लार्ज ल्याङ्ग्वेज मोडेल (LLM) को दुनियाँमा तपाईंलाई कसैले “च्याटजीपीटी जस्तो AI” को बारेमा सोधे भने भन्नलाई हजारौं विकल्प देखिन्छन्। कुनै ओपन सोर्स छन, कुनै प्रोपराटरी; कुनै महँगो छन, कुनै निःशुल्क; कुनै कोडिङमा राम्रो, कुनै डाटा विश्लेषणमा उत्कृष्ट —सबै किसिमका मोडेलहरू छन्। त्यसैले मैले तल २५ वटा प्रमुख LLM को सूची तयार गरेको छु, जसमा प्रत्येकको लागि कस्तो काममा उपयोग गर्न सकिन्छ, वेब डेभलपर वा डेटा एनालिष्ट/स्टाटसियनले कहिले प्रयोग गर्नुपर्छ, र अरूभन्दा किन फरक छ भन्ने कुरा बुझाउन खोजीएको छ।

सबैभन्दा पहिले यदि कसैले “कुन ठिक छ?” भनेर सोध्छ भने, उसलाई तुरुन्त सोध्नुपर्छ: “के को लागि?” किनभने एउटै मोडेलले सबै काम गर्न सक्दैन—तपाईंको आवश्यकता, बजेट, र कामको प्रकृति अनुसार नै सही छनोट/निर्णय गर्नुपर्छ। —

:bulb: यदि तपाईंलाई उच्च गुणस्तर, विश्वसनीयता, र सहज API चाहिन्छ भने, GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, र Gemini 1.5 Pro जस्ता प्रोप्राइटरी मोडेलहरू उत्तम छन्। यी मोडेलहरूले वेब डेभलपरहरूलाई कोड लेख्न, बग खोज्न, र रियल-टाइम च्याटबट बनाउन मद्दत गर्छन्, जबकि डेटा साईन्लेटिस्टहरुले यीबाट R/Python स्क्रिप्ट, डाटा एनालाईसिस, र लामो कन्टेक्स्ट विश्लेषण गर्न सक्छन्। यी महँगा छन्, तर जब तपाईंलाई गुणस्तरिय काम गर्नु पर्ने हुन्छ तब यि भरपर्दो विकल्प हुन्।

:bulb: यदि तपाईंको बजेट सीमित छ, वा तपाईंले आफ्नै सर्भरमा AI चलाउन चाहनुहुन्छ (जस्तै गोपनीय डाटा सुरक्षित राख्न), भने Llama 3 (8B वा 70B), Mixtral 8x7B, र Qwen-72B जस्ता खुला (open-weight) मोडेलहरू उत्तम छन्। यी निःशुल्क छन्, व्यावसायिक प्रयोग गर्न पाईन्छ, र कोडिङ, डाटा विश्लेषण, र मल्टी लिङ्वेल सपोर्टमा धेरै राम्रो काम गर्छन्। विशेष गरी Llama 3 70B ले GPT-3.5 जत्तिकै क्षमता दिन्छ, जबकि Mixtral जस्ता MoE (मिक्सचर अफ एक्सपर्ट्स) मोडेलहरूले कम GPU पावरमा उच्च पर्फमेन्स दिन्छन्—यसले लागत घटाउँछ।

:bulb: यदि तपाईं विशेष आवश्यकता अनुसार AI खोज्दै हुनुहुन्छ—जस्तै डाटा वेयरहाउससँग जोड्नु (Snowflake Arctic), सोशल मिडिया डाटा विश्लेषण (Grok-1.5), GPU अप्टिमाइजेसन (Orion-14B), वा RAG-आधारित नलेज बेस (Command R+)—भने ती क्षेत्र-विशिष्ट मोडेलहरूले तपाईंलाई ठूलो फाइदा दिन्छन्। त्यस्तै, Phi-3 जस्ता साना मोडेलहरूले फोन वा ल्यापटपमा ऑफलाइन AI सञ्चालन गर्न अनुमति दिन्छन्। त्यसैले, “सबैभन्दा ठूलो” मोडेल होइन, “तपाईंको कामका लागि उपयुक्त” मोडेल नै सही छ।

