| भाग | लेख | क्या शामिल है |
|---|---|---|
| 1 | मुफ़्त बनाम भुगतान वाले AI मॉडल: शब्दों का असली मतलब (यह लेख) | हर टियर का मतलब क्या है, $0 पर आप क्या खो देते हैं, लाइसेंस, एक निर्णय ढाँचा |
| 2 | ओपन AI मॉडल ख़ुद चलाना: इसमें वाक़ई क्या लगता है | हार्डवेयर, टूल, कौशल, और ख़ुद-होस्ट करने की असली चुनौतियाँ |
| 3 | ओपन AI मॉडल कहाँ ढूँढें और सुरक्षित रूप से जाँचें | भरोसेमंद स्रोत, छेड़छाड़ की गई डाउनलोड पहचानना, सुरक्षित तरीक़े |
| 4 | अभी जानने लायक़ ओपन AI मॉडल (तारीख़-अंकित स्नैपशॉट) | 15–20 मौजूदा मुफ़्त और ओपन-वेट मॉडलों की फ़ील्ड गाइड |
जो पाठक किसी भी एक भाग पर पहुँचे, उसे यहाँ से बाक़ी तीनों भी मिल जाने चाहिए।
वह वादा जिसे कोई जाँचता नहीं
एक छोटा वीडियो वादा करता है कि दर्शक को अब कभी AI के लिए पैसे नहीं देने होंगे: यह एक फ़ाइल डाउनलोड करें, लैपटॉप पर चलाएँ, और $20-प्रति-माह के सब्सक्रिप्शन जैसा ही पाएँ। वीडियो को लाखों व्यू मिलते हैं। इसे आज़माने वाले ज़्यादातर लोगों को ऐसा मॉडल मिलता है जो धीरे जवाब देता है, ज़्यादा ग़लतियाँ करता है, या उनकी मशीन पर इंस्टॉल होने से ही मना कर देता है। यह बताने के लिए बहुत कम लोग वापस आते हैं।
वीडियो बिल्कुल झूठ नहीं बोल रहा था। वह सिर्फ़ एक शब्द, मुफ़्त, का इस्तेमाल तीन बहुत अलग व्यवस्थाओं के लिए कर रहा था जो संयोग से एक ही क़ीमत साझा करती हैं। किसी चैटबॉट का रोज़ाना मुफ़्त कोटा, किसी कंपनी का सब्सक्रिप्शन ख़रीदने से पहले उनका मॉडल आज़माने का अनुरोध, और कोई भी अपने कंप्यूटर पर डाउनलोड करके चला सके ऐसे नंबरों का एक सेट — ये अलग-अलग लेबल पहने एक ही उत्पाद नहीं हैं। वे अलग-अलग कंपनियों से आते हैं, अलग-अलग हार्डवेयर पर चलते हैं, अलग-अलग नियमों का पालन करते हैं, और अलग-अलग तरीक़ों से विफल होते हैं।
यह लेख उन्हें रैंक नहीं करता। यह एक संकरे और ज़्यादा उपयोगी सवाल का जवाब देता है: “मुफ़्त AI” का असल में टियर-दर-टियर क्या मतलब है, और हर क़ीमत बिंदु पर पाठक क्या खोता है या स्वीकार करता है? यह साफ़ होने के बाद, इस शृंखला के बाक़ी हिस्से बताते हैं कि किसी एक को वाक़ई चलाने में क्या लगता है, इसे सुरक्षित रूप से कहाँ से लें, और अभी किन ख़ास मॉडलों के बारे में जानना फ़ायदेमंद है।
तीन शब्द, तीन अलग सौदे
इन तीन व्यवस्थाओं को अलग-अलग समझते ही ज़्यादातर भ्रम दूर हो जाता है। ये प्रतिस्पर्धी परिभाषाएँ नहीं हैं; वे बताती हैं कि मॉडल जिस कंप्यूटर पर चलता है, वह किसका है।
| टियर | इसका मतलब | मॉडल कौन चलाता है | सामान्य उदाहरण (श्रेणी, रैंकिंग नहीं) |
|---|---|---|---|
| भुगतान वाला, होस्टेड | एक कंपनी अपने ही सर्वर पर मॉडल चलाती है और पहुँच बेचती है, आमतौर पर मासिक सब्सक्रिप्शन या प्रति-इस्तेमाल API के रूप में। | कंपनी (OpenAI, Anthropic, Google, और इसी तरह की) | ChatGPT Plus, Claude Pro, Gemini Advanced |
