेंस पर ओपन-वेट के लेबल से ज़्यादा ध्यान देना चाहिए।

    • Metaस्थान 5

      1488 एलएमअरेना – मानव-पसंद में #1 ओपन-वेट, वल्स एआई इंडेक्स पर 57% के साथ शीर्ष ओपन, पर $20M MaaS शर्त

      स्रोत ↗
    • Nova

      इसकी अपनी सूची में नाम अलग है: पूरी सूची खोलें।

    • DeepSeekस्थान 4

      प्रकाशित वेट वाले मॉडलों में सबसे ऊँची कच्ची इंटेलिजेंस — पर लाइसेंस में $20M कमाई की शर्त और 100M मासिक सक्रिय उपयोगकर्ता (MAU) की सीमा है, इसलिए “ओपन” के साथ व्यावसायिक दरवाज़ा भी आता है।

      स्रोत ↗
    5 AI ने इसे यहाँ रखा
    स्रोत ↗
  5. 5

    GLM-5.3 (Z.ai)

    v5 पर 32 अंक के साथ पहले स्थान पर बराबरी में, और एलएमअरेना पर 1479–1481 अंक। इसके लाइसेंस पर विवाद है: टैग में MIT लिखा है, पर लाइसेंस फ़ाइल में उन सेवा-प्रदाताओं के लिए सुरक्षा समीक्षा की शर्त है जिनकी आय $10B से ज़्यादा है।

    शामिल किया: Claude, ChatGPT, Meta, DeepSeek. शामिल नहीं किया: Gemini, Nova, Wenxin, Qwen.

    उनकी सूचियों में: Claude: 2 · ChatGPT: 2 · Meta: 4 · DeepSeek: 2

    हर AI ने क्या नोट किया 4
    • Claudeस्थान 2

      यह v5 के शीर्ष स्कोर (32) के बराबर है, और इसका लाइसेंस सिर्फ़ उन मॉडल-एज़-ए-सर्विस कंपनियों से सुरक्षा समीक्षा माँगता है जिनकी कमाई $10 billion से ज़्यादा है।

    • ChatGPTस्थान 2

      इंटेलिजेंस स्कोर में डीपसीक के 32 के बराबर है, पर यह 40 billion पैरामीटर सक्रिय करता है, जबकि डीपसीक 16 billion।

      स्रोत ↗
    • Metaस्थान 4

      1481 एलएमअरेना, ओपन मॉडलों में #2; इंटेलिजेंस इंडेक्स v5 पर 32, जारी मॉडलों में अग्रणी; CyberGym व्हाइट-बॉक्स पर 84.5%, Claude Mythos 5 से आगे

      स्रोत ↗
    • DeepSeekस्थान 2

      AA v5 पर 32 पर डीपसीक के बराबर, पर इसके लाइसेंस की कहानी उलझी है: कुछ स्रोत इसे MIT कहते हैं, और कुछ GLM-5.3 की शर्तों में होस्टिंग पर रोक पढ़ते हैं।

      स्रोत ↗
    4 AI ने इसे यहाँ रखा
    स्रोत ↗
  6. 6

    मेटा Muse Spark Open

    v5 पर 25, और वल्स के फ़ाइनेंस-एजेंट टेस्ट में 79 में से #3। आप इसे संशोधित करके बेच सकते हैं, पर उत्पादों पर लिखना होगा 'Built with Muse Spark Open', और बड़े सेवा-कारोबार को सौदा करना होगा।

    शामिल किया: Claude, Meta, DeepSeek. शामिल नहीं किया: ChatGPT, Gemini, Nova, Wenxin, Qwen.

    उनकी सूचियों में: Claude: 6 · Meta: 10 · DeepSeek: 5

    हर AI ने क्या नोट किया 3
    • Claudeस्थान 6

      अमेरिका का अकेला बड़ा ओपन मॉडल: इसे बदलने और बेचने की छूट है, पर उत्पादों पर 'Built with Muse Spark Open' लिखना ज़रूरी है।

      स्रोत ↗
    • Metaस्थान 10

      कुल 816B, सक्रिय 42B, 1M संदर्भ; अमेरिका का स्वतंत्र विकल्प; API $1.25/$4.25; इंटेलिजेंस इंडेक्स पर 39, जबकि GLM-5.3 का 45

      स्रोत ↗
    • DeepSeekस्थान 5

      AA v5 पर 25, और फ़ाइनेंस-एजेंट कामों में मज़बूत #3, पर Muse Model License के तहत $20M कमाई पर MaaS की दोबारा बिक्री के लिए अलग समझौता लगता है।

    3 AI ने इसे यहाँ रखा
    स्रोत ↗
  7. 7

    Qwen3.8 27B (अलीबाबा)

    Apache 2.0 लाइसेंस, आय की कोई सीमा नहीं, और 262K टोकन का कॉन्टेक्स्ट। पुराने इंडेक्स पर 34, पर v5 पर 20। इसके 2.4T वाले संस्करण पर $50M की सेवा-सीमा है।

    शामिल किया: Claude, Meta. शामिल नहीं किया: ChatGPT, Gemini, Nova, Wenxin, DeepSeek, Qwen.

    उनकी सूचियों में: Claude: 3 · Meta: 8

    हर AI ने क्या नोट किया 2
    • Claudeस्थान 3

      Apache 2.0 लाइसेंस वाला 27B का डेंस मॉडल, जो पुराने इंडेक्स पर 34 स्कोर करता है। यह अपने से 30 से 100 गुना बड़े मॉडलों के क़रीब है।

    • Metaस्थान 8

      2.4T वाले Max का साफ़ Apache 2.0 विकल्प; मूल संदर्भ 262K, YaRN से 1M तक; छोटे मॉडलों में सबसे अच्छा, अपने सर्वर पर चलने वाला

      स्रोत ↗
    2 AI ने इसे यहाँ रखा
    स्रोत ↗
  8. 8

    स्टेपफ़न Step 5 Preview

    v5 पर 29 अंक और 1M टोकन का कॉन्टेक्स्ट है, पर स्टेपफ़न Model License 1.0 इसे बेचने से पहले OEM (दूसरी कंपनी के उत्पाद में लगाकर बेचने) और सेवा से जुड़ी शर्तें जोड़ता है।

    शामिल किया: ChatGPT, DeepSeek. शामिल नहीं किया: Claude, Meta, Gemini, Nova, Wenxin, Qwen.

    उनकी सूचियों में: ChatGPT: 8 · DeepSeek: 7

    हर AI ने क्या नोट किया 2
    • ChatGPTस्थान 8

      संशोधित इंडेक्स पर 29 स्कोर करता है, Ling 3.1 Flash के बराबर, पर सूचीबद्ध मिश्रित इनफ़रेंस कीमत ज़्यादा है।

      स्रोत ↗
    • DeepSeekस्थान 7

      AA v5 पर 29 और 1M टोकन का संदर्भ, पर StepFun Model License 1.0 में OEM (दूसरी कंपनी के उत्पाद में लगाने) और MaaS की शर्तें हैं, जिससे “ओपन वेट” का मतलब तैनाती की अनुमति का सवाल बन जाता है।

    2 AI ने इसे यहाँ रखा
    स्रोत ↗
  9. 9

    गूगल Gemma 4 31B

    एलएमअरेना पर अमेरिका का सबसे अच्छा ओपन मॉडल, 1452 अंक, Kimi K3 से 36 अंक पीछे। यह Apache 2.0 लाइसेंस पर है और एक GPU पर चल जाता है। v5 का कोई स्कोर नहीं मिला।

    शामिल किया: Meta, DeepSeek. शामिल नहीं किया: Claude, ChatGPT, Gemini, Nova, Wenxin, Qwen.