1. GPT-4 (OpenAI)

तपाईं यदि वेब डेभलपर हुनुहुन्छ र एउटा AI-सञ्चालित ड्यासबोर्ड बनाउन चाहनुहुन्छ जसले यूजरको डाटा विश्लेषण गरेर ग्राफ र सुझाव दिन सकोस् भने, GPT-4 ठीक पड्छ। यसले Python, JavaScript, SQL कोड सजिलै लेख्छ, API कलहरू सम्हाल्छ, र त्रुटि समाधान गर्न मद्दत गर्छ। तथ्याङ्क विश्लेषकहरूले यसलाई प्रयोग गरेर R वा Pandas मा जटिल डाटा क्लिनिङ स्क्रिप्ट बनाउन सक्छन्। अरू मोडेलभन्दा यसको फरक के हो भने, यो अहिलेसम्मकै सबैभन्दा विश्वसनीय, सुरक्षित, र सन्तुलित मोडेल हो—यसले गलत जानकारी दिने सम्भावना धेरै कम छ। यद्यपि यो महँगो छ, तर जब तपाईंलाई निश्चितता चाहिन्छ, GPT-4 नै भरपर्दो विकल्प हो।
🔗 https://openai.com/index/gpt-4/

2. GPT-4o (OpenAI)

मानौं तपाईंले एउटा वेब एप बनाउन चाहनुहुन्छ जसमा यूजरले भोइसमा “मेरो साइटको लोडिङ स्पीड किन ढिलो छ?” भनेर सोध्न सकोस् र AI ले तुरुन्त जवाफ दिओस्—त्यहाँ GPT-4o उत्तम छ। यो मोडेल टेक्स्ट, आवाज, र छवि सबै एकैचोटि बुझ्छ र धेरै छिटो काम गर्छ। तथ्याङ्क विश्लेषकले यसलाई प्रयोग गरेर भोइस नोटबाट डाटा एन्ट्री गर्न सक्छन् वा ग्राफको तस्वीर हेरेर विश्लेषण गर्न सक्छन्। अरूभन्दा फरक के हो भने, GPT-4o ले GPT-4 जत्तिकै बुद्धिमत्ता राख्छ तर लागत आधा र गति दोबर छ—यसैले रियल-टाइम एप्लिकेसनका लागि यो नयाँ स्ट्यान्डर्ड बन्दै गएको छ।
🔗 https://openai.com/index/hello-gpt-4o/

3. Claude 3.5 Sonnet (Anthropic)

तपाईं यदि वेब डेभलपर हुनुहुन्छ र एउटा AI पेयर प्रोग्रामर चाहनुहुन्छ जसले तपाईंको कोडलाई रिभ्यू गरेर सुधार सुझाव दिन सकोस्, त यो मोडेल ठीक पड्छ। यसले React, Node.js, वा Django मा जटिल फीचर पनि सजिलै बनाउन मद्दत गर्छ। तथ्याङ्क विश्लेषकहरूले यसलाई प्रयोग गरेर SQL क्वेरी अप्टिमाइज गर्न, A/B टेस्टको नतिजा व्याख्या गर्न, वा स्ट्याटिस्टिकल मोडेल बनाउन सक्छन्। अरूभन्दा फरक के हो भने, यो GPT-4 जत्तिकै बुद्धिमान छ तर धेरै सस्तो र छिटो—विशेष गरी कोडिङ र लम्बा डाकुमेन्ट सम्झनमा यो अग्रणी छ।
🔗 https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet

4. Claude 3 Opus (Anthropic)

मानौं तपाईंले एउटा डाटा साइन्स प्रोजेक्ट गर्दै हुनुहुन्छ जसमा ठूलो डाटासेटबाट गहिरो अन्तर्दृष्टि निकाल्नु पर्छ—जस्तै ग्राहक व्यवहारको पूर्वानुमान। त्यहाँ Claude 3 Opus ले तपाईंलाई सही स्ट्याटिस्टिकल एप्रोच, मोडेल चयन, र परिणाम व्याख्या गर्न मद्दत गर्छ। वेब डेभलपरहरूले यसलाई प्रयोग गरेर जटिल सिस्टम आर्किटेक्चर डिजाइन गर्न सक्छन्। अरूभन्दा फरक के हो भने, यो Claude परिवारको सबैभन्दा शक्तिशाली मोडेल हो—GPT-4 भन्दा पनि केही काममा राम्रो, तर महँगो। त्यसैले यो केवल तब प्रयोग गर्नुहोस् जब तपाईंलाई अत्यधिक जटिल तर्क चाहिन्छ।
🔗 https://www.anthropic.com/claude