| मुफ़्त, होस्टेड | वही कंपनी-संचालित सेवा, मुफ़्त में दी जाती है, आमतौर पर रोज़ाना संदेश सीमा, पुराना मॉडल वर्शन, या धीमी प्रतिक्रिया समय के साथ। | कंपनी, लागत सब्सिडी देते हुए | ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot के मुफ़्त टियर |
| ओपन-वेट | कंपनी मॉडल के प्रशिक्षित नंबर (इसके “वेट”) किसी के भी डाउनलोड करके अपने हार्डवेयर या किराए के क्लाउड सर्वर पर चलाने के लिए प्रकाशित करती है। | जो भी इसे डाउनलोड करे | Llama, Qwen, Mistral, Gemma, DeepSeek, Phi |
एक चौथा शब्द, ओपन-सोर्स AI, ढीले ढंग से इस्तेमाल होता है। सॉफ़्टवेयर में, ओपन सोर्स का हमेशा मतलब रहा है कि पूरा नुस्ख़ा सार्वजनिक है: कोड, और अक्सर इसे शुरू से दोबारा बनाने की प्रक्रिया भी। बहुत कम AI मॉडल इस मापदंड को पूरा करते हैं, क्योंकि लगभग कोई भी प्रकाशक ट्रेनिंग डेटा या सटीक ट्रेनिंग प्रक्रिया जारी नहीं करता, केवल तैयार वेट ही जारी करता है। Open Source Initiative की अपनी परिभाषा इस अंतर को सीधे दिखाती है (Open Source AI Definition 1.0)। इसी वजह से यह लेख ओपन-वेट शब्द का इस्तेमाल करता है, और ओपन सोर्स शब्द केवल उस दुर्लभ मामले के लिए रखता है जहाँ ट्रेनिंग डेटा और कोड भी सार्वजनिक हों।
एक बारीक़ बात जो फ़ैसला बदल देती है: भुगतान वाले और मुफ़्त होस्टेड मॉडल एक सेवा हैं — कंपनी कभी भी मॉडल, क़ीमत, या सीमाएँ बदल सकती है, और पाठक के पास किसी चीज़ की कोई प्रति नहीं होती। एक ओपन-वेट मॉडल, एक बार डाउनलोड होने के बाद, एक फ़ाइल है जिसकी प्रति पाठक के पास होती है। कंपनी अपना कारोबार बदल दे तो भी यह ग़ायब नहीं होगी, हालाँकि जब तक पाठक ख़ुद जाकर नया वर्शन न ले, इसे सुरक्षा पैच या सुधार भी नहीं मिलेंगे।
आपका प्रॉम्प्ट वाक़ई कहाँ जाता है
इन टियरों के बीच सबसे व्यावहारिक अंतर गति या गुणवत्ता नहीं है। यह है कि पाठक जो टेक्स्ट टाइप करता है, वह जवाब आने से पहले वाक़ई कहाँ जाता है।
मान लीजिए एक पाठक किसी क्लाइंट के अनुबंध का हिस्सा सारांश पाने के लिए प्रॉम्प्ट में पेस्ट करता है। भुगतान वाली या मुफ़्त होस्टेड सेवा के साथ, वह टेक्स्ट कंपनी के सर्वर तक पहुँचता है, और आगे उसके साथ क्या होता है — चाहे वह सुरक्षित रखा जाए, किसी इंसान द्वारा समीक्षा हो, या भविष्य के मॉडल को बेहतर बनाने में इस्तेमाल हो — यह पूरी तरह उस ख़ास उत्पाद के लिए कंपनी की डेटा-उपयोग नीति पर निर्भर करता है। बिज़नेस और API प्लान अक्सर उसी कंपनी के चैटबॉट के मुफ़्त उपभोक्ता ऐप वर्शन से अलग, ज़्यादा सख़्त डेटा शर्तें रखते हैं, इसलिए प्लान उतना ही मायने रखता है जितनी कंपनी। यह इतनी बार बदलता है कि इस्तेमाल हो रहे ठीक उत्पाद की मौजूदा नीति पढ़ना ही एकमात्र भरोसेमंद तरीक़ा है, यह मान लेने के बजाय कि यह कंपनी के बारे में सामान्य रूप से पढ़ी किसी बात जैसा ही होगा।
