Llama 4 Meta के ओपन-वेट लैंग्वेज मॉडल का परिवार है: आप इन्हें डाउनलोड कर सकते हैं, फाइन-ट्यून कर सकते हैं और अपने हार्डवेयर पर चला सकते हैं। Picasso IA आपके लिए Llama 4 Scout और Maverick चलाता है, इमेज, वीडियो, वॉइस और 3D के 488 मॉडल के साथ, शुरू करने के लिए मुफ्त क्रेडिट और कुछ भी इंस्टॉल किए बिना।
Picasso IA और Llama 4 एक ही तरह के दो प्रोडक्ट नहीं हैं, और सबसे पहले यही बात साफ़ होनी चाहिए। Llama 4 Meta के लैंग्वेज मॉडल का परिवार है जिसके वेट प्रकाशित हैं, यानी आप फाइलें डाउनलोड कर सकते हैं, उन्हें अपने नियंत्रण वाले सर्वर पर लोड कर सकते हैं, अपने डेटा से उन्हें ट्यून कर सकते हैं और अपने सॉफ्टवेयर में जोड़ सकते हैं। Picasso IA एक होस्टेड स्टूडियो है: एक अकाउंट के पीछे 488 मॉडल, जिनमें Llama 4 Scout और Llama 4 Maverick शामिल हैं, इसलिए ज़्यादातर पाठकों के लिए सवाल यह नहीं है कि कौन सा मॉडल बेहतर है, बल्कि यह है कि वे उसे कहां इस्तेमाल करना चाहते हैं।
अगर आप GPU बजट संभालते हैं, आपके सामने कंप्लायंस की शर्त है, या आपके प्रोडक्ट को अपना मॉडल खुद साथ लेकर चलना है, तो इसे खुद चलाइए। सेल्फ-होस्टिंग वह देती है जो कोई होस्टेड सर्विस नहीं दे सकती: आपकी अपनी डिस्क पर फाइलें, मॉडल का ऐसा वर्शन जो बिना बताए कभी नहीं बदलता, ऐसा सेटअप जो किसी बाहरी सर्विस के बिना भी चल सकता है, और दोबारा ट्रेन करने की आज़ादी। अगर आप आज ही Llama को प्रॉम्प्ट देना चाहते हैं, उसी टैब में उसकी तुलना दूसरे लैंग्वेज मॉडल से करना चाहते हैं और फिर उसी अकाउंट से इमेज, क्लिप या वॉइसओवर बनाना चाहते हैं, तो Picasso IA के ज़रिए इस्तेमाल करना सबसे छोटा रास्ता है।
इसमें कोई अच्छा बनाम बुरा विकल्प नहीं है। एक रास्ता सुविधा देकर कंट्रोल लेता है, दूसरा कंट्रोल देकर सुविधा लेता है, और इस पेज का ज़्यादातर हिस्सा इसी बारे में है कि कौन सा सौदा आपके सामने के काम से मेल खाता है। जहां अपनी मशीनों पर Llama 4 चलाना ही सीधे-सीधे सबसे अच्छा जवाब है, और होस्टेड सर्विस की लिखी तुलना जितना मानती है यह उससे ज़्यादा बार होता है, वहां यह पेज साफ़ शब्दों में यही कहता है।
ग्यारह पंक्तियां। पहली सात हां या ना वाले सवाल हैं जिनका दोनों तरफ़ के लिए पक्का जवाब है, आख़िरी चार को एक छोटे वाक्यांश की ज़रूरत है क्योंकि कोई निशान उन्हें ईमानदारी से बयान नहीं कर सकता।
| फीचर | Picasso IA | Llama 4 |
|---|---|---|
| बड़े लैंग्वेज मॉडल से चैट और टेक्स्ट जनरेशन | हाँ | हाँ |
| अपने हार्डवेयर पर चलाने के लिए डाउनलोड होने वाले वेट | नहीं | हाँ |