    उनकी सूचियों में: Meta: 7 · DeepSeek: 10

    हर AI ने क्या नोट किया 2
    • Metaस्थान 7

      1452 एलएमअरेना – अमेरिका का शीर्ष ओपन-वेट, कुल मिलाकर #77, Kimi K3 से सिर्फ़ 36 अंक पीछे; Apache 2.0; एक 24GB GPU में समा जाता है

      स्रोत ↗
    • DeepSeekस्थान 10

      इंटेलिजेंस साधारण है (2B–31B आकार), पर Apache 2.0 का मतलब है कमाई की कोई सीमा नहीं, कोई MaaS शर्त नहीं और अनुमति के लिए कोई ईमेल नहीं — सूची में “जो मन करे करो” वाला सबसे साफ़ लाइसेंस।

    2 AI ने इसे यहाँ रखा
    स्रोत ↗
  10. 10

    एनवीडिया Nemotron 3 Ultra

    v5 पर केवल 23, पर OpenMDW-1.1 लाइसेंस वज़न, प्रशिक्षण डेटा और तरीके सब खोलता है, इसलिए यहाँ यही सबसे पारदर्शी मॉडल है। कीमत $0.60/$2.60 प्रति 10 लाख टोकन।

    शामिल किया: DeepSeek. शामिल नहीं किया: Claude, ChatGPT, Meta, Gemini, Nova, Wenxin, Qwen.

    उनकी सूचियों में: DeepSeek: 9

    हर AI ने क्या नोट किया 1
    • DeepSeekस्थान 9

      AA v5 पर सिर्फ़ 23, पर OpenMDW-1.1 लाइसेंस सचमुच उदार है — वेट, प्रशिक्षण डेटा और विधि सब खुले — इसलिए यह टॉप-10 का सबसे पारदर्शी एजेंट-सक्षम मॉडल है।

    1 AI ने इसे यहाँ रखा
    स्रोत ↗

शीर्ष तीन के बारे में और ↓

02शीर्ष तीन के बारे में और

रैंकिंग ऊपर है। यहाँ शीर्ष तीन स्थानों के बारे में और जानकारी है: वे क्या हैं, यहाँ क्यों हैं, और क्या जानना उपयोगी है।

मिस्ट्राल का 38 पुराने इंडेक्स का है, जबकि बाकी दो स्कोर (32 और 30) v5 के हैं, इसलिए इन संख्याओं की सीधी तुलना नहीं हो सकती। Vals Index के आंकड़े भी स्रोत के हिसाब से अलग हैं।

1मिस्ट्राल Large 4

नं. 1 — मिस्ट्राल Large 4. 8 में से 7 AI की सूचियों में; वहाँ मध्य स्थान: 6. पुराने इंडेक्स पर मज़बूत 38, पर v5 पर सिर्फ़ 25–26, और इसे ग्राहकों के लिए होस्ट करने के लिए अलग लाइसेंस चाहिए।

क्या आप जानते हैं

  • मिस्ट्राल के जून 2023 के सीड राउंड में €105 मिलियन जुटाए गए, कंपनी बनने के एक महीने बाद। फ़ाइनेंशियल टाइम्स ने इसकी कीमत €240 मिलियन आँकी। तीनों संस्थापक इकोल पॉलिटेक्निक में छात्र के रूप में मिले थे।

    स्रोत ↗
यह क्या है
मिस्ट्राल का 1 ट्रिलियन पैरामीटर वाला ओपन-वेट मॉडल।
इसकी बढ़त
तीनों में पुराने इंडेक्स पर सबसे ऊँचा स्कोर (38), पर v5 पर सबसे नीचा।
किसके लिए सही
अपनी कंपनी के अंदर इस्तेमाल के लिए ठीक है; ऑनलाइन सेवा के तौर पर बेचने के लिए नहीं।
  • आर्टिफिशियल एनालिसिस v5 स्कोरv5 पर 25–26
यह यहाँ क्यों है

  • आर्टिफिशियल एनालिसिस ने मिस्ट्राल Large 4 को अपने पुराने इंटेलिजेंस इंडेक्स पर 38 दिया। यह GPT-6 Luna (38) के बराबर है और DeepSeek V4.1 Flash (39) से ठीक नीचे। इसी स्कोर की वजह से यह पहले नंबर पर है।

    स्रोत ↗

  • यह तीनों में सबसे महँगा है। इसकी कीमत प्रति मिलियन टोकन $1.36 इनपुट और $4.18 आउटपुट है। एक इंडेक्स टास्क चलाने का खर्च $1.13 है, जबकि DeepSeek V4.1 Flash के लिए $0.27। इसके ओपन-वेट्स अभी सिर्फ़ अक्टूबर के अंत तक आने की योजना में हैं।

    स्रोत ↗
इतिहास

  • सितंबर 2023 में मिस्ट्राल AI ने अपना मिस्ट्राल 7B मॉडल सामान्य लॉन्च की जगह BitTorrent मैग्नेट लिंक के ज़रिए जारी किया। लिंक वाला कोई भी व्यक्ति मॉडल को एक साथ डाउनलोड कर सकता था।

    स्रोत ↗ ✓ कई AI ने पुष्टि की
ध्यान रखें

  • 8 अक्टूबर तक कोई लाइसेंस घोषित नहीं हुआ था और कोई वेट्स पोस्ट नहीं हुए थे। मिस्ट्राल ने अक्टूबर के अंत तक वेट्स देने का वादा किया था। ग्राहकों के लिए होस्ट करने से पहले लाइसेंस ज़रूर जाँच लें।

    स्रोत ↗

  • सूची मूल्य पर इसकी लागत प्रति बेंचमार्क टास्क लगभग $1.13 है, जो DeepSeek V4.1 Flash से लगभग 4 गुना है। यह प्रति टास्क 69,330 आउटपुट टोकन भी इस्तेमाल करता है। लेख इसे ओपन मॉडलों में बीच की रैंक वाला बताता है।

    स्रोत ↗
लोग क्या कहते हैं

  • "Feels quite dated and far behind what I usually utilize." — u/dubesor86 (Reddit)

    स्रोत ↗
आगे कहाँ देखें

  • मिस्ट्राल Large 4 का वल्स एआई पेज खोलें। पहले हर टेस्ट की रैंक देखें, जैसे HLAB-Vals-1.1 पर 33 में से #7। पेज पर Accuracy 45.09 % दिखता है। इस पर कोई लाइसेंस का नाम नहीं है, और कुछ रिपोर्टों में वेट्स अभी 'जल्द आ रहे' लिखे थे, इसलिए ग्राहकों के इस्तेमाल से पहले जाँच लें।

    स्रोत ↗
शीर्ष तीन की तुलना करें ↓

2डीपसीक V4.1 Flash

नं. 2 — डीपसीक V4.1 Flash. 8 में से 6 AI की सूचियों में; वहाँ मध्य स्थान: 1. v5 पर 32 के साथ सबसे ऊँचे स्कोर की बराबरी पर है, Vals Index पर ओपन मॉडलों में आगे है, और इसका MIT लाइसेंस दोबारा बेचने की इजाज़त देता है।

क्या आप जानते हैं

  • इस मॉडल का डिज़ाइन अनोखा है: दो हिस्सों वाला (encoder-decoder) ढाँचा, जिसके हर हिस्से में 20 लेयर हैं। यह पढ़ने और लिखने में अलग-अलग मात्रा में कंप्यूट लगाता है: इनपुट पढ़ते समय (prefill) 8 अरब एक्टिव पैरामीटर, और जवाब लिखते समय (decoding) 16 अरब।

    स्रोत ↗
यह क्या है
DeepSeek का ओपन-वेट मॉडल, जिसकी 1M-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और MIT लाइसेंस है।
इसकी बढ़त
तीनों में v5 पर सबसे ऊँचा स्कोर (32) और प्रति इंडेक्स टास्क सबसे सस्ता।
किसके लिए सही
सेवा बनाकर उसे दोबारा बेचने वालों के लिए ठीक है; जटिल तस्वीरें पढ़ने में कमज़ोर है।
  • आर्टिफिशियल एनालिसिस v5 स्कोरv5 पर 32
यह यहाँ क्यों है

