मुफ़्त एआई एक्सेस
आश्चर्य की बात है, बहुत से लोगों ने अभी भी कभी किसी तंत्रिका नेटवर्क से बात नहीं की है या एक भी एआई एजेंट नहीं चलाया है - यह महंगा, जटिल या 'मेरे लिए नहीं' लगता है। वास्तव में आप अभी मुफ़्त में शुरुआत कर सकते हैं, अक्सर बिना किसी बैंक कार्ड या शक्तिशाली कंप्यूटर के। एआई तक पहुंच प्राप्त करने के सिद्ध तरीके नीचे दिए गए हैं: निःशुल्क स्तरों से लेकर कंप्यूटिंग अनुदान तक। सीमाएँ और शर्तें बदलती रहती हैं - हम नियमित रूप से उनकी जाँच करते हैं।
कैसे उपयोग करें: एक कार्ड चुनें, लिंक खोलें और साइन अप करें - प्रत्येक पर वर्तमान सीमाएं सूचीबद्ध हैं।
निःशुल्क स्तर
तुरंत और मुफ़्त में काम करें, आमतौर पर बिना कार्ड के: साइन अप करें और उपयोग करें। सीमाएं हैं (प्रति दिन अनुरोध, प्रति मिनट टोकन), लेकिन आरंभ करने और व्यक्तिगत कार्यों के लिए वे काफी हैं।
Gemini 2.5/3 फ़्लैश, Gemma 3, मल्टीमॉडल
DeepSeek R1/V3, Llama, Qwen
एक कुंजी के माध्यम से 28-30 निःशुल्क मॉडल
GPT-5, GPT-4.1, GPT-4o, ओ4-मिनी, Llama
परीक्षण क्रेडिट
आज़माने के लिए डॉलर में शुरुआती शेष राशि (उदाहरण के लिए $5)। कुछ दिनों या हफ्तों में समाप्त हो जाएगा - भुगतान करने से पहले अपने कार्य के लिए एक मॉडल का परीक्षण करना आसान है।
कोई कार्ड नहीं, एसएमएस साइन-अप
नए Google क्लाउड खाते; Gemini 3.1 प्रो, इमेजेन, वीओ, पूर्ण वर्टेक्स एआई कैटलॉग पर खर्च करें
स्टार्टअप कार्यक्रम
कंपनियों के लिए बड़े कंप्यूटिंग अनुदान और क्रेडिट: हजारों से सैकड़ों हजारों डॉलर तक। इसे कैसे प्राप्त करें: एक स्टार्टअप पंजीकृत करें (कानूनी इकाई, उत्पाद, साइट) और आवेदन करें; कुछ कार्यक्रमों के लिए त्वरक या निवेशक की आवश्यकता होती है।
ओपन-सोर्स अनुरक्षकों के लिए
छात्रों के लिए
छात्र स्थिति के साथ निःशुल्क पहुंच और क्रेडिट। इसे कैसे प्राप्त करें: पुष्टि करें कि आप एक छात्र हैं - एक .edu ईमेल या GitHub Education और विश्वविद्यालय कार्यक्रमों के माध्यम से सत्यापन।
सत्यापित छात्र
वाईसी कैंपस इवेंट 2025-2026 में भाग लेने वाले छात्रों के लिए मुफ्त क्रेडिट; इसमें Azure/AWS क्लाउड, GPT/Claude/Grok, आवाज, खोज, वीडियो, डेटाबेस शामिल हैं
छात्रों के लिए सत्यापित .edu ईमेल के साथ निःशुल्क A100 कंप्यूट क्रेडिट; 3-14 दिन सक्रियण
स्थानीय एआई: आपके अपने हार्डवेयर पर आपका अपना मॉडल
ओपन मॉडल सीधे आपके कंप्यूटर पर चलाए जा सकते हैं - मुफ़्त में, इंटरनेट के बिना, और आपका डेटा कहीं भी नहीं जाता है। नीचे, जटिल शब्दों के बिना, हम यह पता लगाएंगे कि आपका कंप्यूटर क्या करने में सक्षम है, और एक मॉडल का चयन करें जिसे आप एक कमांड के साथ इंस्टॉल कर सकते हैं।
अपने हार्डवेयर का पता कैसे लगाएं2 मिनट - और आप अपनी कक्षा जानते हैं।
