मुख्य विशेषताएं: एआई चैट , रेट्रो जैसे गेम , लोकेशन चेंजर , रोब्लॉक्स अनब्लॉक
मुख्य विशेषताएं: एआई चैट , रेट्रो जैसे गेम , लोकेशन चेंजर , रोब्लॉक्स अनब्लॉक
Mistral AI अपने उच्च-गुणवत्ता वाले ओपन-सोर्स मॉडलों के लिए प्रसिद्ध है। यह एआई परिदृश्य में एक अग्रणी यूरोपीय प्रतिद्वंद्वी के रूप में तेजी से उभरा है। Mistral AI सिर्फ एक और एआई कंपनी नहीं है, बल्कि यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए अधिक खुला और कुशल दृष्टिकोण प्रदान करती है। हालाँकि, आम लोगों के बीच Mistral AI की ब्रांड पहचान OpenAI जितनी नहीं है। Mistral AI के बारे में सभी आवश्यक जानकारी जानने के लिए इस समीक्षा को पढ़ते रहें।.
सामग्री की सूची
Mistral AI एक फ्रांसीसी कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपनी है, जिसकी स्थापना अप्रैल 2023 में हुई थी। यह ओपन-वेट भाषा मॉडलों के विकास में विशेषज्ञता रखती है। Mistral AI को अक्सर यूरोप की अग्रणी कंपनी माना जाता है जो OpenAI, Anthropic, Meta और Google जैसी अमेरिकी एआई लैब्स की टक्कर देती है।.
मिस्ट्रल एआई का घोषित लक्ष्य खुला, विकेन्द्रीकृत एआई लाना है। इन "बंद" मॉडलों (जैसे, ओपनएआई का जीपीटी-4, एंथ्रोपिक का क्लाउड) की तुलना में, वे एआई विकास के लिए एक अधिक सुलभ (ओपन-वेट) दृष्टिकोण का समर्थन करते हैं। मिस्ट्रल एआई के मॉडल वेट और उनके प्रशिक्षण कोड/डेटा सार्वजनिक रूप से उपलब्ध हैं। मिस्ट्रल एआई इन मॉडल वेट को निःशुल्क जारी करता है। इससे डेवलपर्स और शोधकर्ता अपने स्वयं के बुनियादी ढाँचे पर मॉडल डाउनलोड और चला सकते हैं। इसके अलावा, वे उपयोगकर्ताओं को अपने विशिष्ट कार्यों के लिए मॉडलों को परिष्कृत और संशोधित करने में सक्षम बनाते हैं। इससे विक्रेता लॉक-इन और एपीआई लागत से भी बचा जा सकता है।
Mistral 7B Mistral AI का पहला मॉडल है। यह एक कॉम्पैक्ट लेकिन उच्च-प्रदर्शन वाला मॉडल है, जो कई बेंचमार्क पर बड़े मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है।.
Mixtral 8x7B एक Sparse Mixture-of-Experts (MoE) मॉडल है जो बेहद तेज़ और किफायती है। तकनीकी रूप से यह 47-बिलियन-पैरामीटर वाला मॉडल है, लेकिन यह प्रति इनपुट केवल लगभग 12–13 बिलियन पैरामीटर का ही उपयोग करता है। प्रदर्शन के मामले में यह GPT-3.5 की बराबरी कर सकता है या उसे पीछे छोड़ सकता है।.
Mistral Large Mistral AI का फ्लैगशिप मॉडल है। इसे GPT-4 और Claude 3 जैसे शीर्ष स्तर के मॉडलों से प्रतिस्पर्धा करने के लिए तैयार किया गया है। यह मॉडल बहुभाषी कार्यों, जटिल तर्क क्षमता और कोडिंग में उत्कृष्ट है।.
Ministral 3B और Ministral 8B ऑन-डिवाइस कंप्यूटिंग और एज उपयोग मामलों के लिए दो नए मॉडल हैं। ये सब-10B श्रेणी में तर्क, ज्ञान, सामान्य समझ आदि में एक नया मानक स्थापित करते हैं। ये 128k तक की कॉन्टेक्स्ट लंबाई का समर्थन करते हैं।.
