3. Llama 3.1 8B
अब Llama 3.1 8B पर आते हैं। इस मॉडल में 8 अरब पैरामीटर्स हैं, और यह शक्ति और दक्षता के बीच शानदार संतुलन प्रदान करता है। यह प्रश्नोत्तर और सेंटिमेंट विश्लेषण जैसे कार्यों के लिए बेहतरीन है।
यदि आपको भारी कंप्यूटिंग पावर के बिना तेज़ परिणाम चाहिए, तो Llama 3.1 8B उचित प्रदर्शन देता है। यह उन लोगों के लिए उपयुक्त है जो गति चाहते हैं, पर सटीकता से समझौता नहीं करना चाहते।
इस मॉडल के साथ हाथ-on अनुभव के लिए यह ट्यूटोरियल पढ़ें: Llama 3.1 8B, Ollama, और Langchain के साथ RAG.
- Parameters: 8 अरब
- Access: https://ollama.com/library/llama3
- Open source: हाँ, लेकिन उपयोग संबंधी प्रतिबंधों के साथ
4. Pythia
Pythia सीरीज़ पर बात करें—यह 160 मिलियन से 2.8 अरब पैरामीटर्स तक के मॉडलों का सेट है, जो तर्कशीलता और कोडिंग कौशल वाले कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है। यदि आप सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट में हैं, तो संरचित, लॉजिक-आधारित कार्यों के लिए Pythia बेहतरीन है, जहाँ सटीकता और लॉजिक अहम हैं। यह उन कोडिंग परिवेशों के लिए उपयुक्त है जहाँ आपको मॉडल से संरचित, तार्किक ढंग से सोचने की आवश्यकता होती है।
अब, GPT-Neo जैसे अन्य मॉडलों की तुलना में, Pythia कोडिंग और तर्कशीलता जैसे कार्यों में बेहतर प्रदर्शन करता है क्योंकि इसे इन्हीं केंद्रित अनुप्रयोगों के लिए बनाया गया है। हालाँकि, जब आप इसे अधिक सामान्य भाषा कार्यों में लगाते हैं, तो चीज़ें थोड़ी डगमगाती हैं—उन व्यापक क्षेत्रों में Phi 3.5 और Llama 3.1 8B अधिक सुसंगत प्रदर्शन दे सकते हैं। एक बात नोट करने लायक है कि Pythia का सार्वजनिक प्रशिक्षण पारदर्शिता और कस्टमाइज़ेशन विकल्प काफ़ी प्रभावशाली हैं। आप इसे अपनी विशिष्ट ज़रूरतों के अनुसार ट्यून कर सकते हैं, जो इसे अत्यंत लचीला टूल बनाता है।
- Parameters: 160M – 2.8B
- Access: https://github.com/EleutherAI/pythia
- Open Source: हाँ
5. Cerebras-GPT
Cerebras-GPT एक ऐसा मॉडल है जो कुशल और तेज़ है। 111 मिलियन से 2.7 अरब तक के पैरामीटर्स के साथ, इसे ऐसे परिवेशों के लिए तैयार किया गया है जहाँ कंप्यूटेशनल संसाधन सीमित हों, लेकिन फिर भी उत्कृष्ट परफ़ॉर्मेंस चाहिए। Cerebras-GPT आपके संसाधनों को खाए बिना शानदार परिणाम देता है।
बड़े मॉडल्स जैसे GPT-3 या LLaMA 13B की तुलना में Cerebras-GPT का प्रशिक्षण उतना व्यापक नहीं हो सकता, लेकिन यह Chinchilla स्केलिंग लॉज़ का अनुसरण करता है, जिसका अर्थ है कि यह अत्यंत कंप्यूट-कुशल है। GPT-J और GPT-NeoX जैसे मॉडल भारी हो सकते हैं, लेकिन Cerebras-GPT संसाधन उपयोग को कम रखते हुए प्रदर्शन अधिकतम करता है। यदि आपको स्केलेबिलिटी और दक्षता चाहिए, तो यह मॉडल दोनों दुनिया का सर्वश्रेष्ठ देने के लिए ऑप्टिमाइज़्ड है।
