तुलना
QueryMT बनाम alternative LLM frameworks
कोई framework हर जगह best नहीं होता। यहां देखें QueryMT कैसे compare करता है और कब क्या चुनना चाहिए।
| Feature | QueryMT | LiteLLM | LangChain | CrewAI | Ollama |
| Language | Rust | Python | Python/JS | Python | Go |
| Provider count | 17+ | 100+ | ~40 | ~10 | ~5 (local) |
| Plugin model | WASM/native from OCI | Python packages | Pip packages | Pip packages | Built-in |
| Sandboxed providers | | — | — | — | — |
| Config-defined agents | | — | — | — | — |
| Multi-agent quorum | | — | — | | — |
| Mesh networking | | — | — | — | — |
| Credentialless sharing | | — | — | — | — |
| Desktop MCP (device data) | | — | — | — | — |
| Scheduled agents | | — | — | — | — |
| Persistent knowledge | | — | | | — |
| Local GPU inference | | | — | — | ✓ |
| Parallel evaluation | ✓ | ✓ | — | — | — |
| MCP support | ✓ | — | ✓ | — | — |
| Structured output | ✓ | ✓ | ✓ | — | — |
| VS Code extension | ✓ | — | — | — | — |
QueryMT कब इस्तेमाल करें
- आप code के बजाय config-driven agents चाहते हैं
- आपको mesh networking या credentialless provider sharing चाहिए
- आप MCP के जरिए on-device data access चाहते हैं
- आपको scheduled, autonomous agents चाहिए
- आप sandboxed, OCI-pulled providers को महत्व देते हैं
कुछ और कब चुनें
- LiteLLM: आपको 100+ provider integrations चाहिए और Python ठीक है
- LangChain: आप chains, retrievers और JS support का बड़ा ecosystem चाहते हैं
- CrewAI: आप Python में simple multi-agent role-playing चाहते हैं
- Ollama: आप बस local model जल्दी run करना चाहते हैं