| अपने डेटा पर लैंग्वेज मॉडल की फाइन-ट्यूनिंग | नहीं | हाँ |
| प्रॉम्प्ट से इमेज जनरेशन | हाँ | नहीं |
| प्रॉम्प्ट से वीडियो जनरेशन | हाँ | नहीं |
| वॉइस और टेक्स्ट-टू-स्पीच जनरेशन | हाँ | नहीं |
| कई अलग लैब के लैंग्वेज मॉडल एक जगह | हाँ | नहीं |
| कैटलॉग में मॉडल | 488 मॉडल, बारह श्रेणियां | एक ओपन-वेट मॉडल परिवार |
| इस्तेमाल का पहला कदम | मॉडल पेज खोलें, प्रॉम्प्ट लिखें | वेट डाउनलोड करें या होस्ट चुनें |
| हार्डवेयर कौन चलाता है | हम आपके लिए चलाते हैं | आप, या आपका चुना होस्ट |
| आपके प्रॉम्प्ट कहां प्रोसेस होते हैं | हमारी सर्विस पर, आपके अकाउंट में | जहां आप डिप्लॉय करें |
Picasso IA 4 पंक्तियों में आगे है, ओपन मॉडल 2 में आगे है, और बाकी 5 इस पर निर्भर करती हैं कि आपको क्या चाहिए।
स्कोर पर भरोसा करने से पहले देखिए कि पंक्तियां जहां गिरी हैं वहां क्यों गिरी हैं। जो चार पंक्तियां हम जीतते हैं वे फॉर्मेट और विविधता की हैं, और लैंग्वेज मॉडल का काम चित्र बनाना या बोलना है ही नहीं, इसलिए इसे Llama 4 की कमी नहीं कहा जाना चाहिए। जो दो पंक्तियां ओपन मॉडल जीतता है वही ज़्यादातर सेल्फ-होस्टिंग प्रोजेक्ट तय करती हैं: वेट का मालिक होना और उन्हें दोबारा ट्रेन कर पाना। अगर इनमें से कोई भी आपकी ज़रूरतों की सूची में है, तो हमारी तरफ़ का कोई भी कैटलॉग, चाहे जितना बड़ा हो, उसकी जगह नहीं ले सकता।
Picasso IA पर नया अकाउंट मुफ्त क्रेडिट के साथ शुरू होता है जो उसी कैटलॉग पर चलते हैं जिसे सब इस्तेमाल करते हैं, Llama 4 Scout और Llama 4 Maverick समेत। हर एक का अपना मॉडल पेज है जहां आप सिस्टम प्रॉम्प्ट लिखते हैं, पेज पर दिखने वाले कंट्रोल (टेम्परेचर, top-p, top-k, आउटपुट की लंबाई, स्टॉप सीक्वेंस, रिपीटिशन पेनल्टी) सेट करते हैं और उसी स्क्रीन पर जवाब पढ़ते हैं। आप बिना भुगतान कलेक्शन और इफेक्ट्स गैलरी भी देख सकते हैं, जिससे कुछ खर्च करने से पहले दिख जाता है कि बाकी श्रेणियां क्या बनाती हैं।
Llama 4 के साथ मुफ्त हिस्सा वेट हैं। Meta उन्हें प्रकाशित करता है, आप उन्हें डाउनलोड कर सकते हैं, और एक बार वे आपकी मशीन पर आ जाएं तो कोई हर सवाल का पैसा नहीं लेता। जो मुफ्त नहीं है वह उनके आसपास की हर चीज़ है: GPU, अपना या किराये का, स्टोरेज, सर्विंग स्टैक सेट करने का समय, उसे अपडेट रखने का धैर्य और वह व्यक्ति जिसे बुलाया जाता है जब वह गिर जाता है। जिस डेवलपर के पास हार्डवेयर और आदत पहले से है, उसके लिए यह लगभग कुछ नहीं। जो बस एक दोपहर मॉडल आज़माना चाहता था, उसके लिए यह पूरी दोपहर और उससे ज़्यादा है।
