کیا وزن کھلے ہیں اور کیا میں Laguna S 2.1 کو لوکل چلا سکتا ہوں؟

جی ہاں، وزن Hugging Face پر OpenMDW-1.1 لائسنس کے تحت دستیاب ہیں، جو تجارتی استعمال اور ترمیم کی اجازت دیتا ہے بغیر اجازت مانگے۔ BF16 چیک پوائنٹ کو تقریباً 236GB GPU میموری کی ضرورت ہوتی ہے، اس لیے آپ کو متعدد GPUs کی ضرورت ہوگی؛ GGUF، FP8، NVFP4 اور INT4 کوانٹائزڈ ورژنز بھی دستیاب ہیں جو اس ضرورت کو کم کرتے ہیں۔

Laguna S 2.1 کی قیمت کیا ہے اور اس کا کانٹیکسٹ ونڈو کتنا بڑا ہے؟

API کے ذریعے یہ $0.09 فی ملین ان پٹ ٹوکنز اور $0.18 فی ملین آؤٹ پٹ ٹوکنز پر دستیاب ہے، جس کا کانٹیکسٹ ونڈو 1,048,576 ٹوکنز ہے۔ اگر آپ مفت سطح استعمال کرتے ہیں تو Poolside آپ کے ان پٹ اور آؤٹ پٹ کو ماڈل کی بہتری کے لیے استعمال کر سکتا ہے۔

Laguna S 2.1 باقی Laguna سیریز سے کیسے مختلف ہے؟

یہ Laguna XS 2.1 (کل 33 ارب، فعال 3 ارب) اور Laguna M.1 (کل 225 ارب، فعال 23 ارب) کے درمیان ہے، ایک ہی آرکیٹیکچر فیملی شیئر کرتا ہے اور vLLM، SGLang، Transformers، TRT-LLM اور llama.cpp جیسے ایک ہی انفیرینس انجنز کے ساتھ مطابقت رکھتا ہے۔

▲

26.3%

اس ہفتے

Laguna S 2.1

9008°

#llm #poolside #منطق #کوڈنگ #ایجنٹس #طویل سیاق و سباق

ماڈل چلائیں

آفرز / اشتہارات

OpenRouter ٹرمینل / API

فی ٹوکن ادائیگی

اس ماڈل سے براؤزر میں بات کریں یا اپنے کوڈ سے ایک API کلید کے ساتھ کال کریں۔

Poolside | 1,048,576 ٹوکن کانٹیکسٹ | $0.09/M ان پٹ، $0.18/M آؤٹ پٹ۔ Laguna S 2.1 Poolside کا تازہ ترین کوڈنگ ایجنٹ ماڈل ہے۔ Laguna S 2.1 ایک 118B کل پیرامیٹر ماڈل ہے جس میں 8B فعال پیرامیٹرز ہیں، اور Terminal-Bench 2.1 پر 70.2% اور DeepSWE پر 40.4% اسکور کرتا ہے، جو اسے اپنی قسم کے سب سے مضبوط کوڈنگ ماڈلز میں سے ایک بناتا ہے۔ OpenMDW-1.1 لائسنس کے تحت اوپن ویٹ۔ Laguna S 2.1 سافٹ ویئر انجینئرنگ اور ایجنٹک کوڈنگ کے استعمال کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، اور آپ کی ذمہ داری ہے کہ آپ اس بات کی تصدیق کریں کہ یہ آپ کے مطلوبہ استعمال کے لیے مناسب ہے۔ Laguna S 2.1 OpenMDW-1.1 LicenseOpens in new tab کے…Poolside | 1,048,576 ٹوکن کانٹیکسٹ | $0.09/M ان پٹ، $0.18/M آؤٹ پٹ۔ Laguna S 2.1 Poolside کا تازہ ترین کوڈنگ ایجنٹ ماڈل ہے۔ Laguna S 2.1 ایک 118B کل پیرامیٹر ماڈل ہے جس میں 8B فعال پیرامیٹرز ہیں، اور Terminal-Bench 2.1 پر 70.2% اور DeepSWE پر 40.4% اسکور کرتا ہے، جو اسے اپنی قسم کے سب سے مضبوط کوڈنگ ماڈلز میں سے ایک بناتا ہے۔ OpenMDW-1.1 لائسنس کے تحت اوپن ویٹ۔ Laguna S 2.1 سافٹ ویئر انجینئرنگ اور ایجنٹک کوڈنگ کے استعمال کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، اور آپ کی ذمہ داری ہے کہ آپ اس بات کی تصدیق کریں کہ یہ آپ کے مطلوبہ استعمال کے لیے مناسب ہے۔ Laguna S 2.1 OpenMDW-1.1 LicenseOpens in new tab کے تابع ہے، اور اسے Poolside کی Acceptable Use PolicyOpens in new tab کے مطابق استعمال کیا جانا چاہیے۔ ہم مشورہ دیتے ہیں کہ Laguna S 2.1 کی حفاظتی گارڈ ریلز کو بغیر مناسب متبادل حفاظتی اقدامات کے بائی پاس نہ کریں جو آپ کے استعمال کے لیے موزوں ہوں۔ براہ کرم سیکیورٹی کی کمزوریوں یا حفاظتی خدشات کی اطلاع [email protected] پر دیں۔ اگر آپ Laguna S 2.1 کو مفت استعمال کر رہے ہیں، تو ہم آپ کے ان پٹس اور آؤٹ پٹس کو اپنے ماڈلز کی تربیت اور بہتری کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔

اس ماڈل کے رہنما

ہر کام کے لیے بہترین لوکل LLM (اکتوبر 2026): ہر کام کے لیے صحیح اوپن ماڈل

مقامی AI کے لیے مجھے واقعی کتنی VRAM چاہیے؟

GGUF فائل کیا ہے؟ کوانٹائزڈ ماڈلز کی وضاحت (Q4, Q8, fp8, NF4)

Ollama انسٹال کرنے اور لوکل AI چلانے کا طریقہ (Windows, Mac, Linux)

تمام رہنما

کپتان کے نوٹس

Captain کی تحریر، ہاؤس ایڈیٹر

2026-10-13 کے نوٹس

Laguna S 2.1 ایک 118 ارب پیرا میٹرز والا Mixture-of-Experts کوڈنگ ماڈل ہے جو Poolside کی طرف سے بنایا گیا ہے، جس میں فی ٹوکن صرف 8 ارب پیرا میٹرز فعال ہوتے ہیں۔ یہ ایجنٹک سافٹ ویئر انجینئرنگ اور طویل مدتی کوڈنگ کاموں کے لیے تیار کیا گیا ہے، جس میں 1 ملین ٹوکن کا کانٹیکسٹ ونڈو اور ٹول کالز کے درمیان مقامی استدلال شامل ہے۔ OpenMDW-1.1 لائسنس کے تحت کھلے وزن اسے ان ٹیموں کے لیے ایک سنجیدہ انتخاب بناتے ہیں جو فرنٹیئر کلاس کوڈنگ ایجنٹ کو خود ہوسٹ کرنا چاہتے ہیں۔

مشہور ہے

مضبوط ایجنٹک کوڈنگ نتائج: Terminal-Bench 2.1 پر 70.2%، DeepSWE پر 40.4%
1,048,576 ٹوکن کا کانٹیکسٹ ونڈو جو بڑے کوڈ بیسز اور طویل مدتی کاموں کے لیے موزوں ہے
ٹول کالز کے درمیان مقامی انٹرلیوڈ استدلال، ہر درخواست پر قابو پانے کے قابل
مکمل طور پر اجازت یافتہ OpenMDW-1.1 لائسنس: تجارتی استعمال، ترمیم، بغیر اجازت کے
کوانٹائزڈ ورژنز دستیاب: FP8، NVFP4، INT4 اور GGUF لچکدار تعیناتی کے لیے

خبردار رہیں

BF16 وزنوں کو چلانے کے لیے تقریباً 236GB متعدد GPUs پر درکار ہے؛ کوانٹائزڈ ورژنز اس کو آسان بناتے ہیں لیکن کچھ سمجھوتے کے ساتھ۔
مفت سطح کے استعمال میں Poolside آپ کے ان پٹ اور آؤٹ پٹ کو ماڈل کی تربیت کے لیے استعمال کر سکتا ہے۔
بینچ مارکس خود Poolside کی طرف سے رپورٹ کیے گئے ہیں؛ تیسرے فریق کے اسکورز کو واضح کیا جاتا ہے اور موازنہ مختلف جائزہ کاروں کے لحاظ سے مختلف ہوتا ہے۔