5. Gemini 1.5 Pro (Google)

तपाईं यदि वेब डेभलपर हुनुहुन्छ र एउटा एप बनाउन चाहनुहुन्छ जसले पूरै PDF, लग फाइल, वा यहाँसम्म कि घण्टौंको भिडियो ट्रान्सक्रिप्टलाई एकैचोटि विश्लेषण गर्न सकोस् भने, Gemini 1.5 Pro नै उत्तम छ। यसको 1 मिलियन टोकन सम्मको कन्टेक्स्ट विन्डोले यसलाई अन्य सबैभन्दा फरक बनाउँछ। तथ्याङ्क विश्लेषकहरूले यसलाई प्रयोग गरेर लामो समयको डाटा ट्रेन्ड विश्लेषण गर्न सक्छन्। अरूभन्दा फरक के हो भने, यो Google Workspace (Docs, Sheets) सँग जोडिएको छ—त्यसैले डाटा टिमहरूका लागि यो धेरै सुविधाजनक छ।
🔗 https://gemini.google.com/

6. Llama 3 70B (Meta)

तपाईं यदि वेब डेभलपर हुनुहुन्छ र आफ्नै AI च्याटबट बनाउन चाहनुहुन्छ जसमा तपाईंले पूर्ण नियन्त्रण राख्न सकोस्—जस्तै कुनै डाटा बाहिर नजाओस्—भने Llama 3 70B उत्तम छ। यो खुला मोडेल हो, त्यसैले तपाईं यसलाई आफ्नै सर्भरमा चलाउन सक्नुहुन्छ। तथ्याङ्क विश्लेषकहरूले यसलाई प्रयोग गरेर गोपनीय डाटामा कोड लेख्न सक्छन् बिना कुनै बाह्य API मा निर्भर भए। अरूभन्दा फरक के हो भने, यो खुला मोडेलहरूमध्ये सबैभन्दा राम्रो छ—GPT-3.5 जत्तिकै बुद्धिमान, तर निःशुल्क र व्यावसायिक प्रयोग गर्न मन्जुर।
🔗 https://llama.meta.com/llama3/

7. Llama 3 8B (Meta)

तपाईं यदि एउटा सानो स्टार्टअपमा काम गर्दै हुनुहुन्छ वा आफ्नै ल्यापटपमा AI टेस्ट गर्न चाहनुहुन्छ भने, Llama 3 8B ले काम गर्छ। यो सानो तर धेरै तेज—यसलाई तपाईंको मोबाइल वा ल्यापटपमा पनि चलाउन सकिन्छ। वेब डेभलपरहरूले यसलाई प्रयोग गरेर लोकल डेभलपमेन्ट एन्भाइरनमेन्टमा कोड सुझाव पाउन सक्छन्। तथ्याङ्क विश्लेषकहरूले यसलाई प्रयोग गरेर डाटा स्क्रिप्ट ड्राफ्ट गर्न सक्छन्। अरूभन्दा फरक के हो भने, यो 70B भन्दा धेरै हल्का छ तर प्रदर्शन अझै पनि उत्कृष्ट—विशेष गरी सीमित स्रोत भएका परियोजनाहरूका लागि यो आदर्श छ।
🔗 https://llama.meta.com/llama3/

8. Mistral Large (Mistral AI)

तपाईं यदि युरोपमा काम गर्दै हुनुहुन्छ वा GDPR जस्ता डाटा सुरक्षा नियम पालना गर्नुपर्छ भने, Mistral Large राम्रो विकल्प हो। यो फ्रान्समा बनेको मोडेल हो, त्यसैले डाटा प्राइभेसीमा ध्यान दिइएको छ। वेब डेभलपरहरूले यसलाई प्रयोग गरेर मल्टीलिङ्गुअल वेबसाइट (जस्तै नेपाली + अंग्रेजी) को लागि कन्टेन्ट जेनरेट गर्न सक्छन्। तथ्याङ्क विश्लेषकहरूले यसलाई प्रयोग गरेर युरोपेली डाटासेटमा विश्लेषण गर्न सक्छन्। अरूभन्दा फरक के हो भने, यो GPT-3.5 जत्तिकै क्षमता राख्छ तर युरोपियन डाटा नीतिको साथ—त्यसैले युरोपमा काम गर्ने टिमहरूका लागि यो विशेष रूपमा उपयुक्त छ।
🔗 https://mistral.ai/news/mistral-large/