Mistral Medium 3 नया “Large” है, जो मल्टीमोडल समझ, कोडिंग और अन्य पेशेवर उपयोग मामलों में अग्रणी है। यह एंटरप्राइज़ क्षमताएँ प्रदान करता है, जिनमें हाइब्रिड या ऑन-प्रिमाइसेस/इन-VPC डिप्लॉयमेंट, कस्टम पोस्ट-ट्रेनिंग और एंटरप्राइज़ टूल्स व सिस्टम्स के साथ इंटीग्रेशन शामिल हैं।.
La Plateforme एक डेवलपर प्लेटफ़ॉर्म है जो API के माध्यम से Mistral के प्रॉप्रायटरी मॉडलों तक पहुँच प्रदान करता है। इसके अलावा, यह अपने ओपन-वेट मॉडलों और टूल्स के लिए पे-एज़-यू-गो एंडपॉइंट भी उपलब्ध कराता है।.
Le Chat Mistral का मुफ़्त चैटबॉट है, जो OpenAI के ChatGPT जैसा है। यह उपयोगकर्ताओं को विभिन्न Mistral मॉडलों, जैसे Mistral Small, Mistral Large आदि के बीच चयन करने की सुविधा देता है।.
एक मॉडल प्रदाता से कहीं बढ़कर, मिस्ट्रल एआई ने अपने शुरुआती दौर से ही एंटरप्राइज़-ग्रेड उत्पादों की एक विस्तृत श्रृंखला पेश करने के लिए विस्तार किया है। विवरण देखने के लिए आधिकारिक मिस्ट्रल एआई वेबसाइट पर जाएँ और ऊपर दिए गए उत्पाद टैब पर क्लिक करें।
विभिन्न उद्योगों में इनके वास्तविक अनुप्रयोग देखने के लिए आप Solutions टैब पर क्लिक करके Use Case पर जा सकते हैं। जब आप उस पेज पर पहुँचेंगे, तो आप देख पाएँगे कि Mistral AI प्रमुख एंटरप्राइज़ चिंताओं को हल करने में कैसे मदद कर सकता है।.
उदाहरण के लिए, वे सख्त डेटा गवर्नेंस और सुरक्षा आवश्यकताओं वाली कंपनियों के लिए ऑन-प्रिमाइसेस और हाइब्रिड परिनियोजन विकल्प प्रदान करते हैं। सभी के लिए एक ही तरह के दृष्टिकोण के बजाय, मिस्ट्रल एआई विशिष्ट उद्योग कार्यों के अनुरूप विभिन्न उत्पाद और अनुकूलन योग्य समाधान प्रदान करता है।
मिस्ट्रल एआई उच्च प्रदर्शन और लागत-प्रभावशीलता के बीच एक आकर्षक संतुलन बनाता है। उनके उत्पाद और प्रमुख विशेषताएँ विश्वसनीय, स्केलेबल समाधानों की ज़रूरत वाली कंपनियों और शक्तिशाली, सुलभ मॉडल चाहने वाले डेवलपर्स, दोनों की ज़रूरतों को पूरा करती हैं।
मिस्ट्रल एआई कई ओपन-सोर्स मॉडल प्रदान करता है, जिनमें मिस्ट्रल लार्ज, मिस्ट्रल स्मॉल, ओरिजिनल मिस्ट्रल 7B और हाल ही में जारी मिस्ट्रल मीडियम शामिल हैं। मिस्ट्रल 7B अपने आकार के हिसाब से उच्च प्रदर्शन प्रदान करता है। यह मैकबुक जैसे उपकरणों पर चलता है, जिनके संसाधन सीमित होते हैं। मिस्ट्रल लार्ज अपनी कोड जनरेशन क्षमताओं और जटिल फ़ंक्शन कॉलिंग के लिए जाना जाता है। अधिकांश मॉडल क्षमता और दक्षता का एक आदर्श संतुलन बनाते हैं। इसके अलावा, प्रतिस्पर्धियों की तुलना में, मिस्ट्रल एआई मॉडल अक्सर बेहतर बहुभाषी समर्थन प्रदान करते हैं।