بہترین ہے

کوڈنگ

ایجنٹس اور ٹولز کا استعمال

منطق

طویل سیاق و سباق

مقامی طور پر چلتا ہے

آزمائیں یہ پرامپٹس

ناکام ٹیسٹ سوئٹ کی خرابی دور کریں

میرے پاس ایک Python FastAPI سروس ہے۔ انٹیگریشن ٹیسٹ لوکل طور پر پاس ہوتے ہیں لیکن CI میں POST /orders پر 422 Unprocessable Entity کی خرابی آتی ہے۔ دونوں ماحول میں درخواست کا باڈی ایک جیسا ہے۔ سب سے ممکنہ وجوہات پر غور کریں، ایک تشخیصی اسکرپٹ لکھیں جو CI میں خام درخواست اور ویلیڈیشن ایررز کو لاگ کرے، اور اصلاحات تجویز کریں۔

فائلوں میں ریفیکٹر کا منصوبہ بنائیں

مجھے ایک Node.js Express ایپ کو CommonJS require() سے ES ماڈیول import/export نحو میں منتقل کرنا ہے۔ پروجیکٹ میں تقریباً 40 فائلیں ہیں، Jest ٹیسٹ استعمال ہوتے ہیں، اور کچھ متحرک require() کالز ہیں۔ مجھے مرحلہ وار منتقلی کا منصوبہ دیں، ایسے ایج کیسز کی نشاندہی کریں جو خود بخود خراب ہو جاتے ہیں، اور میکانیکی ناموں کی تبدیلی کے لیے ایک شیل اسکرپٹ لکھیں۔

ایجنٹک ریپو آڈٹ

بطور سینئر انجینئر ایک پل ریکویسٹ کا جائزہ لیں۔ یہاں ایک authentication ماڈیول میں تبدیلیوں کا فرق ہے جو bcrypt کو Argon2 سے تبدیل کرتا ہے۔ سیکیورٹی ریگریشنز، غلط پیرامیٹر انتخاب، غائب ایرر ہینڈلنگ، اور کسی بھی ٹیسٹ کی کمی کو چیک کریں۔ ہر مسئلے کو فائل اور لائن ریفرنس، شدت، اور ایک ٹھوس حل کے ساتھ فہرست کریں۔

موازنہ کریں

Laguna XS 2.1
اوپن ویٹس ماڈل
262,144 ٹوکن سیاق و سباق · $0.06/M ان پٹ، $0.12/M آؤٹ پٹ
GPT-6 Luna
صرف API ماڈل
1,050,000 ٹوکن سیاق و سباق · $0.10/M ان پٹ، $0.50/M آؤٹ پٹ
Claude Opus 5.5
صرف API ماڈل
1,000,000 ٹوکن سیاق و سباق · $4.00/M ان پٹ، $20.00/M آؤٹ پٹ
Muse Spark 1.3 Contributor
صرف API ماڈل
1,048,576 ٹوکن سیاق و سباق · $0.10/M ان پٹ، $0.20/M آؤٹ پٹ

