Grok vs Llama
Llama Meta के डाउनलोड किए जा सकने वाले मॉडल्स की सीरीज़ है; Grok xAI का होस्टेड असिस्टेंट और API है। दोनों अलग ज़रूरतें पूरी करते हैं—जानें आपके लिए कौन सा सही है।
नया क्लोज्ड मॉडल बनाम पुरानी ओपन फैमिली
2026 में Grok की तुलना Llama से करने का मतलब दो बिल्कुल अलग चीज़ों की तुलना करना है। Grok xAI का तेज़ी से विकसित हो रहा क्लोज्ड असिस्टेंट है, जिसका नया फ्लैगशिप मॉडल Grok 4.7 सितंबर 2026 में रिलीज़ हुआ था। Llama Meta की ओपन-वेट मॉडल्स की फैमिली है; इसकी नवीनतम पीढ़ी, Llama 4 Scout और Llama 4 Maverick, अप्रैल 2025 में आई थी और आज भी व्यापक रूप से उपयोग की जाती है क्योंकि इसे कोई भी डाउनलोड और रन कर सकता है। Meta के नए असिस्टेंट मॉडल्स का नाम अलग है (Muse), और वे Llama मॉडल्स नहीं हैं।
Grok.Online एक स्वतंत्र साइट है जो केवल Grok मॉडल्स चलाती है; हमारे चैट में Llama उपलब्ध नहीं है।
तुलना तालिका
| Grok | Llama 4 | |
|---|---|---|
| निर्माता | xAI (SpaceX) | Meta |
| तुलना किए गए मॉडल्स | Grok 4.7, Grok 4.3, Grok 4.20 (2026) | Llama 4 Maverick और Scout (अप्रैल 2025) |
| वेट्स (Weights) | क्लोज्ड | ओपन, Llama 4 Community License के तहत |
| डिज़ाइन | साझा नहीं किया गया | Mixture of experts, 17B एक्टिव पैरामीटर्स |
| इनपुट | टेक्स्ट और इमेज | टेक्स्ट और इमेज |
| OpenRouter पर संदर्भ विंडो | 500K (4.7), 1M (4.3), 2M (4.20) | लगभग 524K (Maverick), लगभग 1.3M (Scout) |
| होस्टेड कीमत प्रति 10 लाख टोकन | $1.25 इनपुट और $2.50 आउटपुट से शुरू (4.20, 4.3); $2 और $6 (4.7) | Maverick $0.1875 / $0.6525; Scout $0.10 / $0.30 |
| हमारे चैट में उपलब्ध | हाँ | नहीं |
OpenRouter सूची मूल्य, अक्टूबर 2026। अलग-अलग होस्टिंग कंपनियों में Llama की कीमतें भिन्न हो सकती हैं।
समय का अंतर मायने रखता है
Llama 4, Grok 4.7 से लगभग अठारह महीने पुराना है, और AI की दुनिया में यह बहुत लंबा समय होता है। Grok 4.7 का ट्रेनिंग डेटा मई 2026 तक का है, इसलिए इसे हाल की घटनाओं, सॉफ़्टवेयर वर्शन्स और रिसर्च की कहीं बेहतर जानकारी है। यदि आपको कठिन रीज़निंग, जटिल एजेंट टास्क या कठिन कोडिंग के लिए सबसे सक्षम असिस्टेंट की आवश्यकता है, तो Grok 4.7 जैसा मौजूदा फ्लैगशिप एक बेहतर विकल्प है। हम बेंचमार्क स्कोर उद्धृत नहीं करते क्योंकि दोनों निर्माताओं के अपने आँकड़े अलग-अलग चीज़ें मापते हैं, लेकिन चुनौतीपूर्ण कार्यों में 2025 के ओपन मॉडल और 2026 के अंत के फ्लैगशिप के बीच का अंतर आसानी से देखा जा सकता है।