9. Mixtral 8x22B (Mistral AI)

तपाईं यदि ठूलो परियोजनाका लागि उच्च-गुणस्तरको AI चाहनुहुन्छ तर लागत नियन्त्रण गर्न चाहनुहुन्छ भने, Mixtral 8x22B ले “मिक्सचर अफ एक्सपर्ट्स” (MoE) तकनीक प्रयोग गरेर तपाईंलाई उच्च प्रदर्शन कम खर्चमा दिन्छ। वेब डेभलपरहरूले यसलाई प्रयोग गरेर ठूला स्केलका च्याट सिस्टम बनाउन सक्छन्। तथ्याङ्क विश्लेषकहरूले यसलाई प्रयोग गरेर धेरै विषयमा एकैचोटि विश्लेषण गर्न सक्छन्—जस्तै आर्थिक, सामाजिक, र व्यवहार डाटा। अरूभन्दा फरक के हो भने, यो खुला मोडेल हो तर 70B जत्तिकै शक्तिशाली—तर MoE ले गर्दा यसले कम GPU पावर मात्र प्रयोग गर्छ।
🔗 https://mistral.ai/news/mixtral-8x22b/

10. Mixtral 8x7B (Mistral AI)

तपाईं यदि बजेट सीमित छ तर फेरि पनि राम्रो AI चाहनुहुन्छ भने, Mixtral 8x7B ले तपाईंलाई Llama 3 70B जत्तिकै गुणस्तर दिन्छ तर धेरै कम लागतमा। वेब डेभलपरहरूले यसलाई प्रयोग गरेर रियल-टाइम कोड सहयता पाउन सक्छन्। तथ्याङ्क विश्लेषकहरूले यसलाई प्रयोग गरेर डाटा क्लिनिङ, भिजुअलाइजेसन, र रिपोर्ट जेनरेसन गर्न सक्छन्। अरूभन्दा फरक के हो भने, यो पहिलो खुला MoE मोडेल हो—यसले आवश्यकता अनुसार मात्र “एक्सपर्ट” सक्रिय गर्छ, त्यसैले यो धेरै कुशल छ।
🔗 https://mistral.ai/news/mixtral-8x7b/

11. Command R+ (Cohere)

तपाईं यदि कम्पनीको लागि एउटा इन्टरनल नलेज बेस बनाउन चाहनुहुन्छ जसले कर्मचारीहरूलाई डाकुमेन्टबाट सीधा जानकारी दिन सकोस् भने, Command R+ ठीक पड्छ। यो RAG (Retrieval-Augmented Generation) का लागि विशेष रूपमा डिजाइन गरिएको छ। वेब डेभलपरहरूले यसलाई प्रयोग गरेर सर्च-अप्टिमाइज्ड AI च्याट बनाउन सक्छन्। तथ्याङ्क विश्लेषकहरूले यसलाई प्रयोग गरेर ठूला रिपोर्टबाट निष्कर्ष निकाल्न सक्छन्। अरूभन्दा फरक के हो भने, यो केवल “कुरा गर्न” मात्र होइन, “खोजेर जवाफ दिन” मा विशेषज्ञ छ—त्यसैले एन्टरप्राइज प्रयोगका लागि यो उत्तम छ।
🔗 https://cohere.com/command-r-plus