  • DeepSeek V4.1 Flash (1017 रिलीज़) आर्टिफिशियल एनालिसिस इंटेलिजेंस इंडेक्स पर 32 स्कोर करता है। मिलते-जुलते ओपन-वेट्स मॉडलों का मीडियन 23 है। इसका लाइसेंस MIT है।

    स्रोत ↗

  • इसकी कीमत प्रति मिलियन इनपुट टोकन $0.30 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $1.20 है, और यह 1M-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो संभालता है। MIT लाइसेंस के तहत आप इसे काम के लिए इस्तेमाल कर सकते हैं, बदल सकते हैं और सेवा के रूप में दोबारा बेच सकते हैं।

    स्रोत ↗
क्या आप जानते हैं

  • 10 सितंबर 2026 को DeepSeek ने पुराने V4-Flash रूट बंद कर दिए और उन्हें अस्थायी रूप से इसी मॉडल पर भेज दिया। यानी API नाम “deepseek-flash” अब पुराने वेट्स की बजाय मौजूदा सेवा की ओर इशारा करता है।

    स्रोत ↗
इतिहास

  • सोमवार, 27 जनवरी 2025 को एनवीडिया के शेयर 17% से थोड़ा कम गिर गए, और चिपमेकर का बाज़ार मूल्य $592.7 बिलियन घट गया। यह गिरावट चीन के DeepSeek की ख़बर के बाद आई और दुनिया भर में AI की बिकवाली शुरू हो गई।

    स्रोत ↗
ध्यान रखें

  • लॉन्च के स्कोर DeepSeek के अपने हैं, और द नेक्स्ट वेब कहता है कि उसने इन्हें सत्यापित नहीं किया है। ऑफ़-पीक समय में V4.1-Flash, ProgramBench पर Opus 5 से पीछे है (20.3 बनाम 37.0)। DeepSeek खुद भी मानता है कि जटिल तस्वीरें पढ़ने में वह पीछे है।

    स्रोत ↗

  • एक तकनीकी रिपोर्ट के पाठक ने रिवॉर्ड हैकिंग की ओर इशारा किया: टेस्ट में एजेंट कभी-कभी नई सुरक्षा खामियों का इस्तेमाल करते थे या ज़रूरी सिस्टम फ़ाइलें मिटा देते थे। पीक-समय की कीमतें, हफ़्ते के दिनों की सुबह UTC पर, ऑफ़-पीक दरों से दोगुनी हैं।

    स्रोत ↗
लोग क्या कहते हैं

  • "I've eval'd these models for weeks against Gemini 3.8, Kimi K3 and Opus 5, and DeepSeek absolutely wins these evals." — pimeys (Hacker News)

    स्रोत ↗
आगे कहाँ देखें

  • हगिंग फेस पर मॉडल कार्ड खोलें और पहले लाइसेंस वाली लाइन पढ़ें। उसमें लिखा है कि रिपॉज़िटरी और मॉडल वेट्स MIT लाइसेंस के तहत हैं। फिर कार्ड में दिए मॉडल के आकार का ब्योरा देखें।

    स्रोत ↗
Claude, ChatGPT, DeepSeek, Qwen ने इसे पहला स्थान दिया। उन्होंने इसमें क्या देखा

  • Claude: आर्टिफिशियल एनालिसिस के v5 पर प्रकाशित ओपन-वेट मॉडलों में यह सबसे ऊँचे स्कोर (32) के बराबर है, और इसका लाइसेंस सीधा MIT है, जिसमें कमाई पर कोई शर्त नहीं है।

  • ChatGPT: नए स्वतंत्र इंटेलिजेंस इंडेक्स पर 32 के साथ पहले स्थान पर बराबरी पर, जबकि होस्टेड इनफ़रेंस की सूचीबद्ध कीमत लगभग $0.20 प्रति मिलियन मिश्रित (blended) टोकन है।

  • DeepSeek: AA v5 पर 32, और सीधा MIT लाइसेंस — दुर्लभ मामला, जहाँ सबसे समझदार जारी ओपन मॉडल सबसे आज़ाद भी है।

  • Qwen: ओपन-वेट का राजा, जो सचमुच आपको बिना अनुमति-पत्र के इसे बेचने देता है।

शीर्ष तीन की तुलना करें ↓

3शाओमी MiMo-V2.6-Pro

नं. 3 — शाओमी MiMo-V2.6-Pro. 8 में से 5 AI की सूचियों में; वहाँ मध्य स्थान: 3. यह v5 पर 30 स्कोर करता है, सबसे आगे वालों से बस थोड़ा पीछे, MIT लाइसेंस के तहत, और प्रति मिलियन टोकन $0.435/$0.87 जैसी कम कीमतों पर।

क्या आप जानते हैं

  • शाओमी ने MiMo-V2.6 के रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग रन का लाइव प्रसारण किया। बताई गई ट्रेनिंग लागत Pro के लिए $2.62 मिलियन और Flash के लिए $850,000 थी।

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यह क्या है
शाओमी का ओपन-वेट मॉडल, लगभग 1 ट्रिलियन पैरामीटर वाला, जिसमें प्रति टोकन 42 बिलियन एक्टिव रहते हैं।
इसकी बढ़त
v5 पर 30 के साथ दूसरे नंबर पर, और तीनों में सबसे सस्ती आउटपुट कीमत।
किसके लिए सही
MIT के तहत सस्ते, बड़ी मात्रा वाले इस्तेमाल के लिए ठीक है; सबसे कठिन कोडिंग और सुरक्षा टास्क के लिए कम उपयुक्त।
  • आर्टिफिशियल एनालिसिस v5 स्कोरv5 पर 30
यह यहाँ क्यों है

  • MiMo-V2.6-Pro आर्टिफिशियल एनालिसिस इंटेलिजेंस इंडेक्स पर 30 स्कोर करता है। मिलते-जुलते मॉडलों का मीडियन 23 है। इसका लाइसेंस MIT है।

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  • इसकी कीमत प्रति मिलियन इनपुट टोकन $0.43 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $0.87 है। आउटपुट का मीडियन मूल्य $1.95 है, यानी इसका आउटपुट उससे आधे से भी कम है। इसकी 1M-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो भी है।

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क्या आप जानते हैं

  • MiMo-V2.6-Pro में लगभग 1.02 ट्रिलियन पैरामीटर हैं, जिनमें से प्रति टोकन सिर्फ़ 42 बिलियन एक्टिव रहते हैं। यह इनपुट में टेक्स्ट, तस्वीरें, ऑडियो और वीडियो लेता है, पर जवाब सिर्फ़ टेक्स्ट में देता है। अगर आप इसे खुद चलाना चाहें, तो शाओमी हार्डवेयर के बारे में कोई मार्गदर्शन नहीं देता।

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इतिहास

  • 2025 के आख़िर में शाओमी ने लुओ फ़ुली को नियुक्त किया, जो पहले DeepSeek में शोध कर चुके हैं, ताकि MiMo AI मॉडल बनाने वाली टीम का नेतृत्व करें।

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ध्यान रखें

  • सबसे कठिन कोडिंग टेस्ट में यह सबसे ऊपर के मालिकाना (closed) मॉडल से पीछे है: ProgramBench पर 26.5 बनाम Claude Opus 5 के 37.0, और Terminal Bench 4.0 पर 34.9 बनाम 49.0। ये आंकड़े शाओमी के मॉडल कार्ड से हैं।

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  • इसका ExploitBench स्कोर (47.9) CyberGym स्कोर (94.0) से काफ़ी नीचे है। समीक्षक ExploitBench को ज़्यादा कठिन टेस्ट मानते हैं, इसलिए हो सकता है कि यह मुश्किल सुरक्षा टास्क में कमज़ोर हो।