- Parameters: 111M – 2.7B
- Access: https://github.com/Cerebras
- Open source: हाँ
6. Phi-3.5
इस मॉडल में 3.8 अरब पैरामीटर्स हैं, लेकिन जो बात इसे अलग बनाती है वह है 128K टोकन का कॉन्टेक्स्ट लेंथ। इसका क्या मतलब है? यह लंबे दस्तावेज़ों या मल्टी-टर्न बातचीत वाले कार्यों को संदर्भ खोए बिना संभाल सकता है। यह बहुभाषी भी है, जिससे यह Llama 13B और GPT-3.5 जैसे मॉडलों का मज़बूत प्रतियोगी बनता है—वह भी बहुत कम कंप्यूटेशनल मांग के साथ। यह मॉडल दस्तावेज़ सार-संक्षेप, बहुभाषी कार्यों और तार्किक तर्क के लिए उपयुक्त है।
- Parameters: 3.8 अरब
- Access: https://huggingface.co/microsoft/phi-2
- Open source: हाँ, केवल शोध उद्देश्यों के लिए।
7. StableLM-zephyr
StableLM-Zephyr 3 अरब पैरामीटर्स वाला एक स्मॉल लैंग्वेज मॉडल है जो तब बेहतरीन है जब आपको सटीकता और गति दोनों चाहिए। यह तेज़ इन्फ़रेंस देता है और ऐसे परिवेशों में असाधारण प्रदर्शन करता है जहाँ त्वरित निर्णय लेना अहम है, जैसे एज सिस्टम या लो-रिसोर्स डिवाइस। यदि आपको कुछ तेज़ और चुस्त चाहिए, तो StableLM-Zephyr एक अच्छा विकल्प है।
StableLM-Zephyr तर्कशीलता और यहाँ तक कि रोल-प्लेइंग वाले कार्यों में भी उत्कृष्ट है। हालाँकि यह हल्का और तेज़ है, पर लेखन या कोडिंग जैसे अधिक जटिल कार्यों में बड़े मॉडलों जितना सक्षम नहीं हो सकता—लेकिन अपने आकार के हिसाब से यह शानदार प्रदर्शन देता है। यदि आपकी प्राथमिकता स्पीड और दक्षता है, तो StableLM-Zephyr एक ठोस विकल्प है।
- Parameters: 3B
- Access: https://huggingface.co/stabilityai/stablelm-zephyr-3b
- Open source: हाँ
8. TinyLlama
TinyLlama पर बात करें—यह 1.1 अरब पैरामीटर्स वाला कॉम्पैक्ट मॉडल है जो अपने आकार के अनुपात में बहुत अच्छा प्रदर्शन करता है। इसे दक्षता के लिए डिज़ाइन किया गया है, और यह उन डिवाइसों के लिए उपयुक्त है जो बड़े मॉडलों का भारी कंप्यूटेशनल लोड नहीं उठा सकते।
वास्तविक दुनिया के कार्यों में TinyLlama, खासकर कॉमनसेंस रीजनिंग के लिए, Pythia-1.4B जैसे मॉडलों से बेहतर करता है। इसमें LLaMA 13B जैसी कच्ची ताकत नहीं है, पर यह प्रदर्शन और संसाधन दक्षता के बीच शानदार संतुलन देता है। इसलिए यह उन परिदृश्यों के लिए आदर्श है जहाँ आपको मज़बूत AI क्षमताएँ चाहिएँ, पर सिस्टम पर अधिक बोझ डाले बिना—विशेषकर मोबाइल और एज डिवाइसों पर।
- Parameters: 1.1B
- Access: https://github.com/tinyLlama
- Open source: हाँ
9. MobileLLaMA
MobileLLaMA, LLaMA का एक विशेष संस्करण है जिसे मोबाइल और लो-पावर डिवाइसों पर उत्कृष्ट प्रदर्शन के लिए बनाया गया है। 1.4 अरब पैरामीटर्स के साथ, इसे सीमित संसाधनों वाले डिवाइसों पर भी परफ़ॉर्मेंस और दक्षता के बीच संतुलन देने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
