हर भाषा मॉडल का अपना मिज़ाज होता है। कोई ज़्यादा साफ़ गद्य लिखता है, कोई एरर मैसेज की गुत्थी सुलझाता है, तो कोई वह स्क्रीनशॉट पढ़ लेता है जिसे बताने की ताकत आपमें नहीं बची थी। हर एक के लिए अलग टैब खुला रखने में ही पूरी सुबह निकल जाती है। Picasso IA के टूलकिट में Chat एक ही मोड है जिसके पीछे 75 भाषा मॉडल हैं, इसलिए आप मॉडल बदलते हैं, प्रॉम्प्ट वही रखते हैं और जवाब एक के नीचे एक पढ़ते हैं।
ज़्यादातर लोग अपना पसंदीदा मॉडल सोच-समझकर नहीं चुनते। जिस साइट पर कभी साइन अप किया था, उसी की आदतों के साथ जीने लगते हैं: वह कैसे घुमा-फिराकर जवाब देता है, लिस्ट कैसे फ़ॉर्मैट करता है, किन सवालों पर लड़खड़ाता है। यह आदत तभी दिखती है जब आप वही सवाल कहीं और पूछते हैं और जवाब ज़्यादा तीखा, ज़्यादा छोटा या बस इतना अलग आता है कि काम का लगे।
कई मॉडल हाथ के पास रखने की असली वजह यही है। उन्हें जमा करने के लिए नहीं, बल्कि उन प्रॉम्प्ट पर दूसरी राय लेने के लिए जो मायने रखते हैं: कॉन्ट्रैक्ट की कोई धारा जिसे समझना है, कोई फ़ंक्शन जो एक ही इनपुट पर फेल होता है, कोई कवर लेटर जो रूखा लगता है। इसके लिए टैब बदलने का मतलब है वही टेक्स्ट तीन बार पेस्ट करना, वही निर्देश तीन बार दोबारा बनाना और फिर याद करने की कोशिश करना कि किस विंडो ने क्या कहा था।
Picasso IA एक ही चैट मोड में Claude Sonnet 5, Claude Fable 5, GPT 5.6 Terra, Gemini 3.5 Flash और Kimi K2.6 रखता है, साथ ही large-language-models श्रेणी के बाकी 75 मॉडल भी। पूरा कैटलॉग सभी श्रेणियों के 502 मॉडल गिनाता है, इसलिए चैट मॉडल एक बड़े टूलबॉक्स का सिर्फ़ एक हिस्सा हैं। नए अकाउंट को इन्हें आज़माने के लिए मुफ़्त क्रेडिट मिलते हैं।
टूलकिट वह वर्कस्पेस है जहाँ साइट का हर मॉडल चलता है। ऊपर एक मोड सिलेक्टर है, और Chat उसके मोड में से एक है, इमेज, वीडियो, म्यूज़िक, वॉइस और बाकी के साथ। Chat चुनें और मॉडल पिकर भाषा मॉडल से भर जाता है। नाम से खोजें, एक चुनें, प्रॉम्प्ट बॉक्स में लिखें और भेजें।
आज टूलकिट जैसा व्यवहार करता है, उसके हिसाब से यह आपको यह देता है:
मॉडल एक सेटिंग है, मंज़िल नहीं। उसे बदलने से उसी पेज पर मॉडल और उसका फ़ॉर्म बदल जाता है, वर्कस्पेस छोड़े बिना। अगर नए मॉडल में भी प्रॉम्प्ट फ़ील्ड है, तो आपका लिखा टेक्स्ट बॉक्स में रहता है। जोड़ी गई फ़ाइलें तब मेल खाते स्लॉट में चली जाती हैं जब नए मॉडल में उसी तरह की फ़ाइल के लिए स्लॉट हो, और न हो तो छूट जाती हैं।
हर भेजना अपना अलग रन है। बॉक्स का प्रॉम्प्ट उस मॉडल की सेटिंग के साथ जाता है, और जवाब आपकी हिस्ट्री में उसी प्रॉम्प्ट के बगल में दिखता है जिसने उसे बनाया, इसलिए अलग-अलग मॉडल से भेजे गए प्रॉम्प्ट नतीजों के एक कॉलम की तरह पढ़े जाते हैं जिसमें आप स्क्रॉल कर सकते हैं। यह कोई एक लंबा थ्रेड नहीं है जिसमें हर मॉडल देखे कि पिछले ने क्या कहा। अगर दूसरे मॉडल को पहले का संदर्भ चाहिए, तो वह संदर्भ प्रॉम्प्ट में पेस्ट करें।