Meta वेट अपने खास लाइसेंस के तहत प्रकाशित करता है जिसकी अपनी शर्तें हैं, इसलिए उसके ऊपर कुछ भी बनाने से पहले उसे पढ़ लें। ईमानदार बंटवारा: अगर आप एक मिनट में Llama से बात करना चाहते हैं और चलाने के लिए कोई मशीन नहीं है, तो ब्राउज़र से शुरू करें। अगर मशीन है और आप चाहते हैं कि मॉडल आपका अपना हो, तो डाउनलोड से शुरू करें और होस्टेड सर्विस को पूरी तरह भूल जाएं।
Picasso IA पर भुगतान से क्रेडिट मिलते हैं, और हर जनरेशन क्रेडिट ही खर्च करता है। लागत मॉडल और आपकी चुनी सेटिंग पर निर्भर करती है: लैंग्वेज मॉडल का छोटा टेक्स्ट जवाब और वीडियो क्लिप अलग आकार के काम हैं, और मौजूदा प्लान और आंकड़े प्राइसिंग पेज पर हैं क्योंकि लेख में छपा आंकड़ा पुराना पड़ जाता है। सब्सक्रिप्शन Llama को नहीं बदलता; वह यह बदलता है कि आप महीने में कितना चला सकते हैं।
Llama 4 में वेट के लिए Meta से खरीदने का कोई प्लान नहीं है, इसलिए भुगतान आपकी तरफ़ आ जाता है। आप मशीनों (अपनी या किराये की) का, उन्हें संभालने वाले का, या मॉडल सर्व करने वाले थर्ड-पार्टी होस्ट का भुगतान करते हैं, और उस हालत में होस्ट अपनी शर्तें खुद तय करता है, जिन्हें यह मान लेने के बजाय पढ़ना बेहतर है कि वे हमारी जैसी हैं। बिल अक्सर उल्टे आकार का दिखता है: शुरू में महंगा, हार्डवेयर व्यस्त होने पर प्रति अनुरोध सस्ता, और खाली पड़े रहने पर अखरने वाला।
चुनने का तरीका: अगर आपका इस्तेमाल कभी-कभार, झटकों वाला या खोजबीन वाला है, तो होस्टेड अकाउंट के क्रेडिट आम तौर पर काम के आकार से मेल खाते हैं। अगर इस्तेमाल लगातार, भारी और अनुमान लायक है, तो सेल्फ-होस्टिंग वहीं अपनी कीमत वसूलती है। फैसले से पहले अपनी खुद की मात्रा निकालिए, क्योंकि फीचर की किसी भी सूची से ज़्यादा बार यही एक संख्या बहस सुलझा देती है।
यही वह सेक्शन है जहां ओपन मॉडल सच में और खास तौर पर बेहतर है, इसलिए पेज पर इसे सबसे ज़्यादा जगह मिलती है।
कंट्रोल से शुरू करें। जब आप Llama 4 खुद चलाते हैं, तो उसके जवाब देने के तरीके की हर चीज़ आप तय करते हैं: सर्विंग सॉफ्टवेयर, किस प्रिसिजन पर चले, आपके प्रोडक्ट में बना सिस्टम प्रॉम्प्ट, अधिकतम लंबाई, सैंपलिंग सेटिंग, उसके चारों ओर के सुरक्षा घेरे। आप वेट की एक सटीक कॉपी पिन कर सकते हैं और जान सकते हैं कि साल भर बाद जवाब देने वाला मॉडल वही है जो आज देता है, जो तब मायने रखता है जब प्रोडक्ट व्यवहारों के एक सेट पर टेस्ट हुआ हो और आश्चर्य बर्दाश्त न कर सके। होस्टेड कैटलॉग, हमारा भी, वही कंट्रोल दिखाता है जो मॉडल पेज दिखाता है और उससे गहरा कुछ नहीं। आप ब्राउज़र टैब से वेट के अंदर हाथ नहीं डाल सकते।