MobileLLaMA को चलते-फिरते स्पीड और लो-लेटेंसी AI एप्लिकेशंस के लिए ऑप्टिमाइज़ किया गया है। MobileLLaMA-1.4B और MobileLLaMA-2.7B जैसे संस्करणों के साथ, यह TinyLLaMA 1.1B जैसे छोटे मॉडलों से आसानी से आगे निकलता है और OpenLLaMA 3B के बराबर टक्कर देता है—वह भी लगभग 40% तेज़ होते हुए। यदि आपको डिवाइस पर ही रियल-टाइम AI चाहिए, तो MobileLLaMA बिल्कुल उपयुक्त है। यह मॉडल भारी इन्फ्रास्ट्रक्चर की ज़रूरत के बिना हाई-परफ़ॉर्मेंस AI सीधे आपके मोबाइल या एज सिस्टम्स तक लाने के लिए बना है।
- Parameters: 1.4B
- Access: https://huggingface.co/mtgv/MobileLLaMA-1.4B-Base
- Open source: हाँ
10. LaMini-GPT
LaMini-GPT 774 मिलियन से 1.5 अरब पैरामीटर्स तक का कॉम्पैक्ट किंतु शक्तिशाली मॉडल है, जिसे विशेष रूप से बहुभाषी कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह संसाधन-सीमित परिवेशों में विशेष रूप से मज़बूत है, यानी यह कई भाषाएँ संभाल सकता है बिना अधिक कंप्यूटेशनल पावर की ज़रूरत के—जो सीमित संसाधनों वाले डिवाइसों या सिस्टम्स के लिए उपयुक्त बनाता है।
LaMini-GPT की एक दिलचस्प बात यह है कि इसे GPT परिवार के बड़े मॉडलों से नॉलेज डिस्टिलेशन के माध्यम से विकसित किया गया है, जिससे यह इंस्ट्रक्शन-फॉलोइंग कार्यों में बहुत अच्छा प्रदर्शन करता है। इसके डेटासेट में 2.58 मिलियन से अधिक निर्देश-प्रतिक्रिया युग्म हैं, जिससे यह बड़े मॉडलों की तुलना में विशिष्ट कार्यों और निर्देशों को अधिक कुशलता से संभालने के लिए ऑप्टिमाइज़्ड है। हालाँकि, यह अत्यधिक कुशल और हल्का है—खासकर केंद्रित कार्यों के लिए—पर व्यापक अनुप्रयोगों के लिए, जिनमें गहरी संदर्भात्मक समझ या अधिक सामान्य टेक्स्ट जेनरेशन चाहिए, उतना अच्छा नहीं है। यदि आप कुछ तेज़ और कुशल ढूँढ रहे हैं, विशेष रूप से बहुभाषी परिदृश्यों में, तो LaMini-GPT एक ठोस विकल्प है।
- Parameters: 774M – 1.5B
- Access: https://huggingface.co/MBZUAI/LaMini-GPT-774M
- Open source: हाँ
11. Gemma2
अब Gemma2 पर बात करें। यह मॉडल 2 अरब पैरामीटर्स का है और यदि आप लोकल डिप्लॉयमेंट के बारे में सोच रहे हैं, तो यह बहुत अच्छा काम करता है। यह हल्का और कुशल है—टेक्स्ट जेनरेशन या अनुवाद जैसे कार्यों के लिए आदर्श।
जब आप इसकी तुलना OpenAI o1-preview जैसे दिग्गजों से करते हैं, तो Gemma2 जटिल तर्क के बजाय रियल-टाइम एप्लिकेशंस पर केंद्रित है। एज कंप्यूटिंग के लिए, यह GPT-3.5 या Llama 65B जैसे संसाधन-भक्षी मॉडलों का बेहतरीन विकल्प है।
यदि आप इस SLM के साथ हाथ-on होना चाहते हैं, तो यह ट्यूटोरियल पढ़ें: Gemma 2 को फाइन-ट्यून करना और लोकली उपयोग करना।
- Parameters: 9 अरब और 27 अरब संस्करण
- Access: https://deepmind.google/models/gemma/
- Open source: हाँ, उदार लाइसेंस के साथ जो पुनर्वितरण, फाइन-ट्यूनिंग और वाणिज्यिक उपयोग की अनुमति देता है।