पाठक के अपने लैपटॉप पर चलने वाले ओपन-वेट मॉडल के साथ, वही टेक्स्ट कभी डिवाइस से बाहर नहीं जाता। कोई और इसे देख, लॉग, या इस्तेमाल नहीं कर सकता, क्योंकि मॉडल चलाने में कोई दूसरा पक्ष शामिल ही नहीं है। यही वह सबसे बड़ी व्यावहारिक वजह है जिसके लिए लोग ख़ुद-होस्ट करना चुनते हैं: इसलिए नहीं कि यह मुफ़्त है, बल्कि इसलिए कि यह नीति से नहीं, बनावट से निजी है।
किराए के क्लाउड सर्वर पर ओपन-वेट मॉडल चलाना इन दोनों के बीच में आता है: पाठक नियंत्रित करता है कि मॉडल डेटा के साथ क्या करता है, लेकिन मशीन होस्ट करने वाला क्लाउड प्रोवाइडर, सैद्धांतिक रूप से, उसमें से गुज़रने वाला ट्रैफ़िक देख सकता है — ठीक वैसे ही जैसे वे किराए पर दिए किसी भी अन्य सर्वर के साथ कर सकते हैं।
“मुफ़्त” की असली क़ीमत क्या है
एक बड़ा भाषा मॉडल चलाना महँगा है: इसके लिए विशेष प्रोसेसर, बिजली, और लगातार इंजीनियरिंग चाहिए। कोई इसे मुफ़्त में नहीं देता। “मुफ़्त” का हमेशा मतलब है कि लागत कहीं और खिसक गई है, ग़ायब नहीं हुई।
| टियर | असल में कौन भुगतान करता है, कैसे | पाठक क्या नोटिस करता है |
|---|---|---|
| मुफ़्त होस्टेड चैटबॉट टियर | कंपनी इसे सब्सिडी देती है — भुगतान करने वाले सब्सक्राइबरों, निवेशक पूँजी, या (उस ख़ास उत्पाद की नीति के अनुसार) बातचीत को भविष्य के मॉडल बेहतर बनाने में इस्तेमाल करके फ़ंड की गई | रोज़ाना या घंटे भर की संदेश सीमाएँ, भुगतान वर्शन से पुराना या छोटा मॉडल, व्यस्त समय में धीमी प्रतिक्रियाएँ |
| ओपन-वेट मॉडल डाउनलोड करना | कंपनी को व्यापक अपनाव, डेवलपर सद्भावना, और अपने भुगतान वाले क्लाउड या एंटरप्राइज़ ऑफ़र की ओर एक रास्ता मिलता है; कुछ को शोध प्रयोगशालाओं, विश्वविद्यालयों, या राष्ट्रीय AI कार्यक्रमों से फ़ंडिंग मिलती है | प्रकाशक की ओर से कोई उपयोग सीमा नहीं, लेकिन जवाबों के पीछे खड़ी कोई कंपनी भी नहीं, और कॉल करने के लिए कोई सपोर्ट लाइन भी नहीं |
| उस मॉडल को अपने हार्डवेयर पर चलाना | आप सीधे भुगतान करते हैं — बिजली, हार्डवेयर की घिसावट, और इसे इंस्टॉल व मेंटेन करने में लगे घंटे | मॉडल डाउनलोड करने में कुछ ख़र्च नहीं हुआ, लेकिन इसे इस्तेमाल करना असल में मुफ़्त नहीं; लागत सिर्फ़ मासिक बिल से आपके अपने समय और बिजली मीटर पर खिसक गई |
मुफ़्त AI को, इसके किसी भी रूप में, ईमानदारी से बताने का तरीक़ा “कोई लागत नहीं” नहीं है। यह इस बारे में एक अलग व्यवस्था है कि कौन भुगतान कर रहा है और बदले में उन्हें क्या मिलता है — पैसा, ध्यान, डेटा, या पाठक का अपना समय और बिजली।
बारीक़ शर्तें: लाइसेंस जो मायने रखते हैं
“डाउनलोड करना मुफ़्त” और “किसी भी काम के लिए इस्तेमाल करना मुफ़्त” एक जैसा वादा नहीं है। हर ओपन-वेट मॉडल एक ख़ास लाइसेंस के तहत प्रकाशित होता है, और इनका फ़र्क़ अकादमिक नहीं है — ये तय करते हैं कि पाठक किसी ऐसे उत्पाद में मॉडल का क़ानूनी रूप से इस्तेमाल कर सकता है जिसे वह बेचता है।