ओपननेस और नियंत्रण
Llama का सबसे बड़ा फ़ायदा यह है कि यह पूरी तरह आपके नियंत्रण में हो सकता है। Scout और Maverick के वेट्स डाउनलोड किए जा सकते हैं, आपके अपने हार्डवेयर या क्लाउड पर चलाए जा सकते हैं, आपके डेटा पर फ़ाइन-ट्यून किए जा सकते हैं और प्रोडक्ट्स में जोड़े जा सकते हैं — बशर्ते आप Meta के कम्युनिटी लाइसेंस का पालन करें, जिसमें बहुत बड़ी कंपनियों के लिए कुछ शर्तें शामिल हैं। कुल 109 बिलियन पैरामीटर्स वाला Scout इन दोनों में छोटा मॉडल है। चूंकि कई प्रोवाइडर्स Llama को होस्ट करते हैं, इसलिए प्रति टोकन लागत बहुत कम आती है।
Grok के लिए आप xAI या OpenRouter जैसे रीसेलर पर निर्भर रहते हैं। xAI ने केवल पुराने मॉडल्स के वेट्स पब्लिश किए हैं: 2024 में Apache 2.0 के तहत Grok-1, और 2025 में अपने कम्युनिटी लाइसेंस के तहत Grok 2.5। वे रिसर्च के लिए दिलचस्प हैं, लेकिन आज के Grok से काफी पीछे हैं।
दैनिक उपयोग में अनुभव
ज़्यादातर लोग Grok का उपयोग grok.com, Grok ऐप्स, X पर या हमारी जैसी साइट पर करते हैं। इसके आधिकारिक ऐप्स में वेब और X सर्च, वॉइस और इमेज व वीडियो के लिए Grok Imagine जैसी सुविधाएं मिलती हैं। Llama का कोई एक ठिकाना नहीं है: यह दूसरों के ऐप्स और टूल्स, होस्टिंग सेवाओं और उत्साही यूज़र्स के अपने कंप्यूटरों पर चलता है, इसलिए आपको मिलने वाला अनुभव इस बात पर निर्भर करता है कि इसे कौन चला रहा है।
Meta का अपना असिस्टेंट, Meta AI, अब Meta के नए Muse मॉडल्स पर शिफ्ट हो चुका है, इसलिए Llama आज मुख्य रूप से एक कंज़्यूमर प्रोडक्ट के बजाय डेवलपर्स और प्रयोगकर्ताओं के लिए एक मॉडल बन गया है।
लागत
API के ज़रिए बड़े पैमाने पर काम करने के लिए Llama काफी सस्ता है: Scout की लागत $0.10 प्रति मिलियन इनपुट टोकन है, जबकि हमारे चैट में सबसे सस्ते Grok मॉडल, Grok 4.20 के लिए यह $1.25 है। यदि आपका काम सरल है, जैसे टेक्स्ट क्लासिफिकेशन या फ़ील्ड्स निकालना, तो यह अंतर तेज़ी से बड़ा हो जाता है। कठिन कार्यों के लिए, एक अधिक शक्तिशाली मॉडल जो पहली बार में ही सही परिणाम दे, कुल मिलाकर अधिक किफायती साबित हो सकता है। Llama को अपने सर्वर पर चलाने से गणित फिर बदल जाता है: वहाँ प्रति-टोकन बिल नहीं होता, लेकिन आपको GPU, बिजली और सेटअप संभालने वाली टीम का खर्च उठाना पड़ता है, जो केवल लगातार और भारी उपयोग या डेटा को इन-हाउस रखने की मजबूरी में ही समझदारी भरा होता है। हमारी साइट पर, तीनों Grok मॉडल्स रोज़ाना 30 मैसेज के साथ आज़माने के लिए मुफ़्त हैं।
Scout या Maverick?