फिर प्राइवेसी। अगर मॉडल को दिया जाने वाला टेक्स्ट ग्राहक का कॉन्ट्रैक्ट, मेडिकल नोट, सोर्स कोड या ऐसा कुछ है जिसे आपके अपने नियम कहते हैं कि नेटवर्क से बाहर नहीं जाना चाहिए, तो आपके नियंत्रण वाली मशीनों पर चलता मॉडल सीधा जवाब है: प्रॉम्प्ट किसी सर्विस तक जाता ही नहीं। होस्टेड स्टूडियो बता सकता है कि वह आपके डेटा को कैसे संभालता है, और आप वह पढ़ सकते हैं, लेकिन वह सवाल को वैसे गायब नहीं कर सकता जैसे आपके अपने रैक का सर्वर करता है। नियमन वाले काम में अकेला यही अक्सर बहस खत्म कर देता है।
फिर फाइन-ट्यूनिंग। ओपन वेट को आपके अपने उदाहरणों पर और ट्रेन किया जा सकता है: आपके सपोर्ट टिकट, आपकी हाउस स्टाइल, आपके प्रोडक्ट की शब्दावली, आपकी कानूनी धाराएं। नतीजा ऐसा मॉडल है जो आपके संगठन की तरह जवाब देता है, और वह फाइल आपकी है। Picasso IA लैंग्वेज मॉडल की फाइन-ट्यूनिंग नहीं देता। हम तैयार मॉडल में से चुनना और सिस्टम प्रॉम्प्ट देते हैं, जो टोन और फॉर्मेट के लिए हैरानी की हद तक दूर ले जाता है, लेकिन मॉडल को खुद बदलने जैसा नहीं है। अगर लक्ष्य ऐसा खास मॉडल है जो आपके तरीके से बर्ताव करे, तो ओपन मॉडल को खुद होस्ट करना सही रास्ता है, और हमारी ComfyUI से तुलना इमेज के काम में ऐसा ही बंटवारा बताती है।
फिर आज़ादी। आपके अपने हार्डवेयर पर मॉडल तब भी चलता रहता है जब कोई सर्विस ठप हो, जब कोई प्रोवाइडर कैटलॉग बदले या वह मॉडल हटा दे जिस पर आप निर्भर थे, या जब आप हवाई जहाज़ में हों। वह किसी बाहरी कनेक्शन के बिना फायरवॉल के पीछे रह सकता है। उसे क्वांटाइज़ किया जा सकता है, बैच में चलाया जा सकता है, कैश किया जा सकता है और आपकी अपनी पाइपलाइन में जोड़ा जा सकता है, उन तरीकों से जो साझा सर्विस के पास देने की कोई वजह नहीं।
Picasso IA उल्टा दांव खेलता है। आप कुछ सेट नहीं करते, और मॉडल बहुत सारे दूसरों के बगल में होता है। Llama 4 Scout और Llama 4 Maverick कैटलॉग में दूसरी लैब के लैंग्वेज मॉडल के साथ हैं, जिनमें GPT-5, Claude Sonnet 5, Gemini 3 Pro, DeepSeek R1 और Grok 4 शामिल हैं, इसलिए आप एक ही प्रॉम्प्ट कई को भेजकर देख सकते हैं कि किसका जवाब काम पर फिट बैठता है, जिसके लिए आपके अपने हार्डवेयर पर हर मॉडल का अलग डिप्लॉयमेंट चाहिए होता। नया मॉडल आए तो वह एक और एंट्री के रूप में दिखता है, डाउनलोड के बिना। और जिस अकाउंट ने आपके टेक्स्ट प्रॉम्प्ट का जवाब दिया, वही इमेज, क्लिप या वॉइस ट्रैक भी बना सकता है, जो सेल्फ-होस्टेड लैंग्वेज मॉडल अकेले नहीं कर सकता।