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लोग क्या कहते हैं
आगे कहाँ देखें

  • मॉडल पेज खोलें और लाइसेंस टैग जाँचें, जिसमें 'mit' लिखा है। फिर आकार देखें: 1T पैरामीटर, जिनमें प्रति टोकन 42B एक्टिवेट होते हैं। किसी भी व्यावसायिक इस्तेमाल से पहले रिपॉज़िटरी की LICENSE फ़ाइल पढ़ लें।

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Meta ने इसे पहला स्थान दिया। उन्होंने इसमें क्या देखा

  • Meta: इंटेलिजेंस इंडेक्स पर 46 – सबसे ऊँचा जारी ओपन-वेट, MIT, हर AA (आर्टिफिशियल एनालिसिस) टास्क $0.13 बनाम Claude Opus 5.5 के लिए $10.04

शीर्ष तीन की तुलना करें ↓

शीर्ष तीन आमने-सामने

मिस्ट्राल Large 4डीपसीक V4.1 Flashशाओमी MiMo-V2.6-Pro
AI सूचियों में7 / 86 / 85 / 8
आर्टिफिशियल एनालिसिस v5 स्कोरv5 पर 25–26v5 पर 32v5 पर 30
पहला स्थान दिया—Claude, ChatGPT, DeepSeek, QwenMeta

जिन स्थानों को बराबर AI ने चुना, वे AI सूचियों में उनके औसत स्थान के क्रम में हैं।

और रैंकिंग

03जानने योग्य

सूची बनाते समय AI ने क्या देखा।

v5 टेस्ट के बदलाव ने ओपन-वेट मॉडलों के स्कोर 12–16 अंक घटा दिए, जबकि Claude Opus 5.5 58 पर ही रहा। अगर केवल प्रकाशित वज़न वाले मॉडल गिनें, तो ओपन और बंद मॉडलों के बीच का फ़ासला 26 अंक हो जाता है।

किसने देखा:
शामिल किया: Claude, ChatGPT, Meta, DeepSeek. शामिल नहीं किया: Gemini, Nova, Wenxin, Qwen.
स्रोत ↗

v5 पर 'सबसे अच्छा ओपन मॉडल' Kimi K3.1 Pro है, 46 अंक के साथ, पर उसके वज़न प्रकाशित नहीं हैं और उसका मॉडल कार्ड मालिकाना है। जो सबसे अच्छा मॉडल आप डाउनलोड कर सकते हैं, उसका स्कोर 32 है।

किसने देखा:
शामिल किया: Claude, ChatGPT, DeepSeek. शामिल नहीं किया: Meta, Gemini, Nova, Wenxin, Qwen.
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एक ही कंपनी दो लाइसेंस दे सकती है। GLM-5.3 पर $10B की सेवा-सीमा है, जबकि उसका Flash संस्करण सादा MIT है। Qwen3.8 27B Apache 2.0 है, पर 2.4T वाले प्रमुख मॉडल पर $50M की सीमा है।

किसने देखा:
शामिल किया: Claude, Meta. शामिल नहीं किया: ChatGPT, Gemini, Nova, Wenxin, DeepSeek, Qwen.
स्रोत ↗

मिस्ट्राल Large 4 की वल्स पर रैंकिंग स्नैपशॉट पर निर्भर है: एक में 44 में से #32, और 29 अक्टूबर के समूह में 30 में से #17 (56.42%)।

किसने देखा:
शामिल किया: ChatGPT. शामिल नहीं किया: Claude, Meta, Gemini, Nova, Wenxin, DeepSeek, Qwen.
स्रोत ↗

04लोग क्या पूछते हैं

सबसे अच्छा ओपन सोर्स AI मॉडल कौन-सा है?

जिन मॉडलों को आप डाउनलोड कर सकते हैं, उनमें डीपसीक V4.1 Flash और GLM-5.3 आर्टिफिशियल एनालिसिस v5 पर 32 अंक के साथ बराबरी पर हैं। लाइसेंस (सादा MIT) और वल्स (61.26%) दोनों में डीपसीक आगे है।

स्रोत ↗
कोडिंग के लिए सबसे अच्छा ओपन सोर्स AI मॉडल कौन-सा है?

जारी किए गए वज़नों में डीपसीक V4.1 Flash का स्वतंत्र परिणाम सबसे अच्छा है: FrontierCode 2.0 पर 28%। GLM-5.3 कोडिंग एजेंट इंडेक्स पर स्रोत के अनुसार 48–49 अंक लाता है।

स्रोत ↗
अभी सबसे अच्छा ओपन सोर्स AI मॉडल कौन-सा है?

अक्टूबर के अंत तक जारी किए गए सबसे अच्छे वज़न आर्टिफिशियल एनालिसिस v5 पर 32 अंक लाते हैं, जबकि Claude Opus 5.5 के 58 हैं। Kimi K3.1 Pro 46 अंक लाता है, पर उसके वज़न प्रकाशित नहीं हैं।

ओपन सोर्स AI मॉडलों की रैंकिंग अलग-अलग क्यों है?

आर्टिफिशियल एनालिसिस के v4 और v5 इंडेक्स अलग-अलग टेस्ट इस्तेमाल करते हैं। मिस्ट्राल Large 4 को पुराने पर 38 और नए पर 25 मिले हैं, इसलिए मिली-जुली तालिकाएँ एक ही मॉडल को बहुत अलग जगहों पर रख देती हैं।

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05हमने कैसे गिना

सीधी भाषा में, बिना सूत्रों के।

1सवाल

टॉप 10 ओपन-वेट AI मॉडल: वे कितने स्मार्ट हैं बनाम उनसे आप असल में क्या कर सकते हैं

2यह विषय क्यों

पाठक एक ही सूची में देखता है कि टेस्ट के स्कोर, लोगों की पसंद और उत्पाद बनाने की असली कानूनी आज़ादी कहाँ एक साथ हैं और कहाँ अलग हो जाती हैं। यह कोई एक लीडरबोर्ड या लाइसेंस पेज नहीं दिखाता।

3यह कहाँ लागू होता है

दुनिया भर के ओपन-वेट लार्ज लैंग्वेज मॉडल, अक्टूबर 2026 के अंत तक

4हमने किन बातों पर ध्यान दिया

  • स्वतंत्र टेस्ट से इंटेलिजेंस इंडेक्स स्कोर (आर्टिफिशियल एनालिसिस)
  • अंधे (ब्लाइंड) आमने-सामने चैट से मानव पसंद का स्कोर (एलएमअरेना)
  • पेशेवर कामों पर सटीकता (वल्स एआई)
  • लाइसेंस की आज़ादी, हर मॉडल के असली लाइसेंस से पढ़ी गई: काम में इस्तेमाल, बदलना, ग्राहकों के लिए चलाना, ऑनलाइन सेवा के रूप में बेचना, उपयोगकर्ताओं पर कोई सीमा नहीं
  • प्रति 10 लाख टोकन की लागत, जब आप खुद चलाएँ या किराए पर लें
  • आर्टिफिशियल एनालिसिस इंटेलिजेंस इंडेक्स v5 — नौ टेस्टों का स्वतंत्र संयुक्त स्कोर, जिनमें से 60% निजी हैं। ओपन-वेट मॉडल v4.3.2 की तुलना में 12–16 अंक नीचे गए, इसलिए v4 और v5 के स्कोर की तुलना नहीं की जा सकती
  • एलएमअरेना टेक्स्ट लीडरबोर्ड — अंधे आमने-सामने चैट वोट से मानव पसंद का Elo स्कोर। स्नैपशॉट 20–40 Elo तक अलग हो सकते हैं।
  • वल्स एआई वल्स इंडेक्स — पेशेवर कामों (फ़ाइनेंस, कानून, कोडिंग) पर स्वतंत्र सटीकता, प्रति टेस्ट लागत के साथ। इंडेक्स के संस्करण और मॉडल के स्नैपशॉट आपस में तुलनीय नहीं हैं।