एआई मॉडल एक बड़ी फ़ाइल है जिसे चलाने के लिए पूरी तरह से कंप्यूटर की मेमोरी में लोड किया जाता है। मॉडल जितना स्मार्ट होगा, वह उतना ही बड़ा होगा और उसे उतनी ही अधिक मेमोरी की आवश्यकता होगी। एक सरल नियम: मॉडल के नाम में संख्या (उदाहरण के लिए, 7B 7 बिलियन पैरामीटर है) लगभग गीगाबाइट में मेमोरी की मात्रा है जिसकी उसे आवश्यकता है; किफायती प्रारूप में Q4 - लगभग आधा (7B ≈ 4-5 जीबी)। मॉडल वीडियो कार्ड पर, उसकी वीडियो मेमोरी (VRAM) में सबसे तेज़ चलता है; यदि कोई शक्तिशाली वीडियो कार्ड नहीं है, तो इसे नियमित रैम (RAM) का उपयोग करने वाला माना जाता है - धीमा, लेकिन यह काम करता है। Mac पर M1-M4 चिप्स में एक सामान्य मेमोरी होती है, इसलिए वे बड़े मॉडल को भी अच्छी तरह से संभालते हैं। सबसे पहले पता लगाएं कि आपके पास कितनी मेमोरी है:
- Mac: Apple मेनू खोलें (स्क्रीन के ऊपरी बाएँ कोने में लोगो) और इसके बारे में Mac चुनें। "मेमोरी" लाइन में आपकी क्षमता होगी - उदाहरण के लिए, "16 जीबी"।
- Windows: `Ctrl+Shift+Esc` पर एक साथ क्लिक करें, "प्रदर्शन" टैब खोलें और बाईं ओर "मेमोरी" चुनें। शीर्ष पर कुल वॉल्यूम होगा - उदाहरण के लिए, "16.0 जीबी"।
- Linux: टर्मिनल में `free -h` टाइप करें और Enter दबाएँ। पंक्ति में `Mem` पहला नंबर RAM की संपूर्ण मात्रा है।
- NVIDIA: टर्मिनल में, `nvidia-smi` दर्ज करें - वीडियो मेमोरी की मात्रा तालिका के ऊपरी दाएं कोने में होगी। या GeForce Experience ऐप में देखें।
- AMD: Linux - टीम `radeontop` में; Windows में - आवेदन में AMD Adrenalin।
- Windows: `Ctrl+Shift+Esc` -> प्रदर्शन -> जीपीयू पर क्लिक करें। लाइन "समर्पित ग्राफिक्स मेमोरी" ढूंढें - किसी भी वीडियो कार्ड के लिए काम करता है।
- Mac (M1-M4): कोई अलग वीडियो मेमोरी नहीं है - कंप्यूटर की सामान्य मेमोरी का उपयोग किया जाता है, और यह एक प्लस है: इसका लगभग पूरा उपयोग एआई के लिए किया जा सकता है।
एक मॉडल लें जिसका आकार (Q4 में, यह कार्ड में लिखा है) आपकी खाली मेमोरी से कम है, और 2-4 जीबी रिजर्व छोड़ दें - सिस्टम के लिए और "डायलॉग मेमोरी" (संदर्भ) के लिए। यदि संदेह हो, तो छोटे मॉडल से शुरुआत करें: यदि यह जल्दी काम करता है, तो बड़ा मॉडल आज़माएँ। नीचे हमने पहले ही मॉडलों को स्तरों में विभाजित कर दिया है - अपनी मेमोरी का आकार चुनें।
प्रवेश स्तर के लैपटॉप, बेसिक MacBook Air M1/M2, बिना वीडियो कार्ड वाले पीसी।
कमज़ोर हार्डवेयर के लिए सर्वोत्तम विकल्प: तेज़, अच्छी बातचीत और निर्देशों का पालन।
अपने आकार के लिए तर्क और कोड में मजबूत, वाणिज्य (MIT) के लिए अनुमति है।
सबसे हल्का: यह लगभग हर जगह चलेगा, सरल कार्यों और नोट्स के लिए अच्छा है।