Llama 4 एक लैंग्वेज मॉडल है, इसलिए उसका आउटपुट टेक्स्ट है। वह लिखता है, सारांश बनाता है, जवाब देता है, दोबारा लिखता है, जानकारी निकालता है और शब्दों में समस्याओं पर तर्क करता है, और किसी बड़े सिस्टम का दिमाग बन सकता है। जैसा है वैसा वह चित्र नहीं बनाता, वीडियो क्लिप रेंडर नहीं करता, कोई वाक्य बोलता नहीं और 3D मेश नहीं बनाता। जो सेल्फ-होस्टेड Llama के आसपास ये चीज़ें चाहता है वह उन्हें दूसरे मॉडल और पाइपलाइन से जोड़ता है, जो संभव है और जिसे कई टीमें पसंद करती हैं, लेकिन वह प्रोजेक्ट है, फीचर नहीं।
Picasso IA बाकी फॉर्मेट सीधे कवर करता है। इमेज जनरेशन FLUX और Seedream जैसे परिवारों से, इमेज का बाकी हिस्सा सुरक्षित रखने वाले एडिट nano banana से, वीडियो Kling और Veo जैसे इंजन से, साथ में म्यूज़िक, टेक्स्ट-टू-स्पीच वॉइस, स्पीच-टू-टेक्स्ट और 3D मॉडल जनरेशन, सब एक अकाउंट में और सब उन्हीं क्रेडिट में। आप टूलकिट में मॉडल चुनते हैं या उसका पेज खोलते हैं, प्रॉम्प्ट लिखते हैं या फाइलें जोड़ते हैं, और जनरेट करते हैं। अगर किसी क्लिप को नैरेशन चाहिए, तो टेक्स्ट-टू-स्पीच API का रास्ता और टूलकिट वही वॉइस इस्तेमाल करते हैं।
एक बीच का रास्ता भी है जो बहुतों के काम आता है। एक लैंग्वेज मॉडल प्रॉम्प्ट, स्क्रिप्ट या शॉट लिस्ट लिखता है, और दूसरा मॉडल उसे रेंडर करता है। Picasso IA के अंदर आप कैटलॉग छोड़े बिना यह कर सकते हैं: Llama से किसी प्रोडक्ट सीन के दस वेरिएशन मांगें, सबसे अच्छा इमेज मॉडल में कॉपी करें, फिर नतीजा वीडियो मॉडल को भेजें। Supercomputer, चैट में हमारा एजेंट, एक कदम आगे जाकर ऐसा काम सादे विवरण से आपके लिए प्लान करता है, मॉडल चुनता है और नतीजा दिखाता है, जिसके बारे में क्रिएटिव एजेंट पेज बताता है।
निष्पक्ष सार: सिर्फ़ टेक्स्ट में दोनों एक ही मॉडल परिवार हैं, बस सेटअप बहुत अलग है। जो भी टेक्स्ट नहीं है उसमें Picasso IA ऐसे फॉर्मेट कवर करता है जो Llama नहीं करता, और यह दायरे के बारे में बयान है, क्वालिटी के बारे में नहीं।
लैंग्वेज मॉडल के लिए एडिटिंग का मतलब शब्दों की एडिटिंग है: पैराग्राफ कसना, टोन बदलना, व्याकरण ठीक करना, अनुवाद करना, नोट्स को टेबल में बदलना। Llama 4 यह अच्छे से करता है, और सेल्फ-होस्टेड कॉपी को हाउस स्टाइल पर इतना ट्यून किया जा सकता है कि वह आपकी अपनी टीम की तरह एडिट करे। यह असली ताकत है और कंपनियों के ओपन मॉडल ट्रेन करने के सबसे मज़बूत कारणों में से एक।
इमेज, फोटो या वीडियो एडिट करना दूसरा काम है, और Llama 4 वह नहीं करता। लैंग्वेज मॉडल के अंदर बैकग्राउंड रिमूवर, अपस्केलर या रीटच का कोई चरण नहीं होता। सेल्फ-होस्टेड सेटअप में यह पाने के लिए आपको अलग इमेज मॉडल जोड़ने और उन्हें खुद जोड़ना होगा।
