В феврале 2026 года индийский стартап Sarvam AI привлёк внимание международного AI-сообщества, представив две новых крупномасштабные языковые модели — Sarvam-30B и Sarvam-105B — которые знаменуют собой смещение фокуса на региональные языки и задачи с высокими вычислительными требованиями. Обе модели построены на архитектуре «смеси экспертов» (Mixture-of-Experts, MoE) и предназначены для широкого спектра приложений: от живого общения на множествах языков до сложных аналитических и многосоставных задач, требующих долгой истории диалога и глубокого рассуждения. Выпуск произошёл на саммите India AI Impact Summit в Нью-Дели, где представители компании подчеркнули, что эти ИИ-системы были обучены с нуля, а не на базе уже существующих решений, что само по себе является важным технологическим шагом для Индии как быстрорастущего центра искусственного интеллекта.
Архитектура и масштаб Sarvam-30B
Модель Sarvam-30B представляет собой крупный языковой ИИ с общей сложностью в 30 млрд параметров. Применение MoE-архитектуры означает, что для генерации каждого токена активируется лишь около 1 млрд параметров, что обеспечивает высокую эффективность работы при значительно меньших затратах вычислительных ресурсов. Такой подход особенно важен для задач с низкой задержкой, например в диалогах в реальном времени, где требуется быстрый отклик и большая контекстная память. Sarvam-30B поддерживает окно контекста до 32 000 токенов, что позволяет ей обрабатывать большие фрагменты текста без необходимости разделения на части, что полезно для приложений, требующих сохранения многочисленных деталей диалога или длинных документов в памяти.
Кроме того, Sarvam-30B оптимизирована для работы с индийскими языками: модель обучалась на большом объёме текста, включая данные на более чем двадцати двух языках Индии, с учётом особенностей код-свитчинга (перехода с одного языка на другой в одном предложении). Эта языковая грамотность делает модель особенно ценной для местных рынков — от чат-ботов поддержки клиентов до голосовых помощников, работающих на родных языках пользователя с минимальными потерями качества.
Мощность и задачи Sarvam-105B
Старшая модель Sarvam-105B, названная также Indus, имеет гораздо больший масштаб — 105 млрд параметров в общем объёме, при этом для каждого входного токена активируется около 9 млрд параметров, что заметно увеличивает её способность к глубокому логическому рассуждению и комплексному анализу. Окно контекста у этой модели достигает величины в 128 000 токенов, что даёт возможность обрабатывать очень длинные тексты, например юридические документы, технические спецификации или крупные массивы данных за одну сессию, без потери последовательности.
Представители Sarvam AI на India AI Impact Summit заявили, что Sarvam-105B показывает сопоставимые и в ряде случаев превосходящие результаты на ключевых бенчмарках по сравнению с более крупными моделями лидирующих разработчиков. Например, модель может конкурировать с DeepSeek R1 на задачах рассуждения, несмотря на отличающуюся архитектуру, и оперировать с более низкой стоимостью инференса, чем некоторые коммерческие системы от мировых техногигантов. Аналитики также отмечают, что на индийских языковых тестах Sarvam-105B показывает более высокую точность, чем многие зарубежные модели, не адаптированные под местную специфику.
Инфраструктура и поддержка проекта
Разработка Sarvam-30B и Sarvam-105B стала возможной благодаря масштабной государственной поддержке в рамках программы IndiaAI Mission, а также сотрудничеству с технологическими партнёрами, такими как Nvidia и Yotta Data Services, которые предоставили доступ к высокопроизводительным GPU-кластерам. Такие условия позволили компании провести обучение моделей на уровнях, сопоставимых с мировыми стандартами, с учётом особенностей региональных данных и языков.
Кроме того, индийские инженеры смогли оптимизировать работу моделей на современном оборудовании, например благодаря технологиям Nvidia Blackwell, что привело к значительному ускорению инференса и уменьшению затрат на эксплуатацию, особенно для реального использования в продуктах, требующих быстрых ответов с низкой задержкой.
Практические приложения и рынок
Sarvam AI не ограничивается разработкой моделей: уже сейчас создан чат-бот Indus, доступный в виде мобильного и веб-приложения, который позволяет пользователям взаимодействовать с моделью 105 B на родных языках, включая голосовой ввод и генерацию ответов. Приложение работает в бета-режиме и стало важным шагом в продвижении индийских ИИ-решений для широкой аудитории.
Компании также планируют применять Sarvam-30B и Sarvam-105B в корпоративных и промышленных сценариях — от систем поддержки клиентов до сложных аналитических платформ, автоматизации рабочих процессов и локализованных AI-помощников для бизнеса. Успех этих моделей может иметь далеко идущие последствия для укрепления технологической независимости Индии и её роли в глобальном рынке генеративного искусственного интеллекта.
Заключение
Запуск Sarvam-30B и Sarvam-105B стал важной вехой для индийской AI-экосистемы и глобальной индустрии искусственного интеллекта в целом. Эти модели демонстрируют, что страны с активной государственной поддержкой и фокусом на локальные языки и задачи могут создавать конкурентоспособные ИИ-решения, способные не только работать с большими объёмами данных, но и обеспечивать качественное взаимодействие с пользователями. Их наследие — не только технологии, но и пример того, как национальные инициативы могут изменить географию инноваций в области ИИ.