12. Qwen-Max (Alibaba)

तपाईं यदि चीन वा एसियाली बजारमा काम गर्दै हुनुहुन्छ भने, Qwen-Max ले नेपाली, चिनियाँ, अंग्रेजी सबैमा राम्रो काम गर्छ। वेब डेभलपरहरूले यसलाई प्रयोग गरेर एसियाली भाषामा एप्लिकेसन बनाउन सक्छन्। तथ्याङ्क विश्लेषकहरूले यसलाई प्रयोग गरेर चीनको इ-कमर्स डाटा विश्लेषण गर्न सक्छन्। अरूभन्दा फरक के हो भने, यो Alibaba Cloud सँग जोडिएको छ—त्यसैले एसियामा काम गर्ने टिमहरूका लागि यो धेरै सुविधाजनक छ।
🔗 https://qwen.ai/

13. Qwen-72B (Alibaba)

तपाईं यदि खुला मोडेल चाहनुहुन्छ जसले चिनियाँ र अंग्रेजी दुवैमा उत्कृष्ट काम गरोस् भने, Qwen-72B उत्तम छ। वेब डेभलपरहरूले यसलाई प्रयोग गरेर मल्टीलिङ्गुअल वेबसाइटको ब्याकएन्ड AI बनाउन सक्छन्। तथ्याङ्क विश्लेषकहरूले यसलाई प्रयोग गरेर एसियाली बजारको डाटा विश्लेषण गर्न सक्छन्। अरूभन्दा फरक के हो भने, यो खुला मोडेलहरूमध्ये चिनियाँ भाषामा सबैभन्दा राम्रो—त्यसैले ग्लोबल टिमहरूका लागि पनि यो महत्त्वपूर्ण छ।
🔗 https://huggingface.co/Qwen/Qwen-72B

14. Phi-3-mini (Microsoft)

तपाईं यदि आफ्नो फोन वा ल्यापटपमा AI चलाउन चाहनुहुन्छ—जस्तै ऑफलाइन कोड सहयता वा डाटा नोट सारांश—भने Phi-3-mini ठीक पड्छ। यो मात्र 3.8B प्यारामिटरको सानो मोडेल हो तर Llama 3 8B जत्तिकै बुद्धिमान। वेब डेभलपरहरूले यसलाई प्रयोग गरेर लोकल IDE मा AI प्लगइन बनाउन सक्छन्। तथ्याङ्क विश्लेषकहरूले यसलाई प्रयोग गरेर डाटा नोटबुकमा ऑफलाइन सहयता पाउन सक्छन्। अरूभन्दा फरक के हो भने, यो Microsoft ले बनाएको छ र Windows, Azure सँग जोडिन सक्छ—त्यसैले Microsoft इकोसिस्टम प्रयोग गर्ने टिमहरूका लागि यो उत्तम छ।
🔗 https://azure.microsoft.com/en-us/products/phi-3

15. Phi-3-medium (Microsoft)

तपाईं यदि थोरै बजेटमा धेरै शक्ति चाहनुहुन्छ भने, Phi-3-medium ले 14B प्यारामिटरमा Llama 3 70B जत्तिकै प्रदर्शन दिन्छ। वेब डेभलपरहरूले यसलाई प्रयोग गरेर ठूला एप्लिकेसनको लागि AI ब्याकएन्ड बनाउन सक्छन्। तथ्याङ्क विश्लेषकहरूले यसलाई प्रयोग गरेर जटिल स्ट्याटिस्टिकल मोडेल बनाउन सक्छन्। अरूभन्दा फरक के हो भने, यो सानो तर शक्तिशाली—त्यसैले क्लाउड खर्च घटाउन चाहने टिमहरूका लागि यो आदर्श छ।
🔗 https://azure.microsoft.com/en-us/products/phi-3

16. Grok-1.5 (xAI)

तपाईं यदि सोशल मिडिया डाटा (विशेष गरी X/Twitter) बाट रियल-टाइम अन्तर्दृष्टि चाहनुहुन्छ भने, Grok-1.5 ले X प्रीमियम+ सदस्यतामार्फत तुरुन्त डाटा पहुँच दिन्छ। वेब डेभलपरहरूले यसलाई प्रयोग गरेर ट्रेन्ड एनालिसिस टूल बनाउन सक्छन्। तथ्याङ्क विश्लेषकहरूले यसलाई प्रयोग गरेर जनमत सर्वेक्षण विश्लेषण गर्न सक्छन्। अरूभन्दा फरक के हो भने, यो एकमात्र मोडेल हो जसले सीधा X को लाइभ डाटा प्रयोग गर्छ—त्यसैले सोशल एनालिटिक्सका लागि यो अनूठो छ।
🔗 https://x.ai/grok/

