MODEL VARLIĞI
Sarvam-105B
Sarvam AI'ın amiral gemisi ve Hindistan'ın egemen model çabasının en büyük açık çıktısı. 128 uzman üzerinde top-8 yönlendirme ve bir paylaşılan uzman kullanan MoE; MLA tarzı dikkatte QK başlık boyutları ayrıştırılmış. 106B toplam parametrenin 10,3B'si aktif. YaRN ölçeklemesiyle 128K bağlam. Sarvam MMLU'da 90,6, araç kullanımıyla AIME 25'te 88,3 ve BrowseComp'ta 49,5 bildiriyor ve modelin birkaç kapalı kaynak rakibi yakaladığını veya geçtiğini savunuyor. Ayırt edici yanı puan değil dil kapsamı: 22 Hindistan dilinde boyut sınıfının en iyisi olma iddiası.
Künye
Açık ağırlık- Geliştirici
- Sarvam AI
- Model tipi
- Metin LLM
- Bağlam
- 128K token
- Modaliteler
- metin · kod
- Açık ağırlık
- Var
- Lisans
- Apache-2.0
Son doğrulama: 12 Eylül 2026
Yetenekler
- 106B toplam / 10,3B aktif parametreli MoE (128 uzman, top-8 yönlendirme, 1 paylaşılan uzman)
- 22 Hindistan dilinde ileri düzey başarım iddiası
- YaRN ölçeklemesi (faktör 40) ile 128K token bağlam
- MMLU 90,6, araç kullanımıyla AIME 25 88,3, BrowseComp 49,5 (sağlayıcı beyanı)
- Apache-2.0 ile tam ticari kullanım
- Karmaşık akıl yürütme, ajan görevler, matematik ve kodlama için optimize edilmiş olması
Sınırlılıklar
- Model kartı somut sınırlılık listesi yayımlamıyor — kısıtlar bağımsız olarak doğrulanamıyor
- 128K bağlam doğrudan eğitimden değil YaRN ölçeklemesinden geliyor; uzun bağlam kalitesi pencerenin ucunda düşebilir
- Yalnızca metin: görüntü veya ses girdisi yok
- Hindistan dillerine odaklı; Türkçe için başarım beyanı yok
- Kesin yayın günü model kartında verilmiyor (kaynak gösterimi 2026'yı işaret ediyor)
- 106B ölçeğinde barındırma maliyeti yüksek; bu nedenle GGUF ve FP8 nicemlenmiş sürümler ayrıca yayımlanmış
Tipik kullanım alanları
- Hindistan dillerinde kurumsal asistan ve müşteri desteği
- Kamu hizmetleri için çok dilli soru-yanıt
- Hint dillerinde ajan iş akışları ve araç kullanımı
- Apache-2.0 gereken ürünlerde çok dilli temel model
Benchmark politikası
Bu sayfada skor tablosu yer almaz. Sinaptik Lab, yalnızca test verisi, model sürümü, örnekleme ayarları ve örneklem sayısı yayımlanmış ölçümleri raporlar. Metodoloji
BUILD
Hangi modeli seçeceğinize karar veremiyor musunuz?
Kendi görev setiniz üzerinde kalite, gecikme, maliyet ve uyum kısıtlarını birlikte ölçüyoruz.