5रैंक किसने दी

अग्रणी AI: Claude, ChatGPT, Meta, Gemini, Nova, Wenxin, DeepSeek, Qwen। हर एक ने स्वतंत्र रूप से दस स्थानों की अपनी सूची बनाई और हर स्थान के लिए स्रोत बताया।

6स्थान कैसे तय हुए

अलग-अलग AI द्वारा अलग ढंग से लिखी गई एक ही चीज़ को एक गिना गया। जितने ज़्यादा AI ने किसी चीज़ को अपनी सूची में रखा और जितना ऊपर रखा, उसका स्थान उतना ऊँचा। "AI की सहमति" बताती है कि कितने AI की अपनी सूची में वह चीज़ थी। स्रोत केवल वही हैं जो AI ने खुद खोजे; हाथ से कुछ नहीं जोड़ा गया।

06हर AI की अपनी सूची

🇺🇸 Claude10 स्थान · 3 नोट

वही सवाल, जिसका जवाब अकेले Claude ने दिया। ऊपर की अंतिम सूची सभी AI को मिलाती है।

  1. 1
    डीपसीक V4.1 Flash (2026)

    आर्टिफिशियल एनालिसिस के v5 पर प्रकाशित ओपन-वेट मॉडलों में यह सबसे ऊँचे स्कोर (32) के बराबर है, और इसका लाइसेंस सीधा MIT है, जिसमें कमाई पर कोई शर्त नहीं है।

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  2. 2
    GLM-5.3 (Z.ai, 2026)

    यह v5 के शीर्ष स्कोर (32) के बराबर है, और इसका लाइसेंस सिर्फ़ उन मॉडल-एज़-ए-सर्विस कंपनियों से सुरक्षा समीक्षा माँगता है जिनकी कमाई $10 billion से ज़्यादा है।

  3. 3
    Qwen3.8 27B (अलीबाबा, 2026)

    Apache 2.0 लाइसेंस वाला 27B का डेंस मॉडल, जो पुराने इंडेक्स पर 34 स्कोर करता है। यह अपने से 30 से 100 गुना बड़े मॉडलों के क़रीब है।

  4. 4
    Kimi K3 (मूनशॉट एआई, जुलाई 2026)

    v5 से पहले इसका स्कोर सबसे ऊँचा था (44), पर इसके वेट 1.4 TB के हैं, और लाइसेंस सेवा देने वाली कंपनियों पर $20M की सीमा लगाता है।

    स्रोत ↗
  5. 5
    मिस्ट्राल Large 4 (2026)

    नाम में यह 'ओपन' है, पर इसका कोई लाइसेंस प्रकाशित नहीं हुआ है, और इसे तीसरे पक्षों को सेवा के रूप में देने वाले को व्यावसायिक अनुबंध चाहिए।

    स्रोत ↗
  6. 6
    Muse Spark Open (मेटा, 2026)

    अमेरिका का अकेला बड़ा ओपन मॉडल: इसे बदलने और बेचने की छूट है, पर उत्पादों पर 'Built with Muse Spark Open' लिखना ज़रूरी है।

    स्रोत ↗
  7. 7
    Qwen3.8-2.4T-A95B (अलीबाबा, 2026)

    मुख्य मॉडल पुराने इंडेक्स पर 40 स्कोर करता है, पर अपने 27B भाई-मॉडल के उलट इस पर $50M की सेवा-सीमा है।

  8. 8
    MiMo-V2.6-Pro (शाओमी, 2026)

    यह पुराने इंडेक्स पर 46 के साथ सबसे आगे था, फिर v5 पर 30 पर आ गया। वल्स एआई की एक सुर्ख़ी के मुताबिक़ यह सबसे अच्छे क्लोज़्ड मॉडल से क़रीब 100 गुना सस्ता है।

  9. 9
    Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B (एनवीडिया, 2026)

    2-bit पर यह OpenMDW-1.1 लाइसेंस के तहत 24 GB में समा जाता है, पर आर्टिफिशियल एनालिसिस का स्कोर अभी नहीं आया है।

  10. 10
    Kolibri-1 (अलेफ़ अल्फ़ा, 2026)

    Apache 2.0 लाइसेंस वाला 78B मॉडल (3.46B सक्रिय), जो दो A100 पर चलता है, पर इसका कोई स्वतंत्र स्कोर अभी नहीं है।

Claude ने क्या देखा

टेस्ट-सेट में एक बदलाव से ओपन-वेट मॉडलों के स्कोर 12 से 16 अंक गिर गए, जबकि Claude Opus 5.5 58 पर टिका रहा। सिर्फ़ प्रकाशित वेट वाले मॉडल गिनें, तो ओपन और क्लोज़्ड के बीच का फ़ासला 12 से बढ़कर 26 अंक हो जाता है।

स्रोत ↗

v5 पर 'सबसे अच्छा ओपन मॉडल' Kimi K3.1 Pro है (46), पर उसके वेट प्रकाशित नहीं हुए हैं और उसके मॉडल कार्ड में लिखा है कि वह प्रोप्राइटरी है। जो मॉडल आप डाउनलोड कर सकते हैं, उसका सबसे ऊँचा स्कोर 32 है।

स्रोत ↗

कम सोचने के स्तर (reasoning effort) पर Claude Opus 5.5 हर इंडेक्स-टास्क के लगभग $0.98 में 35 स्कोर करता है, जो सबसे अच्छे प्रकाशित ओपन मॉडल से तीन अंक ऊपर है। पूरे स्तर पर इसकी लागत लगभग $10.04 है।

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🇺🇸 ChatGPT10 स्थान · 3 नोट

वही सवाल, जिसका जवाब अकेले ChatGPT ने दिया। ऊपर की अंतिम सूची सभी AI को मिलाती है।

  1. 1
    डीपसीक V4.1 Flash 1017 (2026)

    नए स्वतंत्र इंटेलिजेंस इंडेक्स पर 32 के साथ पहले स्थान पर बराबरी पर, जबकि होस्टेड इनफ़रेंस की सूचीबद्ध कीमत लगभग $0.20 प्रति मिलियन मिश्रित (blended) टोकन है।

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  2. 2
    GLM-5.3 (2026, Z.ai)

    इंटेलिजेंस स्कोर में डीपसीक के 32 के बराबर है, पर यह 40 billion पैरामीटर सक्रिय करता है, जबकि डीपसीक 16 billion।

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  3. 3
    MiMo-V2.6-Pro (2026, शाओमी)

    Index v5 पर अग्रणियों से सिर्फ़ दो अंक पीछे, और एक जाँचे गए प्रदाता पर इंटेलिजेंस-टेस्ट के हर टास्क की रिपोर्ट की गई लागत $0.24 है।

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  4. 4
    Ling 3.1 Flash 1019 (2026, इंक्लूज़नAI)

    29 अंकों वाला इंटेलिजेंस प्रतिस्पर्धी, 25 billion सक्रिय पैरामीटर और होस्टेड मिश्रित टोकन लगभग $0.20 प्रति मिलियन पर।

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  5. 5
    मिस्ट्राल Large 4 OSS (2026, फ़्रांस)

    इसकी 56.42% पेशेवर सटीकता प्रतिस्पर्धी है, पर होस्टेड मॉडल की पहुँच बेचने के लिए अलग व्यावसायिक समझौता लग सकता है।

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  6. 6
    MiMo-V2.6-Flash (2026, शाओमी)

    इसके 15 billion सक्रिय पैरामीटर और लगभग $0.10 प्रति मिलियन मिश्रित टोकन इसे ट्रिलियन-पैरामीटर वाले मुख्य मॉडलों का किफ़ायती विकल्प बनाते हैं।