• एक यूरोपीय मॉडल प्रदाता कंपनी के रूप में, मिस्ट्रल एआई अमेरिका और चीन के एआई द्वैधाधिकार का एक विकल्प प्रस्तुत करती है। यह यूरोपीय सरकारों और व्यवसायों के लिए रणनीतिक रूप से महत्वपूर्ण है।
• मिस्ट्रल एआई के मॉडल बिना ज़्यादा लागत के उच्च प्रदर्शन देने के लिए जाने जाते हैं। उनकी दक्षता कई प्रतिस्पर्धियों से बेहतर है। इसके अलावा, उनके मॉडल हगिंग फेस, AWS और Azure जैसे सभी प्रमुख प्लेटफ़ॉर्म के साथ आसानी से एकीकृत होने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
• बिजली की गति से अनुमान लगाने की गति डेवलपर्स के लिए एक और उल्लेखनीय लाभ है। यह MoE आर्किटेक्चर का प्रत्यक्ष परिणाम है। मिस्ट्रल AI के मॉडलों को हमेशा सबसे तेज़ ओपन-वेट मॉडलों में से एक माना जाता है। इसके अलावा, तेज़ अनुमान उनके मॉडलों को अधिक प्रतिक्रियाशील और स्वाभाविक बनाता है।
• उनका खुलापन बहुत से उपयोगकर्ताओं को तुरंत आकर्षित करता है, विश्वास बढ़ाता है और डेवलपर समुदाय में नवाचार को बढ़ावा देता है। मुफ़्त डाउनलोड, संशोधन और उपयोग के लिए शक्तिशाली, ओपन-सोर्स मॉडल जारी करके, उन्होंने डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के बीच एक मज़बूत आधार तैयार किया है।
हालाँकि मिस्ट्रल एआई की तकनीकी उपलब्धियाँ प्रभावशाली हैं, फिर भी कुछ ऐसे क्षेत्र हैं जहाँ इसे अंतर्निहित चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है या यह प्रतिस्पर्धियों से पीछे है। यह खंड कुछ "कमियों" पर एक नज़र डालता है और बताता है कि मिस्ट्रल एआई को अभी भी कहाँ सुधार की गुंजाइश है।
यह मिस्ट्रल एआई का सबसे बड़ा मौजूदा नुकसान हो सकता है, खासकर उन डेवलपर्स और व्यवसायों के लिए जो एक ऑल-इन-वन समाधान चाहते हैं। ओपनएआई, एंथ्रोपिक और मेटा जैसे प्रतिस्पर्धियों की तुलना में, उनके पास थर्ड-पार्टी इंटीग्रेशन, ट्यूटोरियल और प्री-बिल्ट समाधान बहुत कम हैं।
लंबे समय तक, मिस्ट्रल एआई के मॉडलों में 32,000 टोकन की अपेक्षाकृत मानक संदर्भ विंडो थी। जीपीटी-4 (128,000 टोकन) और क्लाउड (200,000 टोकन) जैसे प्रतिस्पर्धियों की तुलना में, उनकी संदर्भ विंडो छोटी है। लंबे दस्तावेज़ों, लंबी बातचीत या जटिल कानूनी अनुबंधों से निपटने के दौरान एक छोटी संदर्भ विंडो का विश्लेषण करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है।
मिस्ट्रल एआई के ज़्यादातर मॉडलों की ज्ञान सीमा 2023 के मध्य के आसपास है। उस तारीख के बाद घटित समाचार, घटनाएँ और अन्य डेटा अज्ञात हैं। इनमें हाल की घटनाओं की वास्तविक समय की जानकारी का अभाव है। यह उन अनुप्रयोगों के लिए एक बड़ी कमी है जिन्हें अद्यतन जानकारी की आवश्यकता होती है। इसके विपरीत, GPT-4 जैसे मॉडलों की तुलना में, जो वेब सर्च तक पहुँच सकते हैं। इसके अलावा, इनके मॉडल पुरानी या गलत जानकारी दे सकते हैं।