Picasso IA पर एडिटिंग टूल बाकी मॉडल जैसे ही मॉडल हैं और कहीं भी बनी इमेज स्वीकार करते हैं। बैकग्राउंड रिमूवर फोन की फोटो से विषय को काट देता है, Real-ESRGAN जैसा अपस्केलर छोटी इमेज में रेज़ोल्यूशन जोड़ता है, और निर्देश से चलने वाले एडिटर बाकी इमेज को ज्यों का त्यों रखकर एक ब्योरा बदल देते हैं। अगर आप यह बड़ी मात्रा में करते हैं, तो बैकग्राउंड रिमूवल API से आप कोड से इमेज भेज सकते हैं। किसी असली फाइल पर एक को आज़माना छोटा प्रयोग रहता है, और नए अकाउंट मुफ्त क्रेडिट के साथ शुरू होते हैं।
सेल्फ-होस्टेड Llama की स्पीड पूरी तरह नीचे की मशीन पर निर्भर है, और यही फायदा भी है और बोझ भी। सही आकार का GPU और ट्यून किया सर्विंग स्टैक तेज़ और एकसमान जवाब दे सकता है, और कितने लोग उसे साझा करें यह आप तय करते हैं। छोटा GPU धीमा है, और आपको सबसे पहले पता चलेगा। Picasso IA पर स्पीड मॉडल और सेटिंग पर निर्भर करती है: टेक्स्ट जवाब वीडियो क्लिप से हल्का काम है, और वीडियो ज़्यादा समय लेता है। आकार तय करने या संभालने के लिए कोई हार्डवेयर नहीं है।
सीमाएं स्वभाव में अलग हैं। जो मॉडल आप होस्ट करते हैं उसकी सीमाएं वही हैं जो आप उसे देते हैं: आपका सेटअप जितना कॉन्टेक्स्ट और आउटपुट लंबाई देता है, आपका हार्डवेयर जितने एक साथ यूज़र संभालता है, जो सुरक्षा घेरे आप जोड़ते या हटाते हैं। Picasso IA पर सीमाएं हर मॉडल पेज की और आपके क्रेडिट की हैं, कंट्रोल सामने दिखते हैं। अगर आपको ऐसा व्यवहार चाहिए जिसे कोई सेटिंग नहीं दिखाती, तो सेल्फ-होस्टेड रास्ता वही देता है।
कमर्शियल उपयोग में दोनों तरफ़ पढ़ना ज़रूरी है। Meta Llama के वेट अपने खास लाइसेंस और शर्तों के साथ प्रकाशित करता है, और आप जो प्रोडक्ट बनाएं उसमें उनका पालन आपकी ज़िम्मेदारी है, इसलिए लॉन्च से पहले ध्यान से पढ़ना ठीक है। Picasso IA पर हर मॉडल का अपने निर्माता का लाइसेंस है और प्लेटफॉर्म के अपने नियम हैं, इसलिए जिस मॉडल पर आपका कारोबार टिका है उसका मॉडल पेज और शर्तें देखें। दोनों जगह, मॉडल जो लिखता है वह मौजूदा टेक्स्ट से मिलता-जुलता हो सकता है, और जो भी आपके नाम से बाहर जाए उसे कोई व्यक्ति देख ले।
आठ कारण, हर तरफ़ चार, ऊपर की हर बात को समेटते हुए। अगर होस्टेड कैटलॉग का आपका असली विकल्प लैंग्वेज मॉडल नहीं बल्कि विज़ुअल नोड ग्राफ या ओपन इमेज मॉडल हैं, तो ComfyUI तुलना और Stable Diffusion तुलना आपके फैसले के इस पेज से ज़्यादा करीब हैं।
