Sarvam 105B
Sarvam 105B
पहले भारतीय भाषाओं के लिए बना, और यह किसी अंग्रेज़ी मॉडल पर translation layer नहीं है।
को अद्यतन
समीक्षा
Sarvam ने इसे भारत के लिए प्रशिक्षित किया: बाईस भाषाओं को बाद के विचार की बजाय प्रथम श्रेणी के रूप में, उसके अनुरूप tokeniser और data mix के साथ, ओपन वेट्स के रूप में प्रकाशित। Indic-भाषा उत्पादों के लिए यह अपने से कई गुना बड़े मॉडलों को हराता है, क्योंकि बड़ी लैब्स अपना training budget इस तरह आवंटित नहीं करतीं। अंग्रेज़ी में यह मध्य-पैक है, और कुछ और होने की कोशिश नहीं कर रहा।
जहाँ यह श्रेष्ठ है
- बाईस भारतीय भाषाएँ प्रथम श्रेणी के रूप में, अनुवादित नहीं
- Indic scripts के लिए ट्यून tokeniser, जो प्रति अनुरोध लागत कम करता है
- ओपन वेट्स, इसलिए भारत के भीतर deploy हो सकता है
पहले जानने योग्य
- समान आकार के मॉडलों की तुलना में अंग्रेज़ी में मध्य-पैक
- छोटा context window
सूचकांक स्कोर
74.3
अनंतिम। यह स्कोर उत्पाद की सार्वजनिक क्षमता के आधार पर है, उस एकल-प्रॉम्प्ट पुनर्निर्माण से नहीं जिससे पूर्णतः समीक्षित प्रविष्टियाँ गुज़री हैं, इसलिए इसे किसी निर्णय की बजाय एक अनुमानित स्थान मानें।
- क्रम
- 73 में से 65
- निर्माण करता है
- LLM
- श्रेणी
- ओपन वेट्स
- परिणाम
- प्रकाशित वेट्स, Indic-भाषा प्रथम
- मूल्य-निर्धारण
- निःशुल्क स्तर
- सबसे उपयुक्त
- भारतीय भाषाओं को ठीक से serve करने वाले उत्पाद
स्कोर हमारा अपना संपादकीय निर्णय हैं, जिनमें शिल्प का भार 55