जीपीटी-4 या क्लाउड जैसे मॉडलों की तुलना में, मिस्ट्रल एआई के ओपन-वेट मॉडल कभी-कभी जटिल निर्देशों का पालन करने में कम सुसंगत होते हैं।
हालाँकि मिस्ट्रल एआई मॉडल्स में बहुभाषी समर्थन मज़बूत है, फिर भी वे छवियों, ऑडियो या वीडियो को मूल रूप से प्रोसेस करते हैं। इसका मतलब है कि उनके मॉडल केवल टेक्स्ट-इन, टेक्स्ट-आउट हैं। आपको उनका उपयोग करके किसी चार्ट, आरेख या छवि का विश्लेषण करने की अनुमति नहीं है। कुछ मल्टीमॉडल लीडर, जैसे GPT-4V और जेमिनी, कई प्रकार के इनपुट को समझने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
मिस्ट्रल एआई के ओपन-सोर्स मॉडल पहुँच के मामले में दोधारी तलवार हैं। स्थानीय रूप से या अपने स्वयं के बुनियादी ढाँचे पर मॉडल चलाने के लिए, आपको महत्वपूर्ण तकनीकी विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। ओपन-वेट मॉडल को तैनात और प्रबंधित करने के लिए हार्डवेयर, मशीन लर्निंग, बुनियादी ढाँचा प्रबंधन और अन्य कौशलों का ज्ञान भी आवश्यक है। यह छोटी टीमों और व्यक्तिगत डेवलपर्स के लिए प्रवेश में एक बड़ी बाधा उत्पन्न करता है। इसके विपरीत, चैटजीपीटी या क्लाउड का उपयोग करने के लिए अक्सर किसी तकनीकी सेटअप की आवश्यकता नहीं होती है।
मिस्ट्रल एआई उच्च प्रदर्शन और लागत-प्रभावशीलता पर केंद्रित है। यह एक अधिक खुला दृष्टिकोण प्रदान करता है और डेवलपर्स के बीच लोकप्रिय है। यह खंड कई प्रमुख कारकों पर मिस्ट्रल एआई और उसके प्रतिस्पर्धियों के बीच तुलना प्रस्तुत करता है।
मिस्ट्रल एआई के मॉडल कोडिंग और रीजनिंग कार्यों में मज़बूत हैं। ये मॉडल इन विशिष्ट बेंचमार्क पर GPT-4 की बराबरी कर सकते हैं या उससे भी आगे निकल सकते हैं।
चैटजीपीटी को अपनी मज़बूत बहुमुखी क्षमताओं के कारण बाज़ार में स्थापित अग्रणी माना जाता है। यह तर्क, निर्देशों का पालन और सामान्य ज्ञान में उत्कृष्ट है। यह अक्सर कई कार्यों के लिए एक विश्वसनीय समाधान प्रदान करता है।
Claude सुरक्षा और कॉन्स्टिट्यूशनल एआई में विशेषज्ञता रखता है। यह लंबी कॉन्टेक्स्ट वाली प्रॉम्प्ट्स को बेहतर संभाल सकता है और अक्सर उच्च-गुणवत्ता, सुव्यवस्थित और सूक्ष्म लेखन उत्पन्न करता है। यह जटिल तर्क क्षमता में मजबूत है।.
ChatGPT और Claude दोनों मुख्य रूप से अंग्रेजी के लिए ऑप्टिमाइज़ किए गए हैं। उनके एआई मॉडल मुख्य रूप से अंग्रेजी डेटा पर प्रशिक्षित हैं। हालाँकि वे कई भाषाओं में पाठ समझ और उत्पन्न कर सकते हैं, लेकिन उनका प्रदर्शन अंग्रेजी में ही सबसे बेहतर होता है। और बेहतरीन एआई टेक्स्ट जेनरेटर चाहते हैं? यहाँ क्लिक करें!