17. DBRX (Databricks)

तपाईं यदि डाटा इन्जिनियर वा तथ्याङ्क विश्लेषक हुनुहुन्छ र Databricks प्लेटफर्म प्रयोग गर्दै हुनुहुन्छ भने, DBRX ले तपाईंको डाटा वेयरहाउस र AI लाई जोड्छ। यसले SQL, Python, र डाटा पाइपलाइन दुवैमा मद्दत गर्छ। वेब डेभलपरहरूले यसलाई प्रयोग गरेर डाटा-ड्रिभन एप्लिकेसन बनाउन सक्छन्। अरूभन्दा फरक के हो भने, यो MoE आर्किटेक्चरमा बनेको छ र डाटा साइन्सका लागि विशेष रूपमा प्रशिक्षित—त्यसैले डाटा टिमहरूका लागि यो उत्तम छ।
🔗 https://www.databricks.com/blog/introducing-dbrx

18. Yi-34B (01.ai)

तपाईं यदि चिनियाँ र अंग्रेजी दुवैमा काम गर्ने टिममा हुनुहुन्छ भने, Yi-34B ले दुवै भाषामा उत्कृष्ट कोडिङ र तथ्याङ्क क्षमता दिन्छ। वेब डेभलपरहरूले यसलाई प्रयोग गरेर मल्टीलिङ्गुअल एप्लिकेसन बनाउन सक्छन्। तथ्याङ्क विश्लेषकहरूले यसलाई प्रयोग गरेर चिनियाँ बजारको डाटा विश्लेषण गर्न सक्छन्। अरूभन्दा फरक के हो भने, यो खुला मोडेल हो तर चिनियाँ भाषामा Llama 3 भन्दा पनि राम्रो—त्यसैले ग्लोबल टिमहरूका लागि यो महत्त्वपूर्ण छ।
🔗 https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B

19. Falcon 180B (TII)

तपाईं यदि अनुसन्धान टिममा हुनुहुन्छ वा आफ्नै LLM फाइन-ट्युन गर्न चाहनुहुन्छ भने, Falcon 180B ले 180 अरब प्यारामिटरको शक्ति दिन्छ। वेब डेभलपरहरूले यसलाई प्रयोग गरेर बेस मोडेलको रूपमा प्रयोग गर्न सक्छन्। तथ्याङ्क विश्लेषकहरूले यसलाई प्रयोग गरेर ठूला डाटासेटमा नयाँ मोडेल प्रशिक्षण गर्न सक्छन्। अरूभन्दा फरक के हो भने, यो Apache 2.0 लाइसेन्समा खुला छ—त्यसैले कुनै पनि व्यावसायिक प्रयोग गर्न सकिन्छ।
🔗 https://falconllm.tii.ae/

20. Gemma 7B (Google)

तपाईं यदि Google टुल्स प्रयोग गर्ने टिममा हुनुहुन्छ भने, Gemma 7B ले Google को Gemini तकनीकको सानो संस्करण दिन्छ। वेब डेभलपरहरूले यसलाई प्रयोग गरेर Chrome एक्सटेन्सन वा Firebase एप्लिकेसनमा AI जोड्न सक्छन्। तथ्याङ्क विश्लेषकहरूले यसलाई प्रयोग गरेर Colab नोटबुकमा ऑफलाइन AI सहयता पाउन सक्छन्। अरूभन्दा फरक के हो भने, यो Google द्वारा बनाइएको खुला मोडेल हो—त्यसैले Google इकोसिस्टमसँग जोड्न सजिलो छ।
🔗 https://ai.google.dev/gemma

21. Gemma 2B (Google)

तपाईं यदि विद्यार्थी हुनुहुन्छ वा आफ्नो ल्यापटपमा AI सिक्न चाहनुहुन्छ भने, Gemma 2B ले सबैभन्दा हल्को तर प्रभावकारी अनुभव दिन्छ। वेब डेभलपरहरूले यसलाई प्रयोग गरेर लोकल प्रोटोटाइप बनाउन सक्छन्। तथ्याङ्क विश्लेषकहरूले यसलाई प्रयोग गरेर डाटा साइन्सको बुनियादी अभ्यास गर्न सक्छन्। अरूभन्दा फरक के हो भने, यो धेरै सानो छ—तर Google को तकनीकमा आधारित, त्यसैले शिक्षा र प्रोटोटाइपिङका लागि यो उत्तम छ।
🔗 https://ai.google.dev/gemma