poolside کے مزید ٹیکسٹ ماڈلز

لوگ پوچھتے ہیں

کیا وزن کھلے ہیں اور کیا میں Laguna S 2.1 کو لوکل چلا سکتا ہوں؟: جی ہاں، وزن Hugging Face پر OpenMDW-1.1 لائسنس کے تحت دستیاب ہیں، جو تجارتی استعمال اور ترمیم کی اجازت دیتا ہے بغیر اجازت مانگے۔ BF16 چیک پوائنٹ کو تقریباً 236GB GPU میموری کی ضرورت ہوتی ہے، اس لیے آپ کو متعدد GPUs کی ضرورت ہوگی؛ GGUF، FP8، NVFP4 اور INT4 کوانٹائزڈ ورژنز بھی دستیاب ہیں جو اس ضرورت کو کم کرتے ہیں۔
Laguna S 2.1 کی قیمت کیا ہے اور اس کا کانٹیکسٹ ونڈو کتنا بڑا ہے؟: API کے ذریعے یہ $0.09 فی ملین ان پٹ ٹوکنز اور $0.18 فی ملین آؤٹ پٹ ٹوکنز پر دستیاب ہے، جس کا کانٹیکسٹ ونڈو 1,048,576 ٹوکنز ہے۔ اگر آپ مفت سطح استعمال کرتے ہیں تو Poolside آپ کے ان پٹ اور آؤٹ پٹ کو ماڈل کی بہتری کے لیے استعمال کر سکتا ہے۔
Laguna S 2.1 باقی Laguna سیریز سے کیسے مختلف ہے؟: یہ Laguna XS 2.1 (کل 33 ارب، فعال 3 ارب) اور Laguna M.1 (کل 225 ارب، فعال 23 ارب) کے درمیان ہے، ایک ہی آرکیٹیکچر فیملی شیئر کرتا ہے اور vLLM، SGLang، Transformers، TRT-LLM اور llama.cpp جیسے ایک ہی انفیرینس انجنز کے ساتھ مطابقت رکھتا ہے۔

کپتان کا فیصلہ
ایک واقعی اجازت یافتہ اوپن ویٹ کوڈنگ ایجنٹ جو اپنے فعال پیرا میٹرز کی تعداد سے کہیں زیادہ کارکردگی دکھاتا ہے، بشرطیکہ آپ کے پاس اسے چلانے کے لیے مناسب ہارڈویئر موجود ہو۔

ماڈل کارڈ Hugging Face پر

کپتان یہ نوٹس ماڈل کی اپنی وضاحت اور ماڈل کارڈ سے لکھتا ہے۔ قیمتیں اور سیاق و سباق کے سائز اس وقت فراہم کنندہ کے ہیں اور بدل سکتے ہیں۔

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #26 Hottest Text / LLM model · #26 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Laguna S 2.1 کی مقبولیت کا رجحان

21 Jul 2026 سے ہیٹ اسکور

ہیٹ اسکور

9,008°

اس ہفتے

▲

26.3%

8,977° اس وقت، 9,008° اب

اس مہینے

▲

222%

8,852° اس وقت، 9,008° اب

گزشتہ سال

n/a

ابھی جاری یا ٹریک نہیں ہوا

7,000°

فلور

اس پیمانے کی حد 0° سے 9,999° تک ہے۔ جو کچھ 7,000° سے نیچے ہے وہ ان ماڈلز کے لیے مخصوص ہے جن کی رپورٹ کسی ذریعہ سے نہیں آئی، اور وہاں ایک عارضی نمبر رکھا جاتا ہے تاکہ فہرستیں مکمل رہیں۔ 7,000° سے ماپا گیا ڈیٹا شروع ہوتا ہے: ایک ماڈل جس کے پاس اصل ڈیٹا ہے لیکن ڈاؤن لوڈز تقریباً نہیں ہیں، وہ فلور پر ہوتا ہے، اور اس کے اوپر کے ڈگریز ماپے جاتے ہیں۔ فلور ماڈل کے بارے میں کچھ نہیں بتاتا؛ صرف اس کے اوپر کے ڈگریز بتاتے ہیں، اور یہی ایک ماڈل کو دوسرے سے الگ کرتے ہیں۔

+1,695°

OpenRouter ٹوکنز

اس ماڈل نے پچھلے 30 دنوں میں OpenRouter کے ذریعے 4,469,209,626,464 ٹوکنز پروسیس کیے، پرامپٹس اور جوابات دونوں شامل ہیں۔ ہر 10,000,000 ٹوکنز کو ڈاؤن لوڈ کی مدت میں ایک ڈاؤن لوڈ شمار کیا جاتا ہے، کل 446,920؛ آخری دن کے ٹوکنز اپنانے کی شرح میں شامل ہوتے ہیں۔ ماخذ: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+313°

قبولیت کی شرح

روزانہ تقریباً 14,717 ڈاؤن لوڈز، ذرائع کی دو ریڈنگز کے درمیان ناپے گئے، کبھی بھی زندگی بھر کے اوسط سے اندازہ نہیں لگایا جاتا۔ رفتار ڈاؤن لوڈ اصطلاح کا ایک چوتھائی وزن رکھتی ہے، اس لیے تازہ اضافہ ظاہر ہوتا ہے بغیر ایک دن کی چوٹی کو سالوں کے استعمال سے زیادہ اہم بنائے۔