मिस्ट्रल एआई बहुभाषी समर्थन में एक विशिष्ट लाभ रखता है। यह फ्रेंच, जर्मन या स्पेनिश जैसी प्राथमिक यूरोपीय भाषाओं को बेहतर ढंग से समझ सकता है।
मिस्ट्रल एआई बहुत प्रतिस्पर्धी मूल्य प्रदान करता है। समान कार्यों या स्तरीय प्रदर्शन के लिए यह अक्सर चैटजीपीटी और क्लाउड से काफ़ी सस्ता होता है।
OpenAI GPT-3.5 तक सीमित पहुँच के साथ एक निःशुल्क संस्करण प्रदान करता है। यदि आपको GPT-4, प्लगइन्स और उन्नत सुविधाओं की आवश्यकता है, तो ChatGPT Plus की कीमत $20 प्रति माह है। और GPT-4 के लिए API उपयोग की कीमत प्रति टोकन है।
चैटजीपीटी की तरह, क्लाउड का एपीआई मूल्य निर्धारण प्रति-टोकन मॉडल पर आधारित है। क्लाउड 3 ओपस अब सबसे महंगा मॉडल है।
मिस्ट्रल एआई एक यूरोपीय कंपनी है जो जीडीपीआर के अधीन है। यह ऑन-प्रिमाइसेस/निजी क्लाउड परिनियोजन विकल्प प्रदान करती है, जो सख्त डेटा नियंत्रण आवश्यकताओं वाले उद्यमों के लिए आदर्श है।
चैटजीपीटी और क्लाउड अमेरिकी कंपनियों द्वारा विकसित किए गए हैं। वे सुरक्षा और नैतिकता पर भी विशेष ध्यान देते हैं। डिफ़ॉल्ट रूप से, प्रशिक्षण के लिए एपीआई डेटा का उपयोग नहीं किया जाता है। इसके अलावा, उनका दावा है कि स्पष्ट अनुमति के बिना उनके मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए ग्राहक डेटा का उपयोग नहीं किया जाएगा।
मॉडल चुनते समय, सबसे अच्छा विकल्प पूरी तरह से आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं पर निर्भर करता है। एक सामान्य उपयोगकर्ता, छात्र, या पेशेवर के रूप में, जो सबसे बहुमुखी और सुलभ AI सहायक की तलाश में है, आप ChatGPT के एक मज़बूत मुफ़्त टियर से शुरुआत कर सकते हैं। अगर आप कोडिंग पर केंद्रित डेवलपर हैं और आपको बड़े-बड़े कार्यों के लिए एक किफ़ायती API की ज़रूरत है, तो Mistral AI एक अच्छा विकल्प है। इसके अलावा, अगर आपको मज़बूत बहुभाषी समर्थन की ज़रूरत है, तो आपको Mistral AI चुनना चाहिए। जब आपका मुख्य काम लंबे दस्तावेज़ों पर काम करना हो, तो क्लाउड आपकी ज़रूरतों के अनुसार उच्च-गुणवत्ता वाला, सूक्ष्म लेखन तैयार कर सकता है।
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तत्काल ट्रांसक्रिप्शन अनुभव के लिए टेक्स्ट सॉफ़्टवेयर के लिए महानतम भाषणप्रश्न 1. क्या Mistral AI का उपयोग पूरी तरह मुफ़्त है?
मिस्ट्रल एआई ओपन-सोर्स मॉडल प्रदान करता है जो पूरी तरह से मुफ़्त हैं। आप इन उच्च-गुणवत्ता वाले मॉडलों को मुफ़्त में डाउनलोड और उपयोग कर सकते हैं, यहाँ तक कि व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए भी। हालाँकि, उनके उन्नत मॉडल और प्लेटफ़ॉर्म सेवाओं के लिए भुगतान करना पड़ता है। मिस्ट्रल एआई का एक व्यावसायिक प्लेटफ़ॉर्म भी है जिसे मिस्ट्रल एआई एपीआई या ला प्लेटफ़ॉर्म कहा जाता है, जो उनके सशुल्क, मालिकाना मॉडल तक पहुँच प्रदान करता है।
प्रश्न 2. Mistral Large और Mixtral 8x7B में क्या अंतर है?