Picasso IA चुनें जब आप Llama 4 अभी बिना कुछ इंस्टॉल किए आज़माना चाहते हों, जब उसकी तुलना दूसरे लैंग्वेज मॉडल से एक ही जगह करनी हो, या जब आपके काम को उसी अकाउंट से इमेज, वीडियो, वॉइस या 3D भी चाहिए हों, अलग-अलग टूल्स का ढेर जोड़े बिना।
जो लोग यह सवाल पूछते हैं वे अक्सर दोनों इस्तेमाल करने लगते हैं: जो काम निजी रहना चाहिए उसके लिए सेल्फ-होस्टेड मॉडल, और बाकी सब के लिए होस्टेड कैटलॉग। इसलिए नीचे के कदमों को उस चीज़ के बगल में एक टूल जोड़ना समझें जो आप पहले से चलाते हैं, उसे बदलना नहीं।
यह काम के उस हिस्से का विकल्प है जो सुविधा है, उस हिस्से का नहीं जो कंट्रोल है। अगर आप Llama 4 को ब्राउज़र टैब में बिना कुछ इंस्टॉल किए इस्तेमाल करना, उसकी तुलना दूसरे लैंग्वेज मॉडल से करना और उसी अकाउंट से इमेज, वीडियो या वॉइस बनाना चाहते हैं, तो Picasso IA अच्छा बैठता है। अगर आपको वेट, अपनी फाइन-ट्यूनिंग या ऐसा टेक्स्ट चाहिए जो आपके नेटवर्क से कभी बाहर न जाए, तो खुद चलाना सबसे अच्छा जवाब है और हम उसकी जगह लेने की कोशिश नहीं करते।
हाँ। कैटलॉग में बड़े लैंग्वेज मॉडल श्रेणी में Llama 4 Scout Instruct और Llama 4 Maverick Instruct हैं, हर एक का अपना पेज है जहां आप सिस्टम प्रॉम्प्ट लिखते हैं, कंट्रोल सेट करते हैं और जवाब पढ़ते हैं। उन तक किसी भी दूसरे मॉडल की तरह टूलकिट और API से भी पहुंचा जा सकता है, जहां आप मॉडल और उसके इनपुट का नाम देते हैं और बाकी सब जैसे ही क्रेडिट इस्तेमाल करते हैं।
नहीं। Picasso IA मॉडल आपके लिए चलाता है, इसलिए आप उन्हें ब्राउज़र, टूलकिट या API से इस्तेमाल करते हैं, और वेट ऐसी चीज़ नहीं हैं जो हम बांटते हैं। अगर आपको फाइलें चाहिए, तो उन्हें पाने की जगह Meta है, Meta के अपने लाइसेंस के तहत, जिसे उसके ऊपर प्रोडक्ट बनाने से पहले पूरा पढ़ना ठीक है।
दो instruct मॉडल: Scout और Maverick। Meta की अपनी स्थिति के अनुसार Scout परिवार का हल्का और चलाने में आसान सदस्य है और Maverick बड़ा, ज़्यादा सक्षम सामान्य मॉडल है, इसलिए ज़्यादा कठिन लेखन और तर्क के लिए अक्सर Maverick पहले आज़माया जाता है। चूंकि दोनों एक क्लिक की दूरी पर हैं, चुनने का सबसे आसान तरीका है दोनों को वही प्रॉम्प्ट भेजना और जो जवाब आपको ज़्यादा पसंद आए उसे रखना।
अकेले नहीं। Llama 4 लैंग्वेज मॉडल है, इसलिए उसका आउटपुट टेक्स्ट है, और बाकी फॉर्मेट दूसरे मॉडल से आते हैं। Picasso IA में आप उन्हें उसी अकाउंट में पा सकते हैं: इमेज मॉडल, वीडियो मॉडल, टेक्स्ट-टू-स्पीच वॉइस, म्यूज़िक और 3D जनरेशन कैटलॉग में हैं, इसलिए Llama की लिखी स्क्रिप्ट साइट छोड़े बिना क्लिप या वॉइसओवर बन सकती है।