| लाइसेंस प्रकार | यह असल में क्या अनुमति देता है | उदाहरण |
|---|---|---|
| Apache 2.0 / MIT | बिना अनुमति माँगे या रॉयल्टी दिए, लगभग बिना शर्तों के इस्तेमाल, संशोधन, और बिक्री | कई Qwen, Mistral, और DeepSeek रिलीज़ इस्तेमाल करते हैं |
| Meta का Llama Community License | ज़्यादातर उपयोगकर्ताओं के लिए मुफ़्त, लेकिन जिस भी संगठन के उत्पाद पहले से 70 करोड़ मासिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं को सेवा देते हैं, उसे पहले Meta से अलग लाइसेंस माँगना होगा | Llama 4 (Llama 4 License Agreement) |
| Google की Gemma Terms of Use | व्यावसायिक इस्तेमाल और पुनर्वितरण की अनुमति है, लेकिन पुनर्वितरकों को वही शर्तें आगे भी लागू रखनी होंगी, संशोधित फ़ाइलों को चिह्नित करना होगा, और अलग Prohibited Use Policy का पालन करना होगा | Gemma 3 (Gemma Terms of Use) |
| ग़ैर-व्यावसायिक शोध लाइसेंस | शोध और व्यक्तिगत परियोजनाओं के लिए मुफ़्त; मॉडल या इसके आउटपुट को व्यावसायिक उत्पाद में इस्तेमाल करना अलग समझौते के बिना अनुमति नहीं है | कुछ Cohere Command R+ रिलीज़ |
लाइसेंस के बारे में तीन बातें लोगों को चौंका देती हैं। पहली, लाइसेंस किसी ख़ास मॉडल वर्शन का होता है, कंपनी का नहीं — उसी प्रकाशक से आया नया रिलीज़ अलग शर्तें रख सकता है। दूसरी, मॉडल के लिए एक अनुमेय लाइसेंस उस पर बने हर चीज़ को अपने आप कवर नहीं करता; इसे चलाने के लिए इस्तेमाल किए गए टूल या ऐप का लाइसेंस भी जाँचें। तीसरी, किसी संगठन का अपना आकार उस पर लागू होने वाले नियम बदल सकता है, जैसा Llama के उदाहरण से दिखता है, इसलिए एक ही मॉडल पर बना एक शौक़िया प्रोजेक्ट और एक कंपनी एक जैसी शर्तों से बँधे न हों। जब यह मायने रखे, तो एकमात्र भरोसेमंद तरीक़ा उस ठीक मॉडल का लाइसेंस पेज खोलना है, मौजूदा वर्शन जारी होने से पहले लिखे किसी सारांश पर भरोसा करना नहीं।
वे सीमाएँ जो टलती नहीं
कुछ सीमाएँ अलग टियर चुनने से हल नहीं होतीं। कुछ और पाठक जो टियर चुनता है, उसके हिसाब से तेज़ी से बदल जाती हैं।
- हैल्युसिनेशन (ग़लत तथ्य गढ़ना) सार्वभौमिक है। हर टियर का हर मॉडल — सबसे महँगी भुगतान वाली सब्सक्रिप्शन भी शामिल — पूरे भरोसे के साथ ग़लत तथ्य बोल सकता है। क़ीमत कई कामों पर कम ग़लती दर ख़रीदती है, समस्या से मुक्ति नहीं।
- गुणवत्ता की सीमा अभी भी भुगतान वाले फ्रंटियर मॉडलों के पक्ष में झुकती है, फ़िलहाल। सबसे मुश्किल रीज़निंग, कोडिंग, और बहु-चरण कामों में, बड़े भुगतान वाले होस्टेड मॉडल आमतौर पर 2026 के आख़िर तक स्वतंत्र बेंचमार्क में आगे रहते हैं, हालाँकि यह अंतर हर साल घट रहा है और सबसे अच्छे ओपन-वेट मॉडल अब कई रोज़मर्रा के कामों पर पुराने भुगतान वाले मॉडलों को टक्कर देते हैं या पीछे छोड़ देते हैं। यह एक तय नियम नहीं, बदलती रेखा है, इसलिए मान लेने के बजाय दोबारा जाँचना बेहतर है।