मुख्य अंतर यह है कि मिस्ट्रल लार्ज एक एकल, विशाल (पारंपरिक, सघन) मॉडल है, जबकि मिक्सट्रल 8x7B एक स्पैर्स मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स (MoE) मॉडल है। मिक्सट्रल 8x7B कई बेंचमार्क पर लामा 2 70B और GPT-3.5 जैसे मॉडलों के प्रदर्शन की बराबरी कर सकता है या उनसे बेहतर प्रदर्शन कर सकता है। यह एक शक्तिशाली और कुशल मॉडल है। मिस्ट्रल लार्ज उच्च प्रदर्शन स्तर पर है। इसे मुख्य रूप से मिक्सट्रल 8x7B से अधिक सक्षम बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
प्रश्न 3. Mixture-of-Experts (MoE) आर्किटेक्चर क्या है?
विशेषज्ञों का मिश्रण (MoE) आर्किटेक्चर एक ऐसा डिज़ाइन है जो मॉडलों को उनकी कम्प्यूटेशनल लागत बढ़ाए बिना अधिक शक्तिशाली बनाता है। MoE में किसी भी दिए गए इनपुट के लिए एक विशाल न्यूरल नेटवर्क के बजाय कई छोटे नेटवर्क होते हैं। प्रत्येक इनपुट के लिए, केवल कुछ ही प्रासंगिक नेटवर्क सक्रिय होते हैं। यही MoE की दक्षता की कुंजी है। विशेषज्ञों का मिश्रण आर्किटेक्चर इनपुट को विशिष्ट उप-नेटवर्कों तक रूट करके मापनीयता और दक्षता प्राप्त करता है। यह अनुमान के दौरान कम्प्यूटेशनल लागत में आनुपातिक वृद्धि के बिना विशाल मॉडल आकार की अनुमति देता है।
प्रश्न 4. क्या Mistral AI GPT-4 से बेहतर है?
मिस्ट्रल एआई और जीपीटी-4, दोनों ही शक्तिशाली मॉडल हैं जिनकी अलग-अलग खूबियाँ हैं और जो विभिन्न कार्यों के लिए अनुकूलित हैं। मिस्ट्रल एआई, विशेष रूप से मिस्ट्रल लार्ज मॉडल, जीपीटी-4 का एक शक्तिशाली प्रतियोगी है। लेकिन जीपीटी-4 अभी भी एक मजबूत अग्रणी है। यह उच्च-गुणवत्तापूर्ण तर्क और रचनात्मकता के लिए एक स्थापित मानक बन सकता है। दूसरी ओर, मिस्ट्रल एआई लागत-प्रभावी है। बड़े पैमाने पर काम करने वाले अधिकांश व्यवसायों और डेवलपर्स के लिए, कम एपीआई लागत एक बड़ा लाभ है। इसके अलावा, मिस्ट्रल एआई को एप्लिकेशन बनाने और अधिक नियंत्रण प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
प्रश्न 5. क्या मैं अपने डेटा के साथ Mistral AI मॉडलों को फाइन-ट्यून कर सकता हूँ?
हाँ, आप अपने डेटा से मिस्ट्रल एआई मॉडल्स को फाइन-ट्यून कर सकते हैं। दरअसल, फाइन-ट्यूनिंग एक शक्तिशाली तकनीक और बेहद कारगर रणनीति है। यह आपको इन शक्तिशाली, सामान्य-उद्देश्य वाले मॉडल्स को अपने विशिष्ट उपयोग के लिए अनुकूलित करने में सक्षम बनाती है। चुने हुए मिस्ट्रल एआई मॉडल को किसी खास काम में उत्कृष्टता प्राप्त करना सिखाएँ। इससे अक्सर केवल बेस मॉडल का उपयोग करने की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त होता है।
निष्कर्ष
यह Mistral AI समीक्षा फ्रांसीसी कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्टार्टअप पर गहरा नज़र डालती है, जिसमें इसकी पृष्ठभूमि, मॉडल, लाभ और OpenAI तथा Anthropic जैसे अग्रणी एआई मॉडलों के साथ तुलना शामिल है। Mistral AI तेजी से ऐसा प्लेटफ़ॉर्म बनता जा रहा है, जिसे एआई परिदृश्य में नज़रअंदाज़ करना अब संभव नहीं है। एक डेवलपर, शोधकर्ता या स्टार्टअप के रूप में, जो शक्तिशाली और किफायती मॉडलों की तलाश में है, आपके लिए Mistral AI ChatGPT और Claude के आकर्षक विकल्प पेश कर सकता है।.
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