12. MiniCPM
MiniCPM एक ऐसा मॉडल है जो प्रदर्शन और संसाधन दक्षता के बीच ठोस संतुलन रखता है, जिसके पैरामीटर आकार 1 अरब से 4 अरब तक हैं। इसे सामान्य भाषा कार्यों को आसानी से संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है और यह अनेक अनुप्रयोगों में विश्वसनीय प्रदर्शन प्रदान करता है, जो इसे एक बेहतरीन ऑल-राउंड विकल्प बनाता है।
MiniCPM स्केलेबल और कुशल है। छोटे आकार के बावजूद, यह Mistral-7B और LLaMA 7B जैसे कहीं बड़े मॉडलों के बराबर प्रदर्शन करता है। यह विशेष रूप से अंग्रेज़ी और चीनी दोनों में भाषा प्रोसेसिंग के लिए ऑप्टिमाइज़्ड है, जिससे यह सीमित कंप्यूटेशनल संसाधनों वाले परिवेशों के लिए एक अत्यंत सक्षम, हल्का विकल्प बन जाता है। यदि आप संसाधन-सीमित सेटिंग में काम कर रहे हैं और फिर भी ठोस भाषा प्रोसेसिंग चाहिए, तो MiniCPM उत्कृष्ट समाधान देता है।
- Parameters: 1B – 4B
- Access: https://github.com/openbmb/minicpm
- Open source: हाँ
13. OpenELM
OpenELM एक लचीला और अनुकूलनशील मॉडल है, जिसके पैरामीटर्स 270 मिलियन से 3 अरब तक हैं। इसे मल्टीटास्किंग और लो-लेटेंसी प्रतिक्रियाओं की ज़रूरत वाले परिवेशों के लिए बनाया गया है। यह छोटे डिवाइसों पर रियल-टाइम परफ़ॉर्मेंस चाहिए वाले कार्यों के लिए बिल्कुल उपयुक्त है।
Apple द्वारा विकसित, OpenELM ऊर्जा दक्षता और ऑन-डिवाइस AI एप्लिकेशंस पर केंद्रित है। यह MobiLlama और OLMo जैसे मॉडलों के मुकाबले अच्छा प्रदर्शन करता है और विशिष्ट कार्यों के लिए ट्यून किए जाने पर उल्लेखनीय सुधार दिखाता है। पैरामीटर आकारों की व्यापक रेंज के साथ, OpenELM छोटे, अधिक सीमित परिवेशों के लिए ऑप्टिमाइज़्ड है—GPT-4 या LLaMA जैसे भारी मॉडलों के विपरीत, जिन्हें तुलनीय प्रदर्शन के लिए अधिक संसाधनों की आवश्यकता होती है। यदि आप मोबाइल या एज उपयोग के लिए हल्का लेकिन सक्षम कुछ ढूँढ रहे हैं, तो OpenELM एक बेहतरीन विकल्प है।
- Parameters: 270M – 3B
- Access: https://github.com/OpenELM
- Open source: हाँ
14. DCLM
DCLM को समझें—यह 1 अरब पैरामीटर्स वाला मॉडल है, जिसे विशेष रूप से कॉमन-सेंस रीजनिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह उन वास्तविक दुनिया के कार्यों में अच्छा करता है जहाँ समझना और तार्किक निष्कर्ष निकालना अहम होता है।
DCLM भाषा समझ और तर्कशीलता के लिए अच्छा है, खासकर इसके 7 अरब पैरामीटर्स वाले संस्करण के साथ। यह LLaMA 2 (7B) और Mistral 7B जैसे मॉडलों से टक्कर देता है और कॉमनसेंस रीजनिंग तथा लॉजिकल डिडक्शन जैसे कार्यों में समान प्रदर्शन करता है। यह LLaMA 13B जैसे बड़े मॉडलों जितना शक्तिशाली नहीं है, लेकिन DCLM वास्तविक दुनिया के उन अनुप्रयोगों के लिए अत्यधिक ऑप्टिमाइज़्ड है जहाँ दक्षता और कम कंप्यूटेशनल संसाधन चाहिए। इसलिए, जब आपको भारी इन्फ्रास्ट्रक्चर के बिना मज़बूत प्रदर्शन चाहिए, DCLM एक बढ़िया विकल्प है।