क्या लॉन्च करना है
LM Studio - एक विंडो वाला एप्लिकेशन: इसे डाउनलोड करें, सूची से एक मॉडल चुनें, "डाउनलोड करें" पर क्लिक करें और चैट करें। प्रारंभ करने का सबसे आसान तरीका कमांड लाइन के बिना है।
Ollama - कमांड लाइन के लिए: एक कमांड `ollama run <модель>` मॉडल को डाउनलोड और चलाता है। डेवलपर्स और एकीकरणों के लिए सुविधाजनक (आपका API से localhost)।
मॉडलों की तुलना
यहां केवल स्थानीय लॉन्च के उदाहरण हैं। सभी मॉडलों को संपूर्ण कैटलॉग में देखा और तुलना किया जा सकता है: सभी मॉडल → · मॉडलों की तुलना करें →
| नमूना | निशानेबाज़ी दीर्घा | आकार (Q4) |
|---|---|---|
| Llama 3.2 3B★ | 8 GB RAM | ~2 GB |
| Phi-4 Mini | 8 GB RAM | ~2.5 GB |
| Gemma 2 2B | 8 GB RAM | ~1.6 GB |
| Llama 3.1 8B★ | 16 GB RAM | ~4.9 GB |
| Qwen2.5 7B | 16 GB RAM | ~4.7 GB |
| Mistral NeMo 12B | 16 GB RAM | ~7 GB |
| Qwen2.5 Coder 32B★ | 32 GB RAM / VRAM | ~20 GB |
| Gemma 2 27B | 32 GB RAM / VRAM | ~16 GB |
| DeepSeek R1 32B | 32 GB RAM / VRAM | ~20 GB |
| Llama 3.3 70B★ | 64 GB+ RAM / VRAM | ~43 GB |
| Qwen2.5 72B | 64 GB+ RAM / VRAM | ~47 GB |
| DeepSeek R1 70B | 64 GB+ RAM / VRAM | ~43 GB |
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों
परिमाणीकरण और Q4 क्या है?
क्वांटाइजेशन मॉडल को संपीड़ित करता है, जिससे तराजू की सटीकता कम हो जाती है - फ़ाइल कई गुना छोटी हो जाती है और मेमोरी में फिट हो जाती है। Q4 (4 बिट्स) - लोकप्रिय संतुलन: गुणवत्ता में लगभग कोई हानि नहीं होती है, लेकिन Q8 का ~आधा हिस्सा लेता है। गाइड में आयाम Q4 परिमाणीकरण के लिए हैं।
RAM या VRAM - कौन अधिक महत्वपूर्ण है?
वीडियो कार्ड (GPU) पर मॉडल सबसे तेज़ चलता है - वॉल्यूम VRAM यहां महत्वपूर्ण है। शक्तिशाली GPU के बिना, मॉडल को नियमित RAM में लोड किया जाता है और प्रोसेसर पर गणना की जाती है (धीमा, लेकिन यह काम करता है)। Apple Silicon में एक संयुक्त मेमोरी है, इसलिए Mac बड़े मॉडलों को अच्छी तरह से संभाल सकता है।
क्या इसका उपयोग व्यवसाय में किया जा सकता है?
मॉडल लाइसेंस देखें. Apache 2.0 और MIT लगभग बिना किसी प्रतिबंध के व्यावसायिक उपयोग की अनुमति देते हैं। Llama और Gemma लाइसेंस की भी अनुमति है, लेकिन शर्तों के साथ (उदाहरण के लिए, Llama के लिए उपयोगकर्ताओं की संख्या की एक सीमा)। हमेशा लाइसेंस टेक्स्ट की जांच करें.
आपको कितना डिस्क स्थान चाहिए?
प्रत्येक मॉडल ~1.5 GB (हल्का) से 40+ जीबी (बड़ा) तक एक अलग फ़ाइल है। कई मॉडलों के लिए पर्याप्त खाली स्थान छोड़ें। Ollama और LM Studio उन्हें अपने फ़ोल्डर में रखें; अनावश्यक को एक आदेश से हटाया जा सकता है।