تفصیلی تجزیہ دکھائیں

اس سائٹ پر ہر نمبر چیک کیا جا سکتا ہے۔ اس ماڈل کا ہیٹ سکور 9,008° ہے، اور یہاں اسے ایک ایک جزو کے حساب سے بنایا گیا ہے، ہر جزو کے بعد کل سکور کے ساتھ: فلور، ہر ذریعہ کے اضافے والے ڈگریز، ماڈل کی قسم کے لیے بونس اور وزن کی عمر کا اثر۔ رنگ اوپر کے چارٹ کے بینڈز ہیں۔ آخر میں گلاسری ہر اصطلاح کی وضاحت کرتی ہے۔

1
فلور سے شروع کریں۔
کیوں 7,000° صفر نہیں: پیمانہ 0° سے 9,999° تک ہے، اور 7,000° سے نیچے کا حصہ ان ماڈلز کے لیے مخصوص ہے جن کی رپورٹ کسی ذریعہ سے نہیں آئی، جن کے لیے وہاں ایک عارضی نمبر رکھا جاتا ہے تاکہ فہرستیں مکمل رہیں اور وہ کبھی بھی ڈیٹا والے ماڈل سے اوپر نہ آئیں۔ 7,000° سے ماپا گیا ڈیٹا شروع ہوتا ہے۔ ایک ماڈل جس کے پاس اصل ڈیٹا ہے لیکن ڈاؤن لوڈز تقریباً نہیں ہیں وہ یہاں ہوتا ہے؛ جو کچھ بھی بعد میں آتا ہے وہ ماپ ہے، اور فلور کے اوپر جگہ میں ڈاؤن لوڈز کے دس دس گنا قدم ہوتے ہیں، ہر ایک 300° کے برابر۔ فلور ہر ماڈل کے لیے ایک جیسا ہے، اس لیے یہ کچھ فیصلہ نہیں کرتا؛ جو ڈگریز اس کے اوپر ہیں وہ فیصلہ کرتے ہیں۔
7,000°
چلتا ہوا کل
2
ڈاؤن لوڈز شامل کریں۔
کل 446,920 ڈاؤن لوڈ کے برابر، OpenRouter ٹوکنز سے۔ ڈاؤن لوڈز کو دس گنا بڑھانے سے وہی 300° بڑھتا ہے، تو سائز اہم ہے لیکن اسکور پر قابو پاتا ہے۔
+1,695°
8,695°
چلتا ہوا کل
3
قبولیت کی شرح شامل کریں۔
ابھی تقریباً 14,717 ڈاؤن لوڈز روزانہ، دو ریڈنگز کے درمیان ناپا گیا، وزن کا ایک چوتھائی حصہ۔
+313°
9,008°
چلتا ہوا کل
=
ہیٹ اسکور۔
یہ ماڈل اس سائٹ کی ہر فہرست میں کہاں کھڑا ہے۔ کچھ اور اس میں تبدیلی نہیں کرتا۔
9,008°