- मॉडल पाठक के अपने हाथ में आते ही सुरक्षा फ़िल्टरिंग पतली हो जाती है। भुगतान वाले और मुफ़्त होस्टेड उत्पाद हर जवाब पर कंपनी की अपनी मॉडरेशन परत लगाते हैं। एक ओपन-वेट मॉडल, एक बार डाउनलोड होने के बाद, जो भी पूछा जाए उसका जवाब देता है, केवल उन्हीं सुरक्षा उपायों तक सीमित जो पाठक ख़ुद जोड़ना चुने — जो इसे इस्तेमाल करने वाले व्यक्ति पर ज़िम्मेदारी डालता है, मूल प्रकाशक पर नहीं।
- समर्थन और जवाबदेही भुगतान से मुफ़्त तक, फिर ख़ुद-होस्टेड तक घटती जाती है। भुगतान वाला प्लान आमतौर पर एक सपोर्ट चैनल और तय अपटाइम प्रतिबद्धता के साथ आता है। मुफ़्त होस्टेड टियर बिना सूचना के अपनी सीमाएँ बदल सकता है या किसी मॉडल वर्शन को हटा सकता है। ख़ुद-होस्ट किए ओपन-वेट मॉडल के लिए किसी को कॉल करने का विकल्प ही नहीं — सिर्फ़ कम्युनिटी फ़ोरम और पाठक की अपनी समस्या-निवारण।
- ओपन-वेट मॉडलों के लिए असली कौशल की ज़रूरत होती है। कोई चैटबॉट ऐप डाउनलोड करने में एक मिनट लगता है। किसी ओपन-वेट मॉडल को अच्छी तरह चलाने के लिए कमांड लाइन से सहजता, पर्याप्त स्टोरेज और प्रोसेसिंग पावर, और इसे अपडेट रखने का अनुशासन चाहिए — इस शृंखला के भाग 2 में विस्तार से बताया गया है।
कौन-सा टियर आपकी स्थिति के लिए सही है
कोई सार्वभौमिक रूप से सही टियर नहीं है। किसी दी गई स्थिति के लिए फ़िट बैठने वाला एक टियर होता है, और स्थिति बदलने के साथ यह फ़िट भी बदलता है।
| आपकी स्थिति | आमतौर पर फ़िट बैठने वाला टियर | क्यों |
|---|---|---|
| रोज़मर्रा की लेखनी, शोध, या सामान्य सवाल | किसी मुख्यधारा उत्पाद का मुफ़्त होस्टेड टियर | कोई सेटअप नहीं, कोई हार्डवेयर नहीं चाहिए, सहकर्मी क्या इस्तेमाल कर रहे हैं उससे तुलना करना आसान |
| गोपनीय क्लाइंट, मरीज़, या वित्तीय डेटा के साथ काम करना | आपके अपने डिवाइस पर चलाया गया ओपन-वेट मॉडल | आपकी मशीन से कुछ बाहर नहीं जाता; आप किसी तीसरे पक्ष की डेटा नीति पर भरोसा ही नहीं कर रहे |
| बेचने के लिए कोई उत्पाद बनाना | भुगतान वाला होस्टेड API, या Apache 2.0/MIT-लाइसेंस वाला ओपन-वेट मॉडल | अनुमानित क़ीमत और समर्थन (भुगतान API), या ट्रैक करने के लिए कोई आकार-आधारित लाइसेंसिंग शर्त न होने वाली पूरी व्यावसायिक आज़ादी (अनुमेय ओपन-वेट) |
| यह सीखना कि AI मॉडल वाक़ई कैसे काम करते हैं | आपके अपने लैपटॉप पर एक छोटा ओपन-वेट मॉडल | प्रयोग करने के लिए सस्ता, और यह आपको वे तंत्र सीखने पर मजबूर करता है जिन्हें एक पॉलिश्ड चैटबॉट ऐप छुपा देता है |
| कोई तय बजट नहीं, कभी-कभी भारी इस्तेमाल | मुफ़्त होस्टेड टियर, इसकी रोज़ाना सीमाएँ स्वीकार करते हुए | कोई लागत प्रतिबद्धता नहीं; सीमाएँ वाक़ई रुकावट बनने पर ही भुगतान या ओपन-वेट विकल्प पर जाएँ |