22. Orion-14B (NVIDIA)

तपाईं यदि NVIDIA GPU प्रयोग गर्दै हुनुहुन्छ भने, Orion-14B ले NVIDIA NIM माइक्रोसर्भिसमा सीधा चल्छ—एक क्लिकमा डिप्लोइ गर्न सकिन्छ। वेब डेभलपरहरूले यसलाई प्रयोग गरेर GPU-अप्टिमाइज्ड AI एप्लिकेसन बनाउन सक्छन्। तथ्याङ्क विश्लेषकहरूले यसलाई प्रयोग गरेर CUDA-आधारित डाटा प्रोसेसिङ गर्न सक्छन्। अरूभन्दा फरक के हो भने, यो NVIDIA हार्डवेयरका लागि विशेष रूपमा अप्टिमाइज गरिएको छ—त्यसैले GPU प्रयोग गर्ने टिमहरूका लागि यो उत्तम छ।
🔗 https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/orion/

23. Snowflake Arctic (Snowflake)

तपाईं यदि Snowflake डाटा वेयरहाउस प्रयोग गर्दै हुनुहुन्छ भने, Arctic ले SQL र LLM लाई जोड्छ। वेब डेभलपरहरूले यसलाई प्रयोग गरेर डाटा-ड्रिभन ड्यासबोर्ड बनाउन सक्छन्। तथ्याङ्क विश्लेषकहरूले यसलाई प्रयोग गरेर “मलाई गत महिनाको बिक्रीको ट्रेन्ड देखाउ” जस्ता प्राकृतिक भाषा प्रश्नबाट सीधा SQL जेनरेट गर्न सक्छन्। अरूभन्दा फरक के हो भने, यो Snowflake भित्रै चल्छ—त्यसैले डाटा बाहिर निस्कन्न, सुरक्षित र छिटो।
🔗 https://www.snowflake.com/blog/snowflake-arctic/

24. Zephyr-7B (Hugging Face)

तपाईं यदि एउटा राम्रो च्याट एप्स बनाउन चाहनुहुन्छ जसले मानिस जस्तै कुरा गरोस् भने, Zephyr-7B ले Llama 3 लाई “DPO” तकनीकले फाइन-ट्युन गरेर बनाइएको छ। वेब डेभलपरहरूले यसलाई प्रयोग गरेर कस्टमर सपोर्ट च्याटबट बनाउन सक्छन्। तथ्याङ्क विश्लेषकहरूले यसलाई प्रयोग गरेर यूजर फीडब्याक विश्लेषण गर्न सक्छन्। अरूभन्दा फरक के हो भने, यो खुला मोडेलहरूमध्ये सबैभन्दा राम्रो च्याट अनुभव दिन्छ—त्यसैले AI एसिस्टेन्ट बनाउने टिमहरूका लागि यो उत्तम छ।
🔗 https://huggingface.co/HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta

25. Nous-Hermes 2 (Nous Research)

तपाईं यदि क्रिएटिभ वा लजिकल टास्क—जस्तै पजल समाधान, कथा लेखन, वा गेम लजिक—मा AI चाहनुहुन्छ भने, Nous-Hermes 2 ले Mixtral र Llama लाई समुदायले फाइन-ट्युन गरेर बनाएको छ। वेब डेभलपरहरूले यसलाई प्रयोग गरेर गेम AI वा इन्टरएक्टिभ स्टोरी बनाउन सक्छन्। तथ्याङ्क विश्लेषकहरूले यसलाई प्रयोग गरेर अनौपचारिक डाटा (जस्तै सर्वेक्षण खुला प्रश्न) विश्लेषण गर्न सक्छन्। अरूभन्दा फरक के हो भने, यो समुदाय-सञ्चालित छ—त्यसैले क्रिएटिभ र अनौपचारिक काममा यो धेरै राम्रो काम गर्छ।
🔗 https://huggingface.co/NousResearch