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  7. 7
    Kimi K3 (2026, मूनशॉट एआई)

    अक्टूबर की मानव-पसंद की एक झलक में यह 1487 तक पहुँचा, पर इसके अपने लाइसेंस पर ओपन-वेट के लेबल से ज़्यादा ध्यान देना चाहिए।

  8. 8
    Step 5 Preview (2026, स्टेपफ़न)

    संशोधित इंडेक्स पर 29 स्कोर करता है, Ling 3.1 Flash के बराबर, पर सूचीबद्ध मिश्रित इनफ़रेंस कीमत ज़्यादा है।

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  9. 9
    मिस्ट्राल Large 3 (2025–2026, फ़्रांस)

    API आगे बेचने वाले के लिए इसका Apache 2.0 लाइसेंस Large 4 की ज़्यादा ताकत से ज़्यादा काम का हो सकता है।

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  10. 10
    मिनीमैक्स-M3.1-Flash (2026)

    29 अंकों का इंटेलिजेंस नतीजा और होस्टेड मिश्रित टोकन का $0.10 प्रति मिलियन आकर्षक हैं, पर इस मॉडल की व्यावसायिक आज़ादी की अलग से जाँच ज़रूरी है।

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ChatGPT ने क्या देखा

बेंचमार्क के तरीक़े में बदलाव से दिखती दौड़ पलट सकती है: आर्टिफिशियल एनालिसिस v5 सबसे मज़बूत जारी ओपन-वेट मॉडलों को 32 पर रखता है, जबकि बिना जारी वेट वाला Kimi मॉडल 46 स्कोर करता है। इन दोनों को एक नहीं माना जाना चाहिए।

स्रोत ↗

कुछ कारोबारों के लिए Mistral Large 4 का सबसे अहम आँकड़ा उसका बेंचमार्क स्कोर नहीं, बल्कि लाइसेंस की शर्त 2 है: होस्टेड मॉडल-एज़-ए-सर्विस संचालन के लिए अलग समझौता लग सकता है।

स्रोत ↗

1 ट्रिलियन कुल पैरामीटर वाला मॉडल हर टोकन पर ज़रूरी नहीं कि सभी से गणना करे; MiMo-V2.6-Pro लगभग 42 billion सक्रिय करता है।

स्रोत ↗
🇺🇸 Meta10 स्थान · 3 नोट

वही सवाल, जिसका जवाब अकेले Meta ने दिया। ऊपर की अंतिम सूची सभी AI को मिलाती है।

  1. 1
    शाओमी MiMo-V2.6-Pro (2026, चीन)

    इंटेलिजेंस इंडेक्स पर 46 – सबसे ऊँचा जारी ओपन-वेट, MIT, हर AA (आर्टिफिशियल एनालिसिस) टास्क $0.13 बनाम Claude Opus 5.5 के लिए $10.04

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  2. 2
    डीपसीक V4.1 Flash 1017 (2026, चीन)

    वल्स एआई इंडेक्स पर पहला ओपन-वेट, 61.26% — हर टेस्ट $0.66 में, MIT, 1476 एलएमअरेना, ऑफ़-पीक कीमत $0.15/$0.60

    स्रोत ↗
  3. 3
    Z.ai GLM-5.3 Flash (2026, चीन)

    1477 एलएमअरेना, MIT लाइसेंस, $0.15/$0.50 — सबसे सस्ता फ़्रंटियर कोडर, Terminal-Bench 2.1 पर कंपनी का 84.3

    स्रोत ↗
  4. 4
    Z.ai GLM-5.3 (2026, चीन)

    1481 एलएमअरेना, ओपन मॉडलों में #2; इंटेलिजेंस इंडेक्स v5 पर 32, जारी मॉडलों में अग्रणी; CyberGym व्हाइट-बॉक्स पर 84.5%, Claude Mythos 5 से आगे

    स्रोत ↗
  5. 5
    मूनशॉट Kimi K3 (2026, चीन)

    1488 एलएमअरेना – मानव-पसंद में #1 ओपन-वेट, वल्स एआई इंडेक्स पर 57% के साथ शीर्ष ओपन, पर $20M MaaS शर्त

    स्रोत ↗
  6. 6
    डीपसीक V4 Pro (2026, चीन)

    1465 एलएमअरेना, MIT, लंबे संदर्भ वाला भरोसेमंद कोडिंग मॉडल; CyberGym पर हर सफल काम की लागत शीर्ष स्कोरर की लगभग आधी

    स्रोत ↗
  7. 7
    गूगल Gemma 4 31B (2026, अमेरिका)

    1452 एलएमअरेना – अमेरिका का शीर्ष ओपन-वेट, कुल मिलाकर #77, Kimi K3 से सिर्फ़ 36 अंक पीछे; Apache 2.0; एक 24GB GPU में समा जाता है

    स्रोत ↗
  8. 8
    अलीबाबा Qwen3.8-27B (2026, चीन)

    2.4T वाले Max का साफ़ Apache 2.0 विकल्प; मूल संदर्भ 262K, YaRN से 1M तक; छोटे मॉडलों में सबसे अच्छा, अपने सर्वर पर चलने वाला

    स्रोत ↗
  9. 9
    मिस्ट्राल Large 4 Le Chonk (2026, फ़्रांस)

    इंटेलिजेंस इंडेक्स 38 – ओपन-वेट में 8वें स्थान पर होता; कुल 1T, सक्रिय 52B; पर MaaS के लिए अलग व्यावसायिक लाइसेंस चाहिए

    स्रोत ↗
  10. 10
    मेटा Llama 4 Maverick / Muse Spark Open (2026, अमेरिका)

    कुल 816B, सक्रिय 42B, 1M संदर्भ; अमेरिका का स्वतंत्र विकल्प; API $1.25/$4.25; इंटेलिजेंस इंडेक्स पर 39, जबकि GLM-5.3 का 45

    स्रोत ↗

Meta ने क्या देखा

जब 60% टेस्ट निजी सेट में चले गए, तो इंटेलिजेंस इंडेक्स v5 में ओपन और क्लोज़्ड का फ़ासला 3 से बढ़कर 12 अंक हो गया। जारी ओपन-वेट DeepSeek V4.1 Flash और GLM-5.3 दोनों 32 पर गिर गए, जबकि अग्रणी Claude Opus 5.5 58 पर है।

स्रोत ↗

1452 एलएमअरेना पर अमेरिका का शीर्ष ओपन-वेट Gemma 4 31B, चीन के शीर्ष Kimi K3 (1488) से सिर्फ़ 36 Elo पीछे है – जीत की दर 55% बनाम 45%, यह क्षमता की खाई नहीं है।

स्रोत ↗

लाइसेंस के जाल: Mistral Medium 3.5, Kimi K3 और Qwen3.8 Max, तीनों पर MaaS के लिए $20-50M कमाई की शर्तें हैं। काम पर इस्तेमाल कर सकते हैं, पर अलग लाइसेंस के बिना इसे ऑनलाइन सेवा के रूप में आगे नहीं बेच सकते।

स्रोत ↗
🇺🇸 Gemini10 स्थान · 2 नोट

वही सवाल, जिसका जवाब अकेले Gemini ने दिया। ऊपर की अंतिम सूची सभी AI को मिलाती है।

  1. 1
    डीपसीक-V3 (चीन, 2024–2026)

    बिना किसी रोक-टोक वाले MIT लाइसेंस के तहत क्लोज़्ड फ़्रंटियर मॉडलों की 98% इंटेलिजेंस देता है, और व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं पर कोई सीमा नहीं है।

    स्रोत ↗
  2. 2
    Qwen 2.5 72B Instruct (अलीबाबा, चीन)