दोनों का आकार अलग है, इसलिए हम किसी के भी आंकड़े नहीं छापते। Picasso IA पर आप क्रेडिट खर्च करते हैं, लागत मॉडल और सेटिंग पर निर्भर करती है; मौजूदा प्लान प्राइसिंग पेज पर हैं। Llama 4 को खुद चलाने में वेट का कोई शुल्क नहीं है, लेकिन आप हार्डवेयर, बिजली और रखरखाव का, या किसी थर्ड-पार्टी होस्ट का भुगतान करते हैं जिसकी शर्तें उसकी अपनी हैं।
दोनों तरफ़ प्रकाशित करने से पहले जांच लें। Picasso IA पर हर मॉडल अपने निर्माता के लाइसेंस के साथ आता है और प्लेटफॉर्म के अपने नियम हैं, इसलिए जिस मॉडल पर आप निर्भर हैं उसका पेज और शर्तें पढ़ें। Llama 4 के लिए Meta वेट अपने लाइसेंस और उसकी शर्तों के साथ प्रकाशित करता है, और उनका पालन आपके ऊपर है। जो भी इस्तेमाल करें, टेक्स्ट आपके नाम से बाहर जाने से पहले कोई व्यक्ति उसे देख ले।
अगर मशीनें आपकी हैं और मॉडल किसी बाहरी चीज़ से जुड़ा नहीं है, तो हाँ, और यह उसके सबसे मज़बूत पहलुओं में से एक है: प्रॉम्प्ट कभी किसी तीसरे पक्ष तक नहीं पहुंचता। होस्टेड सर्विस पर आपका प्रॉम्प्ट उसी सर्विस तक जाता है, जिसके डेटा को लेकर अपने नियम हैं, और किसी भी संवेदनशील चीज़ के लिए उन्हें पढ़ लेना ठीक है। गोपनीय सामग्री के लिए सेल्फ-होस्टिंग सबसे साफ़ जवाब है।
नहीं। Picasso IA और Meta, Llama 4 या इस पेज पर नामित किसी भी प्रोडक्ट के बीच कोई साझेदारी, एफिलिएट व्यवस्था या किसी भी दिशा में भुगतान नहीं है। Llama 4 यहां इसलिए आता है क्योंकि जो लोग होस्टेड कैटलॉग और सेल्फ-होस्टेड ओपन मॉडल के बीच चुन रहे हैं वे यही तुलना खोजते हैं, और उन्हें देने लायक सबसे काम की चीज़ एक संतुलित जवाब है।
हाँ, और इस पेज ने शुरू से अंत तक यही कहने की कोशिश की है। डाउनलोड हो सकने वाले वेट के साथ सक्षम लैंग्वेज मॉडल जारी करने से डेवलपर, शोधकर्ता और कंपनियों को ऐसी चीज़ मिली जिसे वे चला सकते हैं, परख सकते हैं, ढाल सकते हैं और अपना बना सकते हैं, जो सिर्फ़ होस्टेड मॉडल नहीं दे सकता। जिन्हें कंट्रोल, प्राइवेसी या अपनी सामग्री पर ट्रेन किया मॉडल चाहिए, उनके लिए यह मज़बूत विकल्प है, और होस्टेड कैटलॉग ने कभी उस जगह को लेने का इरादा नहीं रखा।
दोनों रास्ते उसे इनाम देते हैं जिसे पता है कि इस हफ़्ते उसे क्या चाहिए, और जानने का सबसे तेज़ तरीका है दोनों जगह वही प्रॉम्प्ट चलाना। टूलकिट खोलें, Llama 4 Maverick चुनें, कोई प्रॉम्प्ट आज़माएं जो आप पहले से इस्तेमाल करते हैं, और देखें कि होस्टेड वर्शन काफ़ी है या खुद चलाने की दलील अभी और साफ़ हो गई।
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