聚焦本土语境 印度AI厂商Sarvam推出Indus聊天机器人测试版

2月24日，印度本土AI企业Sarvam正式推出聊天机器人应用Indus的测试版本，剑指印度庞大的AI本土市场。该应用基于Sarvam自研的MoE架构大语言模型Sarvam 105B打造，仅以9B激活参数实现高效运行，核心优势在于精准匹配印度多元语言与文化语境，在小参数模型赛道突围。

当全球科技巨头纷纷将AI聊天机器人的触角伸向印度市场时，本土玩家终于打出了针对性的突围牌。作为全球第一人口大国，印度拥有超过14亿潜在用户，多元的语言文化场景为AI应用提供了独特的土壤。此前，OpenAI ChatGPT、Google Bard等跨国聊天机器人已通过基础本地化适配进入印度市场，但在方言理解、本土服务场景匹配等方面仍存在明显短板，这恰好成为本土AI企业的核心机会窗口。

Indus并非依赖超大参数规模堆砌性能，而是基于Sarvam自研的MoE（混合专家）架构大语言模型Sarvam 105B打造，仅以9B的激活参数实现高效运行。相较于动辄数百亿甚至上千亿参数的前沿通用大模型，这一策略大幅降低了计算成本与设备运行门槛，同时将核心优化方向聚焦于印度语境的精准匹配。

Sarvam方面表示，Indus的训练数据深度覆盖了印地语、泰米尔语等数十种本土语言及方言，对印度本土习俗、日常对话场景的理解更贴合普通用户需求。即使在印度普遍的中低端移动设备上，小参数模型也能提供流畅的交互体验，完美平衡了准确性、有用性与效率三大核心指标。

在全球AI竞赛中，小参数模型赛道正成为新兴市场玩家的破局点。相较于科技巨头追求极致参数规模的“军备竞赛”，以Sarvam为代表的本土厂商选择了“精准适配”的路径：用更小的资源投入，解决用户最核心的本地化需求。

除了Indus聊天机器人，Sarvam的核心竞争力在于完整的自研大语言模型技术栈。此次推出Indus，是其将底层模型能力向C端场景的首次落地尝试。未来，Sarvam还计划拓展教育、医疗等垂直领域的AI解决方案，进一步深化在印度本土市场的渗透，构建从模型到应用的完整生态闭环。