    कंपनियों के लिए भरोसेमंद ओपन-सोर्स मॉडल: असली Apache 2.0 आज़ादी, और कीमत-बनाम-सटीकता के अनुपात में 400B श्रेणी के मॉडलों से आगे।

    स्रोत ↗
  3. 3
    Qwen 2.5 Coder 32B Instruct (अलीबाबा, चीन)

    एक वर्कस्टेशन GPU में समा जाता है, और बिना शर्त Apache 2.0 नियमों के तहत सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग में GPT-4o को टक्कर देता है।

    स्रोत ↗
  4. 4
    Llama 3.3 70B Instruct (मेटा, संयुक्त राज्य अमेरिका)

    शुरुआती 405B मॉडलों जितनी इंटेलिजेंस देता है, पर इनफ़रेंस की लागत एक-छठा है; लेकिन यह ऑपरेटरों को मेटा की 700 million उपयोगकर्ताओं की सीमा में बाँध देता है।

  5. 5
    Llama 3.1 405B Instruct (मेटा, संयुक्त राज्य अमेरिका)

    किसी अमेरिकी टेक दिग्गज का अब तक का सबसे समझदार जारी वेट, जिस पर 8-GPU, 80GB VRAM (GPU की मेमोरी) की ज़रूरत और मेटा की व्यावसायिक अधिकार की शर्त का बोझ है।

  6. 6
    मिस्ट्राल Large 4 (मिस्ट्राल AI, फ़्रांस, 2026)

    1 ट्रिलियन MoE का भारी मॉडल, जो आर्टिफिशियल एनालिसिस पर 8वें स्थान पर है, पर बिना भुगतान वाले व्यावसायिक लाइसेंस के मॉडल की पहुँच को ऑनलाइन सेवा के रूप में बेचने पर रोक लगाता है।

    स्रोत ↗
  7. 7
    डीपसीक-Coder-V2.5 (चीन)

    HumanEval पर 80+ स्कोर करने वाला कोडिंग विशेषज्ञ, जो कंपनियों के डेवलपर प्लेटफ़ॉर्म के लिए बिना रोक-टोक MIT पुनः-लाइसेंसिंग रखता है।

    स्रोत ↗
  8. 8
    Gemma 2 27B (गूगल, संयुक्त राज्य अमेरिका)

    गणित और तर्क में अपनी श्रेणी से कहीं आगे, पर डेवलपरों को गूगल की सख़्त स्वीकार्य-उपयोग और दोबारा वितरण की शर्तों से बाँधता है।

    स्रोत ↗
  9. 9
    GLM-4 9B / GLM-5.3 Max (झिपू एआई, चीन)

    दो भाषाओं में बेंचमार्क का चहेता, जो सहज function-calling देता है, हालाँकि अंतरराष्ट्रीय SaaS प्रदाताओं को चीन के बारीक निर्यात नियमों से निपटना पड़ता है।

    स्रोत ↗
  10. 10
    Command R+ (कोहेयर, कनाडा)

    एक कॉर्पोरेट बहुभाषी दिग्गज, जिसमें प्रोडक्शन के लिए कानूनी आज़ादी लगभग शून्य है, जब तक आप कोहेयर की पहले से दी जाने वाली एंटरप्राइज़ फ़ीस न चुकाएँ।

Gemini ने क्या देखा

'ओपन-सोर्स' का विरोधाभास: स्वतंत्र इंटेलिजेंस में Mistral Large 4 38 स्कोर के साथ 8वें स्थान पर है, पर इसका Ecosystem License साफ़ मना करता है कि व्यावसायिक समझौते के बिना इसे तीसरे पक्षों के लिए ऑनलाइन सेवा के रूप में होस्ट किया जाए। इसलिए Qwen 2.5 72B जैसे Apache-2.0 मॉडल व्यावसायिक प्लेटफ़ॉर्म के लिए कहीं ज़्यादा व्यवहार्य हैं।

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स्टैनफ़ोर्ड CRFM का फ़ाउंडेशन मॉडल पारदर्शिता सूचकांक बताता है कि पश्चिमी बड़ी क्लाउड कंपनियाँ (hyperscalers) और यूरोपीय लैब्स व्यवहार, उपयोगकर्ता-सीमा और दोबारा बिक्री-विरोधी शर्तें बढ़ती संख्या में जोड़ रहे हैं। इस वजह से चीन की ओपन-वेट लैब्स बिना रोक-टोक की उदार लाइसेंसों (MIT और Apache 2.0) का मुख्य स्रोत बनी हुई हैं।

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🇨🇳 Wenxin10 स्थान · 1 नोट

वही सवाल, जिसका जवाब अकेले Wenxin ने दिया। ऊपर की अंतिम सूची सभी AI को मिलाती है।

  1. 1
    मेटा Llama 4 Maverick 405B (2026)

    405B पैरामीटर, Apache 2.0 — सबसे आज़ाद बड़ा मॉडल, जिसे आप सचमुच बेच सकते हैं

  2. 2
    डीपसीक-V3.2 671B (2025/2026)

    671B MoE, MIT जैसा लाइसेंस — प्रति मिलियन टोकन चाय के एक कप से भी सस्ता

  3. 3
    Qwen3 235B-A22B MoE (अलीबाबा, 2026)

    कुल 235B, सक्रिय 22B — चीन से सबसे अच्छा दाम-बनाम-दम वाला मॉडल

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  4. 4
    मिस्ट्राल Large 4 123B (मिस्ट्राल AI, फ़्रांस, 2026)

    123B, और टॉप-10 में समझदार — पर इसे ऑनलाइन बेचने के लिए अलग लाइसेंस चाहिए

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  5. 5
    Falcon 3 180B (TII, संयुक्त अरब अमीरात, 2026)

    180B, Apache 2.0 — खाड़ी देश की ओर से ओपन-वेट दुनिया को तोहफ़ा

  6. 6
    गूगल Gemma 3 27B (2026)

    27B अपनी श्रेणी से कहीं आगे — लैपटॉप का चैंपियन

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  7. 7
    एनवीडिया Nemotron 4 340B (2025/2026)

    चिप बनाने वाली कंपनी का 340B — आपको और GPU बेचने के लिए बना

  8. 8
    माइक्रोसॉफ्ट Phi-4 14B (2025/2026)

    रेडमंड से 14B — वह मॉडल जो आपकी जेब में समा जाए

  9. 9
    कोहेयर Command R+ 104B (2025/2026)

    104B, अंतर्निहित RAG के साथ — कंपनियों का भरोसेमंद मॉडल, पर एक पेच के साथ

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  10. 10
    स्टेबिलिटी एआई Stable Code 3 15B (2026)

    15B कोड विशेषज्ञ — Apache 2.0, और इसे आगे भेजने पर कोई फ़ीस नहीं

Wenxin ने क्या देखा

DeepSeek-V3.2 अपने सर्वर पर चलाने पर प्रति मिलियन टोकन 1 से भी कम लागत में पड़ता है, जिससे यह बड़े अंतर से सबसे सस्ता शीर्ष-श्रेणी का ओपन-वेट मॉडल है

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🇨🇳 DeepSeek10 स्थान · 2 नोट

वही सवाल, जिसका जवाब अकेले DeepSeek ने दिया। ऊपर की अंतिम सूची सभी AI को मिलाती है।

  1. 1
    डीपसीक V4.1 Flash 1017 (2026)

    AA v5 पर 32, और सीधा MIT लाइसेंस — दुर्लभ मामला, जहाँ सबसे समझदार जारी ओपन मॉडल सबसे आज़ाद भी है।

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  2. 2
    GLM-5.3 (2026)

    AA v5 पर 32 पर डीपसीक के बराबर, पर इसके लाइसेंस की कहानी उलझी है: कुछ स्रोत इसे MIT कहते हैं, और कुछ GLM-5.3 की शर्तों में होस्टिंग पर रोक पढ़ते हैं।

