Sarvam 105B и 30B: Индия вступает в глобальную гонку открытых моделей

Индия участвует в гонке искусственного интеллекта в открытых весах со своими крупнейшими моделями, предварительно обученными с нуля: Sarvam 105B и Sarvam 30B.

Sarvam 105B и Sarvam 30B от SarvamAI набрали 18 и 12 баллов по индексу искусственного интеллекта соответственно. Обе модели, анонсированные на Индийском саммите AI Impact Summit 2026 и открытые под управлением Apache 2.0, представляют собой модели, состоящие из смешанных экспертов, полностью обученных в Индии с использованием вычислительных ресурсов, предоставленных в рамках миссии IndiaAI. Оба поддерживают режимы рассуждения и нерассуждения.

Это улучшение предыдущей модели Сарвама, Сарвам М (8 по индексу интеллекта, параметры 23,6B), которая была основана на Mistral Small, а не предварительно обучена с нуля. Sarvam 105B имеет общее количество параметров 106B, из них ~10B активных на токен и контекстное окно размером 128K. Sarvam 30B имеет общее количество параметров 32B, из них ~2,4B активных на токен и контекстное окно размером 65K. Помимо текстовых моделей, Sarvam также анонсировал Saaras v3 (преобразование речи в текст) и Bulbul v3 (преобразование текста в речь) с упором на индийские языки.

Ключевые выводы в режиме рассуждения

• Сарвам 105B имеет 18 баллов по индексу интеллекта. Среди моделей рассуждения с открытым весом ~100B он уступает GLM-4.5-Air (23), INTELLECT-3 (22), Mistral Small 4 (27) и gpt-oss-120B (High, 33). Все четыре узла также активируют больше параметров для каждого токена.
• Сарвам 30B имеет 12 баллов по индексу интеллекта. Среди моделей рассуждений с открытым весом класса ~30B она уступает GLM-4.7-Flash (30), Nemotron Cascade 2 30B A3B (28), Qwen3 30B A3B 2507 (22) и Qwen3 32B (17). Sarvam 30B активирует меньше параметров, чем эти аналоги.
• Относительная сила Сарвама 105B заключается в выполнении некоторых агентских задач. Его агентный индекс 25 ставит его впереди ИНТЕЛЛЕКТ-3 (20) и GLM-4.5-Air (21), несмотря на отставание от обоих по общему интеллекту. Индекс GDPval, равный 773, также опережает GLM-4.5-Air (665). Обе новые модели являются большим шагом вперед по сравнению с Сарвам М (Рассуждение), получившим 8 баллов по Индексу интеллекта.
• По сравнению с аналогами обе модели получили более низкие оценки в тестах TerminalBench Hard (Agentic Coding & Terminal Use) и AA-Omniscience. Sarvam 105B набрал 1,5%, а Sarvam 30B — 2,3% на TerminalBench Hard по сравнению с GLM-4.5-Air (20,5%) и INTELLECT-3 (9,1%). Индекс всеведения АА составляет -60 для Сарвама 105B и -72 для Сарвама 30B. Обе модели имеют высокий уровень галлюцинаций по сравнению с их точностью, и обе пытаются ответить на гораздо большее количество вопросов, а не воздерживаются, что приводит к отрицательным оценкам.

Основные сведения о модели: ➤ Модальность: только ввод и вывод текста. ➤ Контекстное окно: токены 128 тыс. (Сарвам 105B) и токены 65 тыс. (Сарвам 30B). ➤ Цены: в настоящее время бесплатно через собственный API Sarvam. ➤ Лицензия: Apache 2.0. ➤ Доступность: собственный API Sarvam; веса доступны на HuggingFace и AIKosh.

Sarvam 30B и Sarvam 105B получили более высокие оценки по всем оценкам, чем более ранняя модель Sarvam M Sarvam.

Пока США и Китай лидируют по интеллекту и выбору языковых моделей, количество моделей из других стран растёт.