اصطلاحات: یہاں استعمال ہونے والی باتیں

ہیٹ اسکور: ایک نمبر جو بتاتا ہے کہ ماڈل ابھی کتنا استعمال ہو رہا ہے اور چاہا جا رہا ہے، 0° سے 9,999° تک۔ اس سائٹ کی ہر 'ہottest' فہرست اسی کے حساب سے ترتیب دی جاتی ہے۔
فلور: 7,000° وہ نقطہ جہاں ہر ماڈل جس کے پاس اصل ڈیٹا ہے شروع ہوتا ہے۔ پیمانہ 0° سے 9,999° تک ہے؛ فلور سے نیچے کا حصہ اسٹینڈ انز (ڈیٹا کے بغیر ماڈلز) کے لیے مخصوص ہے، تاکہ ڈیٹا والا ماڈل ہمیشہ بغیر ڈیٹا والے سے اوپر رہے۔ فلور سب کے لیے ایک جیسا ہے اور کچھ فیصلہ نہیں کرتا؛ اس سے اوپر کے ڈگری پیمائش ہیں۔
ڈاؤن لوڈ کے برابر: وہ سب کچھ جو اسکور ڈاؤن لوڈ کے برابر سمجھتا ہے، جمع کیا گیا: خود ڈاؤن لوڈز، ہر ٹورینٹ سیڈر کو 1,000 کے برابر، ہر AI Horde تصویر اور ہر جنریشن سائٹ پر رن کو ایک کے برابر۔
لاگ پیمانہ: دس کے حساب سے گنتی، ایک کے حساب سے نہیں: 1,000 سے 10,000 ڈاؤن لوڈز جانا وہی ڈگری بڑھاتا ہے جو 10,000 سے 100,000 جانا۔ یہ بڑے ماڈلز کو سب کچھ دبا دینے سے بچاتا ہے۔
لائکس: ہر ماخذ سے تھمز اپ اور لائکس، لاگ پیمانے پر ہر ایک آدھے ڈاؤن لوڈ کے برابر۔
قبولیت کی شرح: ابھی ماڈل کو روزانہ کتنے ڈاؤن لوڈز مل رہے ہیں، دو ریڈنگز کے فرق سے۔ ڈاؤن لوڈ کی اصطلاح کے وزن کا ایک چوتھائی حصہ۔
ماپا گیا اور اندازہ لگایا گیا: ماپا گیا مطلب ہے کہ کسی ماخذ کے دو ریڈنگز موجود ہیں اور فرق حقیقی ہے۔ اندازہ لگایا گیا مطلب ہے کہ صرف آج کا کل معلوم ہے اور ماضی ماڈل کی زندگی میں تقسیم کیا گیا ہے؛ سائٹ بتاتی ہے کہ کون سا دکھا رہا ہے۔
سیڈر: کوئی شخص جو وزن کی کاپی آن لائن رکھتا ہے تاکہ دوسرے اسے ٹورینٹ کے ذریعے ڈاؤن لوڈ کر سکیں، یا کوئی ہوسٹ کیا ہوا آئینہ جو یہی کام کرتا ہے۔ ہر ایک کو 1,000 ڈاؤن لوڈز کے برابر گنا جاتا ہے۔
AI ہورڈ: ایک رضاکار نیٹ ورک جو عطیہ شدہ کمپیوٹرز پر مفت تصاویر بناتا ہے۔ اس نے کسی ماڈل کے ساتھ کتنی تصاویر بنائی ہیں یہ عوامی ہے، اور ہر ایک کو ایک ڈاؤن لوڈ کے طور پر گنا جاتا ہے۔
جنریشن سائٹس: ایسی سائٹس جو اپنے ماڈل کی کاپیاں ہوسٹ کرتی ہیں اور لوگوں کو اس کے ساتھ جنریشن کی اجازت دیتی ہیں، جیسے PixAI، SeaArt اور Yodayo۔ ان کے ڈاؤن لوڈز Civitai کی طرح گنے جاتے ہیں اور ہر جنریشن رن کو ایک ڈاؤن لوڈ سمجھا جاتا ہے۔
OpenRouter ٹوکنز: ایک ٹیکسٹ ماڈل جو API کے ذریعے فراہم کیا جاتا ہے، جیسے Claude یا GPT، اس کے وزن ڈاؤن لوڈ کرنے کے لیے نہیں ہوتے، اس لیے اس کا استعمال ٹوکنز میں ناپا جاتا ہے: وہ ٹکڑے متن کے جو اس نے OpenRouter کے ذریعے پچھلے 30 دنوں میں پڑھے اور لکھے۔ ہر 10,000,000 ٹوکنز کو ایک ڈاؤن لوڈ شمار کیا جاتا ہے۔ ماخذ: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
مکمل ماڈل (چیک پوائنٹ): خود جنریشن کرنے والی فائل، یعنی وزن خود۔ اسے بونس ملتا ہے کیونکہ اس پر ایڈ آنز منحصر ہوتے ہیں۔
LoRA اور ایمبیڈنگ: چھوٹی ایڈ آن فائلیں جو کسی اور کے وزن کو ایک انداز، کردار یا تصور کی طرف لے جاتی ہیں۔ یہ اکیلے نہیں چل سکتیں۔
خاندان اور وزن: بنیاد جس پر ماڈل بنایا گیا ہے، جیسے SD 1.5، SDXL، Flux یا Wan۔ ہر ماڈل اپنے خاندان کے وزن کی ریلیز تاریخ وراثت میں لیتا ہے۔
عمر: کتنے عرصہ پہلے خاندان کے وزن جاری ہوئے اس کے لیے نکالے گئے ڈگریز: سالانہ 150°، زیادہ سے زیادہ 750°۔ یہ پرانے ڈاؤن لوڈز کو رکھتا ہے جن کے پاس سالوں کا وقت جمع ہونے کا موقع تھا تاکہ فہرست کے اوپر کو منجمد کر سکے۔
خاندانی بوسٹ: ایک چھوٹا، محدود دھکا LoRA کے لیے جس خاندان کو یہ سائٹ اس وقت آگے بڑھا رہی ہے، ہمیشہ تفصیل میں شامل ہوتا ہے۔
اسٹینڈ ان اسکور: ایک مستحکم نمبر جو اس فلور سے نیچے ہوتا ہے جو ابھی تک کسی ماخذ نے رپورٹ نہیں کیا، تاکہ فہرستیں مکمل رہیں۔ یہ کبھی بھی ڈیٹا والے ماڈل سے اوپر نہیں ہوتا۔
نیا! (گریس پیریڈ): ایک ماڈل جو 7 دن سے کم پرانا ہو، اس کی جگہ اسکور کی بجائے New! دکھائی جاتی ہے اور یہ درجہ بندی میں جگہ نہیں رکھتا۔ اس کا اسکور پہلے دن سے شمار کیا جاتا ہے، لیکن ایک دن پرانا ماڈل سب سے تیزی سے بڑھتا ہے، اس لیے بغیر انتظار کے ہفتے کا #1 ہمیشہ کل کا نیا ماڈل ہوتا، نہ کہ وہ جو ایک ہفتہ قائم رہا ہو۔
رجحان: کسی ماڈل کی ترقی کسی مدت میں عام ماڈل کی ترقی کے مقابلے میں کیسی ہے۔ عام سے تیز ترقی کو اضافہ سمجھا جاتا ہے، اور سست کو کمی۔
عام ماڈل: کتالوج کا وسط: نصف ماڈلز جن کے اعداد و شمار ہیں وہ اس مدت میں تیزی سے بڑھے، نصف سست۔