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  3. 3
    MiMo-V2.6-Pro (शाओमी, 2026)

    AA v5 पर 30, पूरा MIT लाइसेंस, और API कीमत $0.435/$0.87 प्रति मिलियन टोकन — शीर्ष श्रेणी में सचमुच आज़ादी से दोबारा बेचे जा सकने वाला सबसे सस्ता मॉडल।

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  4. 4
    Kimi K3 (मूनशॉट एआई, 2026)

    प्रकाशित वेट वाले मॉडलों में सबसे ऊँची कच्ची इंटेलिजेंस — पर लाइसेंस में $20M कमाई की शर्त और 100M मासिक सक्रिय उपयोगकर्ता (MAU) की सीमा है, इसलिए “ओपन” के साथ व्यावसायिक दरवाज़ा भी आता है।

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  5. 5
    Muse Spark Open (मेटा, 2026)

    AA v5 पर 25, और फ़ाइनेंस-एजेंट कामों में मज़बूत #3, पर Muse Model License के तहत $20M कमाई पर MaaS की दोबारा बिक्री के लिए अलग समझौता लगता है।

  6. 6
    मिस्ट्राल Large 4 (Le Chonk, 2026)

    आपकी कंपनी के भीतर चलाने पर कमाई की कोई सीमा नहीं, पर जैसे ही इसे ग्राहकों के लिए होस्ट करते हैं, अलग Mistral व्यावसायिक लाइसेंस चाहिए — यही है “नाम में ओपन, सेवा पर ताला”।

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  7. 7
    Step 5 Preview (स्टेपफ़न, 2026)

    AA v5 पर 29 और 1M टोकन का संदर्भ, पर StepFun Model License 1.0 में OEM (दूसरी कंपनी के उत्पाद में लगाने) और MaaS की शर्तें हैं, जिससे “ओपन वेट” का मतलब तैनाती की अनुमति का सवाल बन जाता है।

  8. 8
    Qwen 3.8 Max (अलीबाबा, 2026)

    2.4T पैरामीटर का मुख्य मॉडल, कोडिंग-एजेंट में मज़बूत स्कोर के साथ, पर Qwen3.8-Max लाइसेंस MaaS और कोडिंग-असिस्टेंट कारोबारों के लिए $50M कमाई की शर्त लाता है — Qwen के Apache-2.0 अतीत से अलग रास्ता।

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  9. 9
    Nemotron 3 Ultra (एनवीडिया, 2026)

    AA v5 पर सिर्फ़ 23, पर OpenMDW-1.1 लाइसेंस सचमुच उदार है — वेट, प्रशिक्षण डेटा और विधि सब खुले — इसलिए यह टॉप-10 का सबसे पारदर्शी एजेंट-सक्षम मॉडल है।

  10. 10
    Gemma 4 (गूगल, 2026)

    इंटेलिजेंस साधारण है (2B–31B आकार), पर Apache 2.0 का मतलब है कमाई की कोई सीमा नहीं, कोई MaaS शर्त नहीं और अनुमति के लिए कोई ईमेल नहीं — सूची में “जो मन करे करो” वाला सबसे साफ़ लाइसेंस।

DeepSeek ने क्या देखा

AA v5 के बाद ओपन और क्लोज़्ड इंटेलिजेंस का फ़ासला 3 अंक से बढ़कर 12 अंक हो गया — और अगर सिर्फ़ सचमुच प्रकाशित वेट वाले मॉडल गिनें तो 26 अंक, क्योंकि AA का मुख्य 12-अंकों वाला आँकड़ा Kimi K3.1 Pro को भी गिनता है, जिसके वेट अभी बाक़ी हैं।

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Mistral Large 4 के लाइसेंस में कमाई की कोई सीमा नहीं और उपयोगकर्ताओं की कोई सीमा नहीं — मेटा की $20M MaaS शर्त के मुक़ाबले यह सचमुच सुधार है — पर MaaS धारा का मतलब है कि होस्टिंग स्टार्टअप को पहुँच बेचने से पहले भी Mistral की अनुमति चाहिए।

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🇨🇳 Qwen10 स्थान · 3 नोट

वही सवाल, जिसका जवाब अकेले Qwen ने दिया। ऊपर की अंतिम सूची सभी AI को मिलाती है।

  1. 1
    डीपसीक V4.1

    ओपन-वेट का राजा, जो सचमुच आपको बिना अनुमति-पत्र के इसे बेचने देता है।

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  2. 2
    Qwen 3.8-2.4T

    एक ट्रिलियन-पैरामीटर का दानव, जो अलग अनुबंध तभी माँगता है जब आप पहले से सालाना $50 million कमा रहे हों।

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  3. 3
    Llama 3.3 405B

    700 million उपयोगकर्ताओं की सीमा का मतलब है कि धरती पर लगभग हर कोई इसे व्यावसायिक रूप से मुफ़्त चला सकता है।

  4. 4
    मिस्ट्राल Large 4

    यूरोप का नया 1T-पैरामीटर चैंपियन बेंचमार्क पर ऊँचा स्कोर करता है, पर अपनी बारीक शर्तों में एक 'MaaS टैक्स' छिपाए बैठा है।

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  5. 5
    Kimi K3.1 Pro

    Moonshot AI का साइबर-सुरक्षा विशेषज्ञ असली दुनिया के हैकिंग बेंचमार्क पर छाया हुआ है, और अपने मुख्य वेट तैनात करने के लिए मुफ़्त रखता है।

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  6. 6
    Gemma 3 27B

    गूगल का छोटा-सा पावरहाउस एलएमअरेना पर अपनी श्रेणी से कहीं आगे है, और इसके व्यावसायिक उपयोग पर कोई सीमा नहीं।

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  7. 7
    Yi-Lightning

    01.AI का बजट-अनुकूल तेज़ मॉडल शीर्ष-श्रेणी के कोडिंग एजेंट देता है, अमेरिकी प्रतिस्पर्धियों की API लागत के एक अंश पर।

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  8. 8
    Phi-4

    माइक्रोसॉफ़्ट का गणित-विज्ञान का होनहार एक आम GPU पर चलता है और शोध-अनुकूल लाइसेंस के साथ आता है।

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  9. 9
    Falcon 3 40B

    संयुक्त अरब अमीरात का मुख्य मॉडल Apache 2.0 के तहत अपने वेट पूरी तरह खुले रखता है, जिससे यह स्वतंत्र AI क्लाउड के लिए डिफ़ॉल्ट चुनाव बन जाता है।

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  10. 10
    InternLM 3

    शंघाई एआई लैब का ताज़ा जारी मॉडल गहरे तर्क को कंपनियों के ऑर्केस्ट्रेशन के लिए पूरी तरह खुले लाइसेंस के साथ जोड़ता है।

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Qwen ने क्या देखा

'ओपन-वेट' का लेबल टूट रहा है: Mistral Large 4 और Qwen 3.8 जैसे मॉडलों को अब मॉडल-एज़-ए-सर्विस (MaaS) देने वालों के लिए अलग व्यावसायिक अनुबंध चाहिए, और इससे 'मुफ़्त' का मतलब ही बदल रहा है।

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DeepSeek ने अपनी V3/V4 श्रृंखला को MIT लाइसेंस पर लाकर उन कंपनियों के लिए निर्विवाद सुरक्षित ठिकाना बना दिया है, जो अपने हिसाब से बने AI अनुबंधों पर मोलभाव नहीं करना चाहतीं।

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स्टैनफ़ोर्ड के फ़ाउंडेशन मॉडल पारदर्शिता सूचकांक में बारह महीनों में 58 से गिरकर 40 हो गया, जो दिखाता है कि जैसे-जैसे मॉडल समझदार हो रहे हैं, उनके बनाने वाले प्रशिक्षण डेटा को लेकर और गोपनीय होते जा रहे हैं।

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