यदि आप Llama चुनते हैं, तो भी आपको दोनों Llama 4 मॉडल्स में से चुनना होगा। दोनों प्रति टोकन 17 बिलियन पैरामीटर्स सक्रिय करते हैं और दोनों इमेज पढ़ सकते हैं, इसलिए अपनी क्वालिटी के हिसाब से वे काफी तेज़ महसूस होते हैं।
- Llama 4 Scout 16 एक्सपर्ट्स और कुल 109 बिलियन पैरामीटर्स का उपयोग करता है। यह दोनों में हल्का है, होस्ट करने में आसान है, और OpenRouter पर इसकी विंडो अधिक लंबी (लगभग 1.3 मिलियन टोकन) है।
- Llama 4 Maverick 128 एक्सपर्ट्स का उपयोग करता है, जिससे यह कुल मिलाकर काफी बड़ा और आमतौर पर दोनों में अधिक शक्तिशाली है; OpenRouter पर इसकी विंडो लगभग 524,000 टोकन की है।
इनमें से किसी को भी खुद होस्ट करने के लिए डेटा-सेंटर GPU की ज़रूरत होती है, होम PC की नहीं। जो लोग अपने लैपटॉप पर मॉडल चाहते हैं, वे आमतौर पर बहुत छोटे ओपन मॉडल्स चुनते हैं। यदि आप सिर्फ एक सक्षम असिस्टेंट से चैट करना चाहते हैं, तो होस्टेड मॉडल सबसे सरल रास्ता है, और आप सेकंडों में हमारे चैट में Grok 4.20 आज़मा सकते हैं।
Grok चुनें यदि…
- आप 2026 तक की जानकारी वाला एक आधुनिक फ्लैगशिप मॉडल चाहते हैं;
- आपके काम में कठिन रीज़निंग, कोडिंग या जटिल टास्क शामिल हैं;
- आप खुद मॉडल चलाने के बजाय एक मैनेज्ड सर्विस पसंद करते हैं;
- आप इसे तुरंत आज़माना चाहते हैं: मुफ़्त में Grok 4.7 से चैट करें।
Llama चुनें यदि…
- आपको अपने हार्डवेयर या प्राइवेट क्लाउड पर मॉडल चलाने की आवश्यकता है;
- आप अपने डेटा पर मॉडल को फ़ाइन-ट्यून करना चाहते हैं;
- उच्चतम क्वालिटी की तुलना में प्रति टोकन बेहद कम लागत आपके लिए अधिक मायने रखती है;
- आपके प्रोजेक्ट को कानूनी, प्राइवेसी या रिसर्च कारणों से ओपन वेट्स की आवश्यकता है।
व्यापक रूप से ओपन मॉडल्स की तुलना करना चाहते हैं? देखें Grok vs DeepSeek, या इसके ओपन रिलीज़ सहित Grok का इतिहास पढ़ें।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल (FAQ)
क्या Llama Grok से बेहतर है?
मॉडल को खुद चलाने के लिए Llama व्यावहारिक विकल्प है क्योंकि इसके वेट्स ओपन हैं। आज के समय में बेहतरीन जवाब पाने के लिए Grok 4.7 जैसा आधुनिक मॉडल अधिक शक्तिशाली है।
क्या Llama 4 से नया कोई Llama मॉडल है?
अक्टूबर 2026 तक, Llama नाम से कोई नया मॉडल नहीं है। Meta के नए मॉडल्स को Muse कहा जाता है।
क्या Grok Llama की तरह ओपन सोर्स है?
केवल आंशिक रूप से। Grok-1 और Grok 2.5 के वेट्स सार्वजनिक हैं, लेकिन वर्तमान Grok मॉडल्स के नहीं।
क्या मैं Grok.Online पर Llama का उपयोग कर सकता हूँ?
नहीं। हमारे चैट का हर मॉडल xAI का है; इनमें Meta का Llama शामिल नहीं है।
Grok से कुछ पूछने के लिए तैयार हैं?
कोई अकाउंट नहीं, कोई डाउनलोड नहीं, कोई कार्ड नहीं। चैट खोलें, अपना सवाल लिखें और Grok का जवाब तुरंत पढ़ें।
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