印度AI实验室Sarvam在近日举办的人工智能影响力峰会上，正式推出两款自主研发的最新一代MoE架构大语言模型。这两款模型以全栈自研技术打造，标志着印度在生成式AI领域取得重要突破。研发团队透露，模型代码和权重将于近期在Hugging Face平台开源，配套的API接口与可视化仪表盘功能也在紧锣密鼓筹备中。
针对不同应用场景，两款模型采用差异化设计策略。轻量级型号采用300亿参数激活、10亿参数总量的精简架构，预训练数据规模达16万亿token，支持32K上下文窗口，特别优化了实时交互场景的响应速度。旗舰型号则配备1050亿参数激活、90亿参数总量的超大规模架构，支持128K超长上下文窗口，能够处理复杂推理任务和跨领域知识整合需求。
在性能评估方面，Sarvam实验室公布的测试数据显示，旗舰模型在印度本土语言基准测试中全面超越谷歌Gemini 2.5 Flash等国际主流模型。针对多语言混合场景的跨模态任务，该模型在多数评估指标上领先DeepSeek R1，在特定垂直领域甚至达到Gemini Flash的1.3倍性能。研发团队强调，模型特别针对南亚语言特征进行优化，在方言处理和语境理解方面具有独特优势。