सेटिंग मॉडल के हिसाब से बदलती हैं, और फ़ॉर्म दिखाता है कि हर मॉडल क्या देता है। Claude Sonnet 5 में कम से अधिकतम तक का एफ़र्ट स्तर है, GPT 5.6 Terra में रीज़निंग एफ़र्ट और वर्बोसिटी है, और Gemini 3.5 Flash में थिंकिंग स्तर है। ज़्यादातर सिस्टम प्रॉम्प्ट भी लेते हैं, जहाँ आप कोई भूमिका या अपना तय स्टाइल एक बार रख देते हैं।
ये वे मॉडल हैं जिनका नाम इस पेज पर आया है, और उनके कैटलॉग पन्नों के हिसाब से वे क्या लेते और देते हैं। इसे उस नक्शे की तरह पढ़ें कि हर फ़ॉर्म आपको क्या बदलने देता है, रैंकिंग की तरह नहीं।
| मॉडल | क्या पढ़ता है | जो सेटिंग बदल सकते हैं | समझदारी भरा पहला इस्तेमाल |
|---|
| Claude Sonnet 5 | टेक्स्ट और एक इमेज | एफ़र्ट (कम से अधिकतम), सिस्टम प्रॉम्प्ट, आउटपुट लंबाई | कई चरणों वाली कोडिंग और डिबगिंग |
| Claude Fable 5 | टेक्स्ट और एक इमेज | सिस्टम प्रॉम्प्ट, आउटपुट लंबाई, इमेज रेज़ोल्यूशन | लंबे संरचित प्रॉम्प्ट और कठिन सवाल |
| GPT 5.6 Terra | टेक्स्ट और कई इमेज | रीज़निंग एफ़र्ट, वर्बोसिटी, सिस्टम प्रॉम्प्ट | रोज़ की लिखाई, सारांश और कोड में मदद |
| Gemini 3.5 Flash | टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और वीडियो | थिंकिंग स्तर, तापमान, सिस्टम निर्देश | ऐसा काम जिसमें मीडिया और टेक्स्ट मिले हों |
| Kimi K2.6 | टेक्स्ट और कई इमेज | रीज़निंग एफ़र्ट, तापमान, सिस्टम प्रॉम्प्ट | बहुत लंबे इनपुट, जैसे पूरा कोडबेस |
इस तालिका के दो ब्योरे व्यवहार में बहुत मायने रखते हैं। इस समूह में Gemini 3.5 Flash अकेला है जो टेक्स्ट के साथ ऑडियो और वीडियो भी स्वीकार करता है, इसलिए रिकॉर्डिंग के साथ सवाल पहले वहीं जाता है। Kimi K2.6 262,000 टोकन तक की कॉन्टेक्स्ट विंडो बताता है, जो वह संख्या है जिसे तब देखना चाहिए जब आपका इनपुट एक अनुच्छेद नहीं, फ़ाइलों का ढेर हो।
यह वह चक्र है जो तीन मॉडल को एक तुलना में बदल देता है। इसके लिए एक ऐसा प्रॉम्प्ट चाहिए जो आपके लिए पहले से मायने रखता हो और कुछ मिनट।
- टूलकिट में Chat खोलें। टूलकिट पर जाएँ और मोड सिलेक्टर में Chat चुनें, ताकि मॉडल पिकर इमेज या वीडियो मॉडल की जगह भाषा मॉडल दिखाए।
- पहला मॉडल चुनें। Claude Sonnet 5 खोजें, अपना प्रॉम्प्ट लिखें, भूमिका चाहिए तो सिस्टम प्रॉम्प्ट जोड़ें और काम को ज़रूरत हो तो इमेज जोड़ें।
- भेजें और जवाब पढ़ें। नोट करें कि उसने क्या सही किया, क्या छोड़ा और नतीजे को कैसे फ़ॉर्मैट किया, इससे पहले कि अगला मॉडल आपकी राय रंग दे।
- मॉडल बदलें और फिर भेजें। GPT 5.6 Terra चुनें, फिर Gemini 3.5 Flash। आपका प्रॉम्प्ट बॉक्स में रहता है, मेल खाते अटैचमेंट उसके साथ जाते हैं और आप सिर्फ़ वही सेटिंग छूते हैं जो अलग हैं।