یہ ماڈل کی مقبولیت کیسی رہی ہے باقی کیٹلاگ کے مقابلے میں: ہر دورانیے میں ڈاؤن لوڈز، لائکس اور استعمال میں اس کی ترقی، عام ماڈل کی ترقی کے مقابلے میں، اور اس وقت کا اس کا ہیٹ اسکور۔ عام ترقی سے اوپر ہونا بڑھوتری ہے، نیچے ہونا کمی۔ ماضی کو آج کے کل اعداد و شمار، ماڈل کے پہلے دن اور جہاں دو ریڈنگز ہوں وہاں ڈاؤن لوڈ کی رفتار سے دوبارہ بنایا گیا ہے؛ اگر ماڈل دورانیے کے شروع میں موجود نہیں تھا تو n/a دکھایا جاتا ہے۔

ملتے جلتے ماڈلز

Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)

TEXT / LLM

Muse Spark 1.1

TEXT / LLM

تصویر، ویڈیو اور متن بنانے کے AI ماڈلز

Laguna S 2.1 ایک متن ماڈل ہے جو Text / LLM فیملی کے لیے ModelTrends.ai پر درج ہے، جو اوپن سورس AI تصویر، ویڈیو اور متن ماڈلز کا صرف پڑھنے والا کیٹلاگ ہے۔ اس کا دوسرے Text / LLM ماڈلز سے موازنہ کریں اور اس کا ہیٹ اسکور دیکھ کر ٹرینڈ جانیں۔

مزید Text / LLM ماڈلز مزید Text / LLM متن / LLM llm poolside منطق کوڈنگ ایجنٹس طویل سیاق و سباق مقامی

ماڈل فیملی کے لحاظ سے دیکھیں