- Parameters: 1B
- Access: https://github.com/DCLM
- Open source: हाँ
15. Fox
और अंत में, Fox मॉडल—1.6 अरब पैरामीटर्स वाला मॉडल जो विशेष रूप से स्पीड और दक्षता के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसे मोबाइल एप्लिकेशंस के लिए ऑप्टिमाइज़ किया गया है, जहाँ लेटेंसी कम रखना बेहद ज़रूरी है। Fox कम कंप्यूटेशनल पावर में तेज़ प्रतिक्रियाएँ देने के लिए बनाया गया है।
Fox उन परिवेशों में बहुत अच्छा करता है जहाँ आपको स्पीड चाहिए। यह लो-लेटेंसी कार्यों को बहुत तेज़ी से संभालता है, जो मोबाइल या एज डिवाइसों के लिए बढ़िया है। जटिल तर्क में यह उतना मज़बूत नहीं है, लेकिन जहाँ भारी संसाधनों का उपयोग संभव नहीं और तेज़, कुशल AI प्रतिक्रियाएँ प्राथमिकता हैं, वहाँ Fox बिल्कुल उपयुक्त है। यह वही मॉडल है जब कंप्यूटेशनल पावर सीमित हो पर स्पीड प्राथमिकता हो।
- Parameters: 1.6B
- Access: https://huggingface.co/tensoropera/Fox-1-1.6B
- Open source: हाँ
स्मॉल लैंग्वेज मॉडल्स की तुलना
आइए इस तालिका के माध्यम से अब तक कवर की गई बातों का सार देखें:
|
Model Name |
Parameters |
Open Source |
Key Features |
|
Qwen2 |
0.5B, 1B, 7B |
Yes |
Scalable, suitable for various tasks |
|
Mistral Nemo 12B |
12B |
Yes |
Complex NLP tasks, local deployment |
|
Llama 3.1 8B |
8B |
Yes* |
Balanced power and efficiency |
|
Pythia |
160M - 2.8B |
Yes |
Focused on reasoning and coding |
|
Cerebras-GPT |
111M - 2.7B |
Yes |
Compute-efficient, follows Chinchilla scaling laws |
|
Phi-3.5 |
3.8B |
Yes** |
Long context length (128K tokens), multilingual |
|
StableLM-zephyr |
3B |
Yes |
Fast inference, efficient for edge systems |
|
TinyLlama |
1.1B |
Yes |
Efficient for mobile and edge devices |
|
MobileLLaMA |
1.4B |
Yes |
Optimized for mobile and low-power devices |
|
LaMini-GPT |
774M - 1.5B |
Yes |
Multilingual, instruction-following tasks |
|
Gemma2 |
9B, 27B |
Yes |
Local deployment, real-time applications |
|
MiniCPM |
1B - 4B |
Yes |
Balanced performance, English and Chinese optimized |
|
OpenELM |
270M - 3B |
Yes |
Multitasking, low-latency, energy-efficient |
|
DCLM |
1B |
Yes |
Common-sense reasoning, logical deduction |
|
Fox |
1.6B |
Yes |
Speed-optimized for mobile applications |
*उपयोग संबंधी प्रतिबंधों के साथ
**केवल शोध उद्देश्यों के लिए
निष्कर्ष
और बस, 2026 के स्मॉल लैंग्वेज मॉडल्स की दुनिया की यह एक छोटी-सी सैर यहीं समाप्त होती है। हमने देखा कि छोटा होना कमज़ोर होना नहीं है—कई मायनों में इसका अर्थ अधिक चतुर होना है।
