印度Sarvam发布两款原生MoE大模型 性能超越谷歌Gemini同类产品
当地时间2月18日，印度AI实验室Sarvam在印度人工智能影响力峰会上推出两款从零构建的MoE架构大语言模型，其中旗舰型号105B-A9B在印度本地语言基准测试中表现优于谷歌Gemini 2.5 Flash。两款模型即将在Hugging Face开放开源权重，后续还将提供API访问和仪表盘支持，为印度本土AI生态注入新动力。
MoE（混合专家）作为当前大语言模型领域的主流架构之一，通过稀疏激活机制让模型仅调用特定专家模块处理对应任务，在保证核心性能的同时大幅降低推理成本，尤其适配印度多语言、多场景的复杂市场需求。此次Sarvam发布的两款模型均为原生MoE架构，从训练数据到模型结构均围绕印度本土语言特性打造，而非基于通用模型微调，这也是其能在本地场景脱颖而出的核心原因。
定位轻量化的30B-A1B模型，预训练数据集规模达到16万亿tokens，支持32K上下文窗口，主打低延迟响应能力。该模型专为实时客服、语音助手、即时翻译等对速度要求极高的场景设计，能够在普通消费级硬件上实现高效推理，为中小企业降低AI应用的落地门槛——此前这类企业往往因成本问题难以接入高质量大模型。
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