印度AI实验室Sarvam发布了两款基于MoE架构的大语言模型，分别为30B-A1B和105B-A9B，支持不同规模的上下文窗口，并宣称在本地化语言基准测试中优于竞争对手。
2 月 20 日消息，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”。