उम्मीद है कि आप इन SLMs को अपने रोज़मर्रा की तकनीकी अनुभूतियों में और अधिक एकीकृत होते देखेंगे। याद रखें, काम के लिए सही मॉडल मायने रखता है—और कई मामलों में, सही मॉडल छोटा और फुर्तीला ही हो सकता है।
स्मॉल लैंग्वेज मॉडल्स के बारे में और जानने के लिए, मैं ये दो संसाधन सुझाता/सुझाती हूँ:
एना रोजो एचेबुरúa एप्लाइड मैथमेटिक्स में पीएचडी के साथ एआई और डेटा विशेषज्ञ हैं। वह डेटा को उपयोगी अंतर्दृष्टि में बदलना पसंद करती हैं और तकनीकी टीमों का नेतृत्व करने का व्यापक अनुभव रखती हैं। एना क्लाइंट्स के साथ निकटता से काम करके उनके व्यावसायिक समस्याओं को हल करने और नवीन एआई समाधान बनाने का आनंद लेती हैं। समस्या-समाधान कौशल और स्पष्ट संचार के लिए जानी जाने वाली, वह एआई—विशेषकर जेनरेटिव एआई—के प्रति उत्साही हैं। एना निरंतर सीखने और नैतिक एआई विकास के लिए समर्पित हैं, साथ ही जटिल समस्याओं को सरल बनाने और तकनीक को सहज तरीके से समझाने पर भी ध्यान देती हैं।
स्मॉल लैंग्वेज मॉडल्स (SLMs) कॉम्पैक्ट, कुशल होते हैं और इन्हें विशाल सर्वरों की जरूरत नहीं पड़ती—अपने बड़े समकक्ष LLMs के विपरीत। इन्हें स्पीड और रियल-टाइम परफ़ॉर्मेंस के लिए बनाया गया है और ये हमारे स्मार्टफ़ोन, टैबलेट या स्मार्टवॉच पर चल सकते हैं।
इस लेख में, हम 2026 के शीर्ष 15 SLMs की समीक्षा करेंगे और उनकी खूबियों, सीमाओं, और हर मॉडल की विशिष्टताओं को समझेंगे।
स्रोत: Lu आदि
मैं सीधे मॉडलों पर आता/आती हूँ, लेकिन यदि आपको स्मॉल लैंग्वेज मॉडल्स पर एक प्राइमर चाहिए, तो मैंने यहाँ एक अलग लेख लिखा है: Small Language Models: A Guide With Examples.
1. Qwen2: 0.5B, 1B, और 7B
Qwen2 एक मॉडल परिवार है, जिसके आकार 0.5 अरब से 7 अरब पैरामीटर्स तक जाते हैं। यदि आप ऐसे ऐप पर काम कर रहे हैं जिसे बेहद हल्के मॉडल की आवश्यकता है, तो 0.5B संस्करण बिल्कुल उपयुक्त है।
हालाँकि, यदि आपको सारांश बनाने या टेक्स्ट जेनरेशन जैसे कार्यों के लिए कुछ अधिक मजबूत चाहिए, तो 7B मॉडल में आपको सर्वश्रेष्ठ परफ़ॉर्मेंस मिलेगा। यह स्केलेबल है और आपकी विशिष्ट ज़रूरतों के अनुसार ढाला जा सकता है।
Qwen2 मॉडल्स जटिल तर्कशीलता में बड़े AI मॉडलों की व्यापक क्षमताओं का पूरी तरह मुकाबला न कर पाएं, लेकिन जहाँ गति और दक्षता सबसे अधिक मायने रखती है, वहाँ वे कई व्यावहारिक उपयोगों के लिए बेहतरीन हैं। ये विशेष रूप से उन ऐप्स के लिए उपयोगी हैं जिन्हें त्वरित प्रतिक्रियाएँ चाहिए या जिनके पास सीमित संसाधन हैं।
2. Mistral Nemo 12B
12 अरब पैरामीटर्स के साथ, Mistral Nemo 12B मॉडल भाषा अनुवाद और रियल-टाइम संवाद प्रणालियों जैसे जटिल NLP कार्यों के लिए उत्कृष्ट है। यह Falcon 40B और Chinchilla 70B जैसे मॉडलों से मुकाबला करता है, फिर भी बिना भारी इन्फ्रास्ट्रक्चर के लोकल रूप से चल सकता है। यह उन मॉडलों में से है जो जटिलता और व्यवहारिकता के बीच संतुलन बनाते हैं।