अपनी मशीन पर Ava को $0 में चलाएं

ज़्यादातर AI टूल्स में एक 'Free टियर' होता है जो असल में ट्रायल होता है — आपकी आदत बनने के लिए काफी, फिर पेवलॉक। Ava का निर्माण उल्टा है: आधार वास्तव में हमेशा के लिए मुफ्त है, क्योंकि आप पूरा एजेंट अपने हार्डवेयर पर चला सकते हैं और हमें कुछ भी नहीं देना पड़ता। यह चीट कोड है। इसे इस्तेमाल करने का सही तरीका यहाँ बताया गया है।

आपको वास्तव में क्या मिलता है

छिपा हुआ 'लाइट' मोड नहीं। पूरा एजेंट:

• हर मोड — Code, Plan, Chat, Teach, Security, Brainstorm, Write — और हर टूल।
• आपकी लोकल-फर्स्ट मेमोरी, ताकि Ava अभी भी सीखे और सत्रों में आपको याद रखे।
• कोई निरंतर लागत नहीं। कोई क्रेडिट नहीं, कोई API बिल नहीं — आप पहले से ही हार्डवेयर के मालिक हैं।
• 100% प्राइवेट: मॉडल आपकी मशीन पर चलता है; आपके प्रॉम्प्ट्स और कोड कभी भी इससे बाहर नहीं जाते।
• कोई रेट लिमिट नहीं, बस अपना खुद का सिलिकॉन।

आपको क्या चाहिए

• एक मशीन जो लोकल LLM चला सके। एक आधुनिक लैपटॉप छोटे-से-मध्यम मॉडल संभाल लेता है; अधिक RAM या VRAM आपको बड़े, अधिक सक्षम मॉडल चलाने देती है।
• एक लोकल मॉडल रनर: Ollama (सबसे सरल), LM Studio (अच्छा UI), या पावर यूज़र्स के लिए vLLM।

चरण 1 — मॉडल को स्थानीय रूप से चलाएं

Ollama के साथ, इसे इंस्टॉल करें और एक सक्षम, टूल-कॉल-फ्रेंडली मॉडल डाउनलोड करें। Qwen3-Coder जैसे कोडिंग-ट्यून्ड मॉडल एक अच्छी शुरुआत हैं — इसका 30B डिफ़ॉल्ट विश्वसनीय टूल कॉलिंग के लिए ट्यून्ड था, जिस पर एजेंट का अस्तित्व निर्भर करता है। बड़े वेरिएंट लंबे, बहु-चरण वाले कार्यों पर उल्लेखनीय रूप से अधिक स्थिर होते हैं।

ollama pull qwen3-coder
ollama serve   # usually already running in the background

UI पसंद है? LM Studio वही काम करता है — ऐप में मॉडल डाउनलोड करें, फिर डेवलपर टैब से इसका लोकल सर्वर शुरू करें।

चरण 2 — Ava को इसकी ओर निर्देशित करें

एक्सटेंशन या डेस्कटॉप IDE में, सेटिंग्स → Custom Model खोलें और दो चीज़ें दर्ज करें। API की आवश्यकता नहीं:

• Base URL — Ollama: http://localhost:11434/v1 · LM Studio: http://localhost:1234/v1
• मॉडल नाम — बिल्कुल वैसा जैसा आपका रनर सूचीबद्ध करता है (उदा. qwen3-coder).

चरण 3 — इसका उपयोग करें

अपना कस्टम मॉडल चुनें और काम शुरू करें। वही चैट, वही मोड, वही मेमोरी — अब पूरी तरह आपके हार्डवेयर पर, $0 में। इसे एक फ़ाइल समझाने, फीचर बनाने, या कुछ सिखाने के लिए कहें: एजेंट लूप मैनेज्ड मॉडलों के समान ही है।

मॉडल साइज़ पर ईमानदार शब्द

लोकल ओपन-वेट मॉडल विश्वसनीय टूल-कॉलिंग और लंबे, बहु-चरण वाले कार्यों में फ्रंटियर क्लाउड मॉडलों से कमजोर हैं — मॉडल जितना छोटा, उतना ही यह स्पष्ट होता है। Ava की ऑर्केस्ट्रेशन (रोल-स्पेशलाइज्ड सब-एजेंट्स, वेरिफिकेशन और रिपेयर लूप) जानबूझकर मॉडस्ट मॉडल से असली क्षमता निकालने के लिए डिज़ाइन की गई है, लेकिन अपेक्षाओं को ईमानदारी से तय करें: एक 7B मॉडल चैट और छोटे एडिट्स के लिए बेहतरीन है; एक बड़ा मॉडल, यदि आपका हार्डवेयर अनुमति देता है, स्वतंत्र, बहु-फ़ाइल वाले काम के लिए कहीं बेहतर है। यदि कोई कार्य स्थानीय रूप से संघर्ष करता है, तो वह मॉडल की कमी है, एजेंट की नहीं। यदि आप बिना हार्डवेयर के वह क्षमता चाहते हैं, तो वही एजेंट हमारे दो फ्लीट्स में से किसी पर चलता है — Maestro on Qwen end to end, या Supernova with a DeepSeek coordinator picking a specialist per step — और Free में उन्हें आजमाने के लिए महीने में 300 क्रेडिट शामिल हैं। लोकल और अकाउंट मॉडल एक साथ उपलब्ध हैं, ताकि आप निजी काम को अपनी मशीन पर रख सकें और भारी काम बाहर भेज सकें।

हम आपको यह क्यों बता रहे हैं

हर दूसरी प्लेटफॉर्म मुफ्त रास्ता छुपाता है। हम इसे लेकर आगे बढ़ते हैं, क्योंकि Ava का उद्देश्य एक्सेस है — सक्षम, निजी, एजेंटिक AI जिसे कोई भी बजट के बावजूद चला सकता है। मैनेज्ड प्लान उन लोगों के लिए हैं जो सुविधा और फ्रंटियर मॉडल चाहते हैं, और वही सब्सक्रिप्शन Free टियर और ओपन सोर्स को जीवित रखते हैं। लेकिन फर्श वास्तव में मुफ्त है, न कि मुफ्त ट्रायल। यही पूरा विचार है।

मैनेज्ड बनाम BYOK — आपके लिए कौन सही है