| करोड़ों उपयोगकर्ताओं तक पहुँचने की उम्मीद वाला उत्पाद | भुगतान वाला होस्टेड API, या अनुमेय लाइसेंस वाला ओपन-वेट मॉडल | Meta के Llama Community License जैसे कुछ ओपन-वेट लाइसेंस, इस्तेमाल एक तय सीमा पार करने पर अलग समझौता माँगते हैं |
इस शृंखला के बाक़ी हिस्से यह मानकर चलते हैं कि पाठक ने तय कर लिया है कि ओपन-वेट कम से कम जानने लायक़ है, और यह बताते हैं कि उस फ़ैसले में वाक़ई क्या शामिल है।
यह शृंखला जारी रखें
इस लेख ने बताया कि भुगतान वाला, मुफ़्त, और ओपन-वेट शब्दों का असल में क्या मतलब है। अगले तीन भाग बताते हैं कि इस जानकारी का क्या करना है, उस क्रम में जो ज़्यादातर पाठकों को वाक़ई चाहिए।
- भाग 2 — ओपन AI मॉडल ख़ुद चलाना: इसमें वाक़ई क्या लगता है। असली हार्डवेयर स्तर (लैपटॉप पर क्या चलता है बनाम समर्पित GPU कब चाहिए), लोग वाक़ई जो टूल इस्तेमाल करते हैं (Ollama, LM Studio, llama.cpp), और वे चुनौतियाँ जिन्हें इन्फ़्लुएंसर कंटेंट छोड़ देता है: क्वांटाइज़ेशन ट्रेड-ऑफ़, कॉन्टेक्स्ट-लंबाई की सीमाएँ, और मॉडल को अपडेट रखने का लगातार काम।
- भाग 3 — ओपन AI मॉडल कहाँ ढूँढें और सुरक्षित रूप से जाँचें। Hugging Face और हर प्रकाशक के अपने रिपॉज़िटरी जैसे भरोसेमंद स्रोत, किसी वैध मॉडल फ़ाइल को छेड़छाड़ की गई या ग़लत लेबल वाली फ़ाइल से कैसे पहचानें, और जब डाउनलोड के पीछे कोई कंपनी खड़ी न हो तो “सुरक्षित” का वाक़ई क्या मतलब है।
- भाग 4 — अभी जानने लायक़ ओपन AI मॉडल। 15–20 मौजूदा मुफ़्त और ओपन-वेट मॉडलों की तारीख़-अंकित फ़ील्ड गाइड, हर एक को सादे शब्दों में समझाया गया, स्थायी रैंकिंग के बजाय एक स्नैपशॉट के रूप में प्रकाशित, क्योंकि यह सूची हर कुछ महीनों में बदलती है।
हर भाग इस भाग से और शृंखला के हर दूसरे भाग से वापस लिंक करेगा, ताकि कोई भी एक लेख पाने वाला पाठक पूरी शृंखला तक पहुँच सके।
और गहराई से जानें
- Open Source AI Definition 1.0 — Open Source Initiative. “ओपन-वेट” को असली “ओपन सोर्स” AI से अलग करने के लिए यह लेख जिस औपचारिक परिभाषा का इस्तेमाल करता है। सितंबर 2026 में समीक्षित।
- Llama 4 Community License Agreement — Meta. ऊपर चर्चा की गई 70-करोड़-मासिक-सक्रिय-उपयोगकर्ता लाइसेंसिंग सीमा का प्राथमिक स्रोत। सितंबर 2026 में समीक्षित।
- Gemma Terms of Use — Google. Gemma की व्यावसायिक-इस्तेमाल और पुनर्वितरण शर्तों का प्राथमिक स्रोत। सितंबर 2026 में समीक्षित।
- Hugging Face Model Hub licenses — Hugging Face. व्यावसायिक इस्तेमाल से पहले किसी भी ख़ास मॉडल वर्शन से जुड़ा ठीक लाइसेंस कैसे ढूँढें और पढ़ें।
लाइसेंस की शर्तें और मुफ़्त-टियर की सीमाएँ अक्सर बदलती हैं। ऊपर दिए उदाहरणों को यह दिखाने के तरीक़े के रूप में लें कि ये लाइसेंस कैसे काम करते हैं, और इन पर भरोसा करने से पहले हमेशा मॉडल के अपने पेज पर मौजूदा शर्तें जाँचें।