समर्थित मॉडल्स
कैसे Ava काम को राउट करती है, यह चुनने के लिए चार ऑर्केस्ट्रेटेड मोड्स, साथ ही उनके पीछे हर व्यक्तिगत मॉडल। एक मोड चुनें, या एक अकेला मॉडल चुनें और राउटिंग छोड़ दें।
राउटिंग मोड्स
Ava आपके लिए मॉडल चुनने के तीन तरीके — सिंगल कंडक्टर, पॉलीग्लोट एनसेंबल, या एक सॉवरिन EU स्टैक। मॉडल पिक्कर से किसी भी समय स्विच करें।
Maestro
एक कंडक्टर हर पर्सनालिटी और हर स्टेप संभालता है। प्रोडक्शन-ट्यून्ड, सभी के लिए डिफ़ॉल्ट।
कोऑर्डिनेटर
Qwen 3.8 Flash
- विशेषज्ञ
- वही मॉडल पूरा पाइपलाइन संभालता है — Scout → Architect → Builder → Verifier।
- डेटा रेसीडेंसी
- मिक्स्ड — जहां भी Qwen होस्ट किया जाता है
किसके लिए सर्वश्रेष्ठ
दैनिक कार्य, पूर्वानुमेय लागत, वह कोई भी जो Ava को "बस काम करने" चाहता है बिना राउटिंग की चिंता किए।
Supernova
बहुभाषी एनसेंबल — कोऑर्डिनेटर हर कार्य के लिए सर्वश्रेष्ठ विशेषज्ञ चुनता है, मॉडल-दर-मॉडल।
कोऑर्डिनेटर
DeepSeek Flash (1.6T / 49B active, 1M ctx)
- विशेषज्ञ
- बिल्ड और समीक्षा के लिए DeepSeek Flash · Builder और विज़न के लिए Qwen 3.7 Plus
- डेटा रेसीडेंसी
- मिश्रित — DeepSeek + Qwen बुनियादी ढांचा
किसके लिए सर्वश्रेष्ठ
भारी बहु-चरण कार्यों के लिए जहाँ हर उप-कार्य अपने विशेषज्ञ की मांग करता है। हर प्लान पर अग्रणी समन्वयक।
या पूरी तरह से राउटिंग छोड़ दें — नीचे दिए गए एक अकेले मॉडल को चुनें और Ava केवल उसी को चलाएगी।
इन संख्याओं को समझें
SWE-Bench
जाँचता है कि क्या मॉडल GitHub रिपॉजिटरी से वास्तविक बग्स हल कर सकता है — कोड पढ़ना, मुद्दे को समझना, और काम करने वाला फिक्स लिखना।
उच्च स्कोर = स्वतंत्र रूप से वास्तविक दुनिया के कोड समस्याओं को ठीक करने में अधिक सक्षम
SWE-Bench Pro
SWE-Bench का कठिन संस्करण: वास्तविक रिपॉजिटरी से लंबे, अधिक उलझे और कई फ़ाइलों में फैले बग, मूल सेट की तुलना में कम संकेतों के साथ।
उच्च स्कोर = उस तरह के उलझे, बहु-फ़ाइल बग में बेहतर जो वास्तव में मिलते हैं
HumanEval
दिए गए फंक्शन विवरण के आधार पर, क्या मॉडल सही कोड लिख सकता है जो सभी टेस्ट केस पास करता है? शुद्ध कोडिंग क्षमता को मापता है।
उच्च स्कोर = विवरणों से सही कोड लिखने में अधिक विश्वसनीय
MMLU
57 विषयों को कवर करने वाली एक विशाल परीक्षा — विज्ञान, इतिहास, कानून, चिकित्सा, गणित। सामान्य ज्ञान और रीजनिंग की विस्तृत समझ को परखता है।
उच्च स्कोर = कई क्षेत्रों में अधिक व्यापक सामान्य ज्ञान
MATH
प्रतियोगिता-स्तर के गणित के प्रश्न — बीजगणित, कैलकुलस, ज्यामिति, नंबर थ्योरी। गहन गणितीय रीजनिंग को परखता है।
उच्च स्कोर = जटिल गणितीय समस्याओं को हल करने में अधिक सक्षम
GPQA
पीएचडी शोधकर्ताओं द्वारा लिखे गए उच्च-स्तरीय विज्ञान प्रश्न। विशेषज्ञ भी इनमें संघर्ष करते हैं — फ्रंटियर रीजनिंग को परखता है।
उच्च स्कोर = विशेषज्ञ-स्तर के वैज्ञानिक तर्क में अधिक सक्षम
Tool Use
क्या मॉडल सही तरीके से फंक्शन कॉल कर सकता है, सही आर्गुमेंट पास कर सकता है, और कई टूल्स को चेन कर सकता है? एक AI एजेंट के लिए महत्वपूर्ण।
उच्च स्कोर = फाइल एडिटिंग, सर्च, और Git जैसे टूल्स का उपयोग करने में अधिक विश्वसनीय
Vision
क्या मॉडल छवियों को समझ सकता है — स्क्रीनशॉट, डायग्राम, चार्ट, फोटो? दृश्य समझ और तर्क को परखता है।
उच्च स्कोर = स्क्रीन पर दिखने वाली चीजों को समझने में अधिक सक्षम
इन मॉडल्स तक कैसे पहुँचें
आपके Ava खाते के माध्यम से उपलब्ध। Free टियर को प्लेटफॉर्म का आकलन करने के लिए हर मॉडल, हर टूल पर 300 क्रेडिट/माह मिलते हैं। तैयार होने पर Pro के लिए अपग्रेड करें 5,000/माह के लिए, या अपनी खुद की API कुंजी (BYOK अनलिमिटेड है) के साथ Free पर बने रहें।
अपनी खुद की कुंजी लाएं। प्रोवाइडर से सीधे API कुंजी लें, Ava के सेटिंग्स में पेस्ट करें, और प्रोवाइडर को सीधे भुगतान करें। खाते की जरूरत नहीं। 100% लोकली चलता है।
दोनों तरीकों से उपलब्ध। सुविधा के लिए अपने Ava खाते का उपयोग करें, या सीधी पहुंच और अधिकतम बचत के लिए अपनी खुद की कुंजी लाएं।