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आधिकारिक लॉन्च से पहले मुफ़्त अर्ली एक्सेस
अनुप्रयोग · 43 मामले

उपयोग के मामले

असली काम के लिए बना। वे फ़ैसले जो आपकी टीम हर दिन हाथ से लेती है — वर्गीकरण, प्राथमिकता, रूटिंग, सत्यापन — मानदंडों के रूप में लिखे और बड़े पैमाने पर लागू।

सेल्स से बात करें

अपना उपयोग का मामला नहीं मिला या और जानना चाहते हैं? हमसे बात करें, हम मिलकर उसे तय करेंगे।

AI इन्फ्रास्ट्रक्चर

वह परत जो आपके अपने AI स्टैक के भीतर फ़ैसले लेती है।

AI इन्फ्रास्ट्रक्चर

कौन-सा संदर्भ अंदर जाए, कौन-सा मॉडल जवाब दे, क्या ब्लॉक हो। आप मानदंड सादे टेक्स्ट में तय करते हैं और हर चरण पर एक टाइप्ड, ट्रेस करने योग्य फ़ैसला पाते हैं।

उपयोग के उदाहरण
  • क्वेरी और उम्मीदवार की प्रासंगिकता को स्कोर करता है
  • जोड़ी-दर-जोड़ी तुलना से नतीजों को फिर से क्रमित करता है
  • अगले चरण के लिए उपयोगी संदर्भ चुनता है
उपयोग के उदाहरण
  • जेलब्रेक और प्रॉम्प्ट इंजेक्शन का पता लगाता है
  • नीति उल्लंघन और संवेदनशील डेटा पहचानता है
  • विफलताओं को ट्रेस करने के लिए नतीजे और संभावनाएँ दर्ज करता है
उपयोग के उदाहरण
  • तय करता है कि हर लाइन ब्रेक वाक्य को तोड़ता है या नहीं
  • ब्लॉकों में फिर से समूहित करता है और फिर उन्हें वर्गीकृत करता है
  • हर फ़ॉर्मेट के लिए न टेम्पलेट, न नियम
उपयोग के उदाहरण
  • इरादे और डोमेन को वर्गीकृत करता है
  • कठिनाई और जोखिम का अनुमान लगाता है
  • महंगे मॉडल तक तभी ले जाता है जब ज़रूरत हो
उपयोग के उदाहरण
  • एक ही कॉल में सैकड़ों उम्मीदवारों को स्कोर करता है
  • सबसे अच्छे उम्मीदवारों को उनके पूरे डॉक्यूमेंटेशन से फिर परखता है
  • पूरे कैटलॉग को संदर्भ में लोड करने से बचाता है
उपयोग के उदाहरण
  • सटीकता, लहजे और कवरेज को स्कोर करता है
  • एक ही सेट पर प्रॉम्प्ट के संस्करणों की तुलना करता है
  • डिप्लॉय से पहले रिग्रेशन पकड़ता है

जो लिखा जा सकता है, उसे वर्गीकृत किया जा सकता है।

ऑटोमेट करें
AI इन्फ्रास्ट्रक्चर

आपका मामला सूची में नहीं है? मानदंड सादे टेक्स्ट में लिखें और अपने ही डेटा पर एक टाइप्ड, ट्रेस करने योग्य फ़ैसला पाएँ।

ख़ुद आज़माएँ सेल्स से बात करें पहले से कोई इंटीग्रेशन नहीं · मिनटों में नतीजे
बेंचमार्क · अक्टूबर 2026

Flov की तुलना

प्रमुख क्षेत्रों में संदर्भ मॉडलों के मुक़ाबले सटीकता। विवरण देखने के लिए हर अक्ष पर कर्सर ले जाएँ।

Flov-One-1.0 Pro

अधिकतम सटीकता
रीज़निंग 7 बेंचमार्क

Flov Pro vs. मॉडल A

सामान्य ज्ञान और रीज़निंग

Pro · औसत
0.0%
पूरे डेटासेट
मॉडल A · औसत
0.0%
समान प्रोटोकॉल
सबसे बड़ा अंतर
+0.0pts
पूरे डेटासेट पर 5-shot मूल्यांकन · सितंबर 2026
गणित 6 बेंचमार्क

Flov Pro vs. मॉडल B

चरण-दर-चरण समस्या समाधान

Pro · औसत
0.0%
पूरे डेटासेट
मॉडल B · औसत
0.0%
समान प्रोटोकॉल
सबसे बड़ा अंतर
+0.0pts
कोई बाहरी टूल नहीं · greedy decoding के साथ pass@1
कोड 6 बेंचमार्क

Flov Pro vs. मॉडल C

कोड जनरेशन और सुधार

Pro · औसत
0.0%
पूरे डेटासेट
मॉडल C · औसत
0.0%
समान प्रोटोकॉल
सबसे बड़ा अंतर
+0.0pts
दोनों मॉडलों के लिए एक ही एजेंट के साथ SWE-bench Verified · अक्टूबर 2026

Flov-One-1.0 Flash

कम लेटेंसी
स्ट्रक्चर्ड आउटपुट 6 बेंचमार्क

Flov Flash vs. मॉडल D

JSON, एक्सट्रैक्शन और टूल उपयोग

Flash · औसत
0.0%
पूरे डेटासेट
मॉडल D · औसत
0.0%
समान प्रोटोकॉल
सबसे बड़ा अंतर
+0.0pts
JSON Schema पहले प्रयास में स्कीमा-मान्य उत्तरों को मापता है
बहुभाषी 6 बेंचमार्क

Flov Flash vs. मॉडल E

कई भाषाओं में समझ और जनरेशन

Flash · औसत
0.0%
पूरे डेटासेट
मॉडल E · औसत
0.0%
समान प्रोटोकॉल
सबसे बड़ा अंतर
+0.0pts
14 भाषाओं का औसत · 0-shot मूल्यांकन
लंबा कॉन्टेक्स्ट 6 बेंचमार्क

Flov Flash vs. मॉडल F

लंबे दस्तावेज़ों में खोज और रीज़निंग

Flash · औसत
0.0%
पूरे डेटासेट
मॉडल F · औसत
0.0%
समान प्रोटोकॉल
सबसे बड़ा अंतर
+0.0pts
128K टोकन विंडो · दोनों मॉडलों के लिए समान निर्देश
लेटेंसी · अक्टूबर 2026

मिलीसेकंड में जवाब

अनुरोध से पूरे उत्तर तक का समय, सभी मॉडलों के लिए एक ही क्षेत्र और एक ही प्रॉम्प्ट के साथ मापा गया।

कम लेटेंसी

Flov-One-1.0 Flash

0ms
पूरा उत्तर · p50
Enterprise
<0ms
समर्पित क्षमता
अधिकतम सटीकता

Flov-One-1.0 Pro

0ms
पूरा उत्तर · p50
Enterprise
<0ms
समर्पित क्षमता

प्रति मॉडल 10,000 अनुरोधों की माध्यिका, 1,000 टोकन के प्रॉम्प्ट के साथ · अक्टूबर 2026