- तुलना करें और विजेता रखें। हिस्ट्री में जवाब स्क्रॉल करें, जो फ़िट बैठे उसे रखें और अगले दौर में वही मॉडल इस्तेमाल करें। जब इनपुट बाकियों के लिए बहुत लंबा हो तो Kimi K2.6 आज़माएँ।
अगर आपको जवाब टेक्स्ट नहीं, तस्वीर या वीडियो चाहिए, तो वही वर्कस्पेस उसे भी सँभालता है: चैट मॉडल से ब्रीफ़ लिखें, फिर मोड को इमेज या वीडियो मॉडल पर बदलें, और नए मॉडल में प्रॉम्प्ट फ़ील्ड हो तो प्रॉम्प्ट साथ चला आता है। स्टोरीबोर्ड पेज दिखाता है कि यह हैंडऑफ़ कहाँ काम आता है।
साथ-साथ तुलना तभी मायने रखती है जब मॉडलों को एक ही काम मिला हो। तीन आदतें इसे ईमानदार रखती हैं। दोबारा टाइप करने के बजाय वही प्रॉम्प्ट शब्दशः भेजें। एक बार में एक ही चीज़ बदलें, मॉडल या कोई सेटिंग, दोनों कभी नहीं। और उस हिसाब से परखें जो आपको चाहिए था, इस हिसाब से नहीं कि कौन सा जवाब सबसे लंबा है।
ऐसे प्रॉम्प्ट से परखें जिसका सही जवाब आप पहले से जानते हैं: पिछले हफ़्ते ठीक किया गया कोई बग, हाथ से दोबारा लिखा कोई अनुच्छेद, दो बार पढ़ा हुआ कोई दस्तावेज़। जब सही जवाब आपके दिमाग में हो, तो मॉडलों के बीच का फ़र्क पसंद का मामला नहीं रहता, बल्कि ऐसी चीज़ बन जाता है जिसे आप जाँच सकते हैं।
इसके साथ प्रॉम्प्ट के लिए एक छोटी चेकलिस्ट रखें:
- पहले काम बताएँ: जो करवाना है उससे शुरू करें, फिर सामग्री पेस्ट करें, ताकि हर मॉडल एक ही निर्देश से शुरू करे।
- भूमिका एक बार तय करें: पर्सोना या अपना तय स्टाइल सिस्टम प्रॉम्प्ट में रखें, हर संदेश में दोहराने की जगह।
- जोड़ें, वर्णन न करें: जब सवाल किसी स्क्रीनशॉट या चार्ट के बारे में हो, तो उसे शब्दों में समेटने के बजाय इमेज पढ़ने वाले मॉडल में जोड़ें।
- फ़ॉर्मैट तय करें: तालिका, क्रमांकित सूची या दो अनुच्छेद माँगें, ताकि फ़ॉर्मैट के फ़र्क सामग्री के फ़र्क को न छिपाएँ।
- एफ़र्ट बराबर रखें: अगर एक मॉडल को ऊँची रीज़निंग सेटिंग मिली है, तो बाकियों को भी मिलती-जुलती दें, या नतीजे पढ़ते समय उस अंतर को नोट करें।
रिकॉर्डिंग के लिए अलग ट्रांसक्रिप्शन फ़्लो अक्सर साफ़ शुरुआत होता है, जैसे ऑडियो से मीटिंग नोट्स में, और फिर कोई चैट मॉडल उस टेक्स्ट का सारांश बनाता है।
एक वर्कस्पेस टैब की भागदौड़ हटा देता है। वह हर सीमा नहीं हटाता, और कुछ सीमाएँ इसलिए जानने लायक हैं कि आप इसके भरोसे आदत बनाने से पहले उन्हें समझ लें।
सबसे बड़ी सीमा मेमोरी है। हर भेजना अलग रन है, इसलिए कोई मॉडल कभी नहीं देखता कि दूसरे ने क्या जवाब दिया, जब तक आप उसे प्रॉम्प्ट में पेस्ट न करें। अगर आप उम्मीद कर रहे थे कि Claude की आधी हुई बातचीत Gemini को थमा दें और वह वाक्य के बीच से आगे बढ़ जाए, तो टूलकिट आज ऐसे काम नहीं करता। संदर्भ आपको खुद साथ ले जाना होता है।
दूसरी बात यह है कि यह हर कंपनी का अपना ऐप नहीं है। जो सुविधाएँ किसी कंपनी के अपने प्रोडक्ट की होती हैं, जैसे सेव किए गए प्रोजेक्ट या लंबे समय की मेमोरी, वे यहाँ मॉडल चलाने का हिस्सा नहीं हैं। आपको मॉडल और उसकी सेटिंग मिलती हैं, उसके घर का बाकी सामान नहीं। और सेटिंग भी आपस में बदली नहीं जा सकतीं: Claude के एफ़र्ट स्तर, GPT की वर्बोसिटी और Gemini के थिंकिंग स्तर अलग-अलग डायल हैं, इसलिए मॉडलों में बराबर सेटिंग बस एक अनुमान है।
तीसरी बात भरोसे की है। जब दो जवाब आपस में टकराएँ, तो ऐप आपको नहीं बता सकता कि कौन सही है। तथ्य, आँकड़े और कोड ऐसे स्रोत से जाँचें जिस पर आपको भरोसा हो, और कानूनी, चिकित्सा या वित्तीय जवाबों को किसी योग्य पेशेवर के पढ़े बिना असली फ़ैसलों में न ले जाएँ। आख़िर में, कैटलॉग बदलता रहता है: मॉडल जुड़ते और हटते हैं, इसलिए इस पेज का कोई नाम बाद में बदल सकता है। कैटलॉग और मॉडल पिकर ही असली स्रोत हैं।
अगर आप ज़्यादातर एक ही मॉडल में रहते हैं और शायद ही तुलना करते हैं, तो इससे ज़्यादा फ़र्क नहीं पड़ता। अगर आप अक्सर तुलना करते हैं, तो यह एक पेस्ट और तीन पेस्ट का फ़र्क है।
क्या मैं एक ही चैट में Claude, GPT और Gemini के बीच बदल सकता हूँ?
आप टूलकिट के Chat मोड को छोड़े बिना मॉडल बदल सकते हैं, और नए मॉडल में प्रॉम्प्ट फ़ील्ड हो तो आपका प्रॉम्प्ट टेक्स्ट बॉक्स में बना रहता है। जिसकी उम्मीद नहीं करनी चाहिए, वह है एक ऐसा थ्रेड जिसे तीनों मॉडल साझा करें। हर भेजना अपना रन है और उसका जवाब आपकी हिस्ट्री में अलग दिखता है, इसलिए अगर अगले मॉडल को पिछला जवाब चाहिए, तो उसे प्रॉम्प्ट में पेस्ट करें।
क्या अगला मॉडल याद रखता है कि पिछले ने क्या कहा?
नहीं, मान लें कि नहीं रखता। मॉडल उसी रन में भेजे गए प्रॉम्प्ट और सेटिंग का जवाब देता है। किसी दूसरे मॉडल पर फ़ॉलो-अप के लिए पिछले जवाब का वह हिस्सा नए प्रॉम्प्ट में कॉपी करें जो मायने रखता है, साथ में संदर्भ की एक पंक्ति, जैसे वह किस सवाल का जवाब था। जवाब परखने के लिए भी यह अच्छी आदत है, क्योंकि इससे दिखता है कि दूसरा मॉडल असली सामग्री के साथ क्या करता है।
मैं कौन से मॉडल इस्तेमाल कर सकता हूँ?
large-language-models श्रेणी में 75 मॉडल हैं। यह पेज Claude Sonnet 5, Claude Fable 5, GPT 5.6 Terra, Gemini 3.5 Flash और Kimi K2.6 इस्तेमाल करता है, और Chat मोड का मॉडल पिकर आपको बाकी को नाम से खोजने देता है। आप उन्हें कलेक्शन में श्रेणी के हिसाब से भी देख सकते हैं, जहाँ हर मॉडल का अपना पेज ब्योरे के साथ है।
क्या मैं चैट प्रॉम्प्ट में इमेज या फ़ाइलें जोड़ सकता हूँ?
जहाँ मॉडल स्वीकार करे, हाँ। Claude Sonnet 5 और Claude Fable 5 एक इमेज लेते हैं, GPT 5.6 Terra और Kimi K2.6 इमेज की सूची लेते हैं, और Gemini 3.5 Flash ऑडियो और वीडियो इनपुट भी बताता है। टूलकिट दिखाता है कि हर मॉडल में अटैचमेंट के कौन से स्लॉट हैं। अगर आप ऐसे मॉडल पर जाएँ जिसमें मेल खाता स्लॉट नहीं है, तो फ़ाइल छूट जाती है, इसलिए जो मॉडल फ़िट हो उस पर पहुँचकर उसे दोबारा जोड़ें।
क्या इसे मुफ़्त में आज़माया जा सकता है?
नए अकाउंट को मुफ़्त क्रेडिट मिलते हैं, जो इतने हैं कि एक ही प्रॉम्प्ट कुछ मॉडल को भेजकर देख सकें कि वे कैसे अलग हैं। उसके बाद हर रन में क्रेडिट लगते हैं, और लागत मॉडल और आपकी चुनी सेटिंग पर निर्भर करती है। प्लान का आकार और कीमतें बदलती रहती हैं, इसलिए प्राइसिंग पेज ही उन्हें पढ़ने की एकमात्र जगह है।
कोडिंग के लिए कौन सा मॉडल सबसे अच्छा है?
कोई एक जवाब नहीं है, और आज़माने की वजह कैटलॉग ही है। Claude Sonnet 5 और Kimi K2.6 दोनों को कोडिंग और एजेंट मॉडल बताया गया है, और GPT 5.6 Terra भी कोड में मदद के लिए सूचीबद्ध है। कोई ऐसा बग लें जिसे आप पहले सुलझा चुके हैं, उसे दो-तीन मॉडल को दें और देखें कि आप कौन सी व्याख्या पाना चाहते थे। आपका कोड और आपकी आदतें किसी भी सूची से बेहतर फ़ैसला करती हैं।
क्या मैं सिस्टम प्रॉम्प्ट या भूमिका तय कर सकता हूँ?
यहाँ के ज़्यादातर चैट मॉडल में इसके लिए फ़ील्ड है। Claude Sonnet 5, Claude Fable 5, GPT 5.6 Terra और Kimi K2.6 इसे सिस्टम प्रॉम्प्ट कहते हैं, और Gemini 3.5 Flash इसे सिस्टम निर्देश कहता है। इसे ऐसी भूमिका, लहजे या फ़ॉर्मैट के लिए इस्तेमाल करें जो हर जवाब में चाहिए, और प्रॉम्प्ट बॉक्स को काम के लिए रखें, ताकि आप अपने नियम दोबारा लिखे बिना मॉडल बदल सकें।
क्या हर मॉडल के लिए अलग अकाउंट चाहिए?
नहीं। ये मॉडल Picasso IA के अंदर चलते हैं, इसलिए एक अकाउंट सबको कवर करता है, और आप जो क्रेडिट खर्च करते हैं वे वही हैं जो इमेज या वीडियो पर खर्च होते। आप पिकर से मॉडल चुनते हैं, हर एक के लिए अलग साइट में साइन इन नहीं करते।
जब दो मॉडल अलग जवाब दें तो क्या करूँ?
असहमति को संकेत मानें, फ़ैसला नहीं। प्रॉम्प्ट में हर मॉडल से कहें कि वह अपना तर्क या स्रोत दिखाए, जिस दावे में फ़र्क है उसे किसी भरोसेमंद स्रोत से जाँचें और जो तथ्य मायने रखते हैं उन्हें तीसरे मॉडल या उस विषय को जानने वाले इंसान से परखवाएँ। स्वास्थ्य, कानून या पैसों के मामले में किसी मॉडल की सामान्य जानकारी योग्य पेशेवर की जगह कभी नहीं लेती।
क्या मैं जवाब से इमेज या वीडियो बना सकता हूँ?
हाँ, वही टूलकिट चैट के अलावा इमेज, वीडियो, म्यूज़िक और वॉइस भी सँभालता है। चैट मॉडल से ब्रीफ़ लिखें, मोड बदलें, और नए मॉडल में प्रॉम्प्ट फ़ील्ड हो तो प्रॉम्प्ट साथ चला आता है। यह स्क्रिप्ट, शॉट लिस्ट और इमेज प्रॉम्प्ट के लिए अच्छा चलता है, जिन्हें आप फिर कैटलॉग के किसी मॉडल पर चला सकते हैं।
खिड़कियों के बीच प्रॉम्प्ट कॉपी करना बंद करने के लिए तैयार हैं? टूलकिट खोलें, Chat चुनें और अपना पहला प्रॉम्प्ट लगातार दो मॉडल को भेजें।