AI导读

印度 AI 实验室 Sarvam 发布两款新一代 MoE 架构大语言模型，小型 30B-A1B 支持 32K 上下文，大型 105B-A9B 支持 128K，在印度语言测试中超越谷歌 Gemini 2.5 Flash，广泛基准表现优于 DeepSeek R1 和 Gemini Flash。

内容由AI智能生成

IT之家消息，印度 AI 实验室 Sarvam 当地时间本月 18 日在印度人工智能影响力峰会上发布了 2 款“从 0 构建”的最新一代 MoE 架构大语言模型。这两款模型即将在 Hugging Face 上以开源权重的形式提供，API 访问和仪表盘支持也将随后推出。

Sarvam 两款新模型中的较小型号采用 30B-A1B 设计，预训练数据集规模达 16T，支持 32K 上下文窗口，面向需求低延迟的实时应用场景；规模较大的型号则采用 105B-A9B 设计，支持 128K 上下文窗口，面向要求更为严苛的用例。

Sarvam 宣称其 105B-A9B 模型在本地化的印度语言基准测试中优于谷歌 Gemini 2.5 Flash 等竞争对手。而对于更广泛的工作负载，其“大多数基准测试中优于 DeepSeek R1，许多基准测试中优于谷歌 Gemini Flash”。

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印度 AI 实验室 Sarvam 发布两款新一代 MoE 架构大语言模型，小型 30B-A1B 支持 32K 上下文，大型 105B-A9B 支持 128K，在印度语言测试中超越谷歌 Gemini 2.5 Flash，广泛基准表现优于 DeepSeek R1 和 Gemini Flash。

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IT之家消息，印度 AI 实验室 Sarvam 当地时间本月 18 日在印度人工智能影响力峰会上发布了 2 款“从 0 构建”的最新一代 MoE 架构大语言模型。这两款模型即将在 Hugging Face 上以开源权重的形式提供，API 访问和仪表盘支持也将随后推出。

Sarvam 两款新模型中的较小型号采用 30B-A1B 设计，预训练数据集规模达 16T，支持 32K 上下文窗口，面向需求低延迟的实时应用场景；规模较大的型号则采用 105B-A9B 设计，支持 128K 上下文窗口，面向要求更为严苛的用例。

Sarvam 宣称其 105B-A9B 模型在本地化的印度语言基准测试中优于谷歌 Gemini 2.5 Flash 等竞争对手。而对于更广泛的工作负载，其“大多数基准测试中优于 DeepSeek R1，许多基准测试中优于谷歌 Gemini Flash”。

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印度 AI 实验室 Sarvam 发布两款新一代 MoE 架构大语言模型，小型 30B-A1B 支持 32K 上下文，大型 105B-A9B 支持 128K，在印度语言测试中超越谷歌 Gemini 2.5 Flash，广泛基准表现优于 DeepSeek R1 和 Gemini Flash。

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Sarvam 两款新模型中的较小型号采用 30B-A1B 设计，预训练数据集规模达 16T，支持 32K 上下文窗口，面向需求低延迟的实时应用场景；规模较大的型号则采用 105B-A9B 设计，支持 128K 上下文窗口，面向要求更为严苛的用例。

Sarvam 宣称其 105B-A9B 模型在本地化的印度语言基准测试中优于谷歌 Gemini 2.5 Flash 等竞争对手。而对于更广泛的工作负载，其“大多数基准测试中优于 DeepSeek R1，许多基准测试中优于谷歌 Gemini Flash”。

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印度 AI 实验室 Sarvam 发布两款新一代 MoE 架构大语言模型，小型 30B-A1B 支持 32K 上下文，大型 105B-A9B 支持 128K，在印度语言测试中超越谷歌 Gemini 2.5 Flash，广泛基准表现优于 DeepSeek R1 和 Gemini Flash。

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Sarvam 两款新模型中的较小型号采用 30B-A1B 设计，预训练数据集规模达 16T，支持 32K 上下文窗口，面向需求低延迟的实时应用场景；规模较大的型号则采用 105B-A9B 设计，支持 128K 上下文窗口，面向要求更为严苛的用例。

Sarvam 宣称其 105B-A9B 模型在本地化的印度语言基准测试中优于谷歌 Gemini 2.5 Flash 等竞争对手。而对于更广泛的工作负载，其“大多数基准测试中优于 DeepSeek R1，许多基准测试中优于谷歌 Gemini Flash”。

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印度 AI 实验室 Sarvam 发布两款新一代 MoE 架构大语言模型，小型 30B-A1B 支持 32K 上下文，大型 105B-A9B 支持 128K，在印度语言测试中超越谷歌 Gemini 2.5 Flash，广泛基准表现优于 DeepSeek R1 和 Gemini Flash。

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Sarvam 两款新模型中的较小型号采用 30B-A1B 设计，预训练数据集规模达 16T，支持 32K 上下文窗口，面向需求低延迟的实时应用场景；规模较大的型号则采用 105B-A9B 设计，支持 128K 上下文窗口，面向要求更为严苛的用例。

Sarvam 宣称其 105B-A9B 模型在本地化的印度语言基准测试中优于谷歌 Gemini 2.5 Flash 等竞争对手。而对于更广泛的工作负载，其“大多数基准测试中优于 DeepSeek R1，许多基准测试中优于谷歌 Gemini Flash”。