मॉडल चुनना
रोज़ की चैट, लंबे संदर्भ, तर्क और मुफ़्त इस्तेमाल के लिए एक निर्णय गाइड।
नई चैट DeepSeek V4 Flash पर 0.3× से शुरू होती हैं। तभी बदलें जब कोई ठोस वजह हो — बड़ा संदर्भ विंडो, तस्वीरें, दिखने वाला तर्क, या छोटा बिल। सटीक आँकड़ों के साथ पूरी सूची मॉडल पर है।
ज़रूरत के हिसाब से चुनें
| आप क्या चाहते हैं | क्या लें | लागत | बदले में |
|---|---|---|---|
| रोलप्ले के लिए एक अच्छा डिफ़ॉल्ट | DeepSeek V4 Flash | 0.3× | कुछ नहीं — इससे सस्ता कोई प्लगइन या लोर खोज नहीं देता |
| वही दाम, बड़ा विंडो | MiMo V2.5 | 0.3× | 163,840 की जगह 262,144 टोकन |
| कुछ भी ख़र्च न करना | Llama 3.1 8B | 0× | हर 3 घंटे में 15 संदेश, और कोई प्लगइन, लोर खोज या मेमोरी लेखन नहीं। फ्री मॉडल |
| बहुत लंबी चैट, या बड़ी वर्ल्ड बुक | GLM 5.3 Flash | 0.5× | 1,048,576 टोकन, पर तर्क हमेशा चालू रहता है और बंद नहीं होता |
| ज़बरदस्ती के तर्क के बिना दस लाख टोकन का विंडो | DeepSeek V4.1 Flash | 0.7× | GLM 5.3 Flash से ज़रा महँगा |
| ऐसा मॉडल जो आपकी लगाई तस्वीरें पढ़े | GLM 5.3 Flash (0.5×), DeepSeek V4.1 Flash (0.7×) या Gemini 3 Flash Preview (1.2×) | 0.5×–1.2× | Gemini 3 Flash Preview के लिए सदस्यता चाहिए |
| मॉडल को सोचते हुए देखना | Optional लिखा कोई भी मॉडल, तर्क चालू करके | वही | सोचने के टोकन जवाब के टोकन की तरह गिने जाते हैं |
| ऐसा तर्क जो कभी बंद नहीं होता | DeepSeek R1 | 1.0× | टूल समर्थन नहीं: कोई प्लगइन, लोर खोज या मेमोरी लेखन नहीं |
| एडवांस्ड श्रेणी | Gemini 3 Flash Preview (1.2×) या GLM 5 (1.3×) | 1.2×–1.3× | चालू सदस्यता चाहिए |
बड़ा संदर्भ विंडो कोई पेड फ़ीचर नहीं है: बेसिक श्रेणी के दो मॉडल दस लाख टोकन सँभालते हैं।
एक टर्न असल में कितना पड़ता है
एक टर्न पर भेजी गई हर चीज़ और जवाब, दोनों का शुल्क लगता है। एक जमी हुई चैट — कैरेक्टर कार्ड, पर्सोना, वर्ल्ड बुक प्रविष्टियाँ, इतिहास और एक पूरा जवाब — औसतन लगभग 8,000 टोकन की होती है:
| गुणक | मॉडल | 8,000 टोकन के एक टर्न के क्रेडिट |
|---|---|---|
| 0× | Llama 3.1 8B | 0 |
| 0.3× | DeepSeek V4 Flash, MiMo V2.5 | ~2,400 |
| 0.5× | DeepSeek V3.2, GLM 5.3 Flash | ~4,000 |
| 0.7× | DeepSeek V4.1 Flash, DeepSeek V4 Pro | ~5,600 |
| 1.0× | DeepSeek R1, GLM 4.7 | ~8,000 |
| 1.2× | Gemini 3 Flash Preview | ~9,600 |
| 1.3× | GLM 5 | ~10,400 |
पैमाने के लिए: Pro प्लान के 2,600,000 मासिक क्रेडिट डिफ़ॉल्ट मॉडल पर मोटे तौर पर 1,000 टर्न हैं, या GLM 5 पर करीब 250। शुरुआत के छोटे संदेश इससे कहीं सस्ते पड़ते हैं; इतिहास जमा होने के साथ यह आँकड़ा बढ़ता है। क्रेडिट
पिकर के आँकड़े पढ़ना
AI मॉडल चुनें हर मॉडल के बगल में समुदाय का डेटा दिखाता है। उत्पाद में गुणवत्ता का यही अकेला संकेत है — Reverie अपनी कोई रैंकिंग नहीं छापता।
| आँकड़ा | कैसे दिखता है | मतलब क्या है | कब से दिखता है |
|---|---|---|---|
| गुणवत्ता | <n>% पसंद किया गया | आमने-सामने के गुप्त चुनावों में से इस मॉडल के हिस्से | 30 निपटी हुई तुलनाओं के बाद |
| भरोसा | 1–5 | उस प्रतिशत के पीछे कितना डेटा है | — |
| हेड-टू-हेड | हेड-टू-हेड (<n>) | किसी एक ख़ास दूसरे मॉडल के मुक़ाबले इसका रिकॉर्ड | उस जोड़ी की 5 तुलनाओं के बाद |
| पसंद दर | एक प्रतिशत | थम्स डाउन के बजाय थम्स अप पाने वाले जवाबों का हिस्सा | 3 रेटिंग वाले जवाबों के बाद |
| गति | TTFT <समय> · <दर> टोकन/सेकंड | पहले टोकन तक का समय, फिर टोकन प्रति सेकंड | — |
इन सीमाओं से नीचे पिकर आँकड़े की जगह डेटा एकत्र किया जा रहा है, अभी तक कोई डेटा नहीं या अभी जारी किया गया दिखाता है। कम नमूनों वाला मॉडल ख़राब नहीं होता — बस नया होता है।
तुलना का डेटा उस कार्ड से आता है जो चैट में आपके पहले संदेश पर दो जवाब देता है; आप जिसे रखते हैं वह एक वोट के रूप में दर्ज होता है। दो जवाबों की तुलना। पसंद दर अलग-अलग जवाबों पर दिए गए थम्स अप और थम्स डाउन से आती है।
जब दूसरा मॉडल जवाब नहीं होता
जवाब की लंबाई, कथन का नज़रिया और रफ़्तार सेटिंग्स हैं, मॉडल के गुण नहीं। हर टर्न पर ज़्यादा चुकाने से पहले, स्थायी बदलाव के लिए साइड पैनल में सेटिंग्स → मॉडल और जनरेशन आज़माएँ, या सिर्फ़ एक टर्न के लिए कोई स्लैश कमांड। लंबी चैट में दोहराव और भटकाव आमतौर पर संदर्भ की समस्या है — बड़ा विंडो या साफ़-सुथरी मेमोरी महँगे मॉडल से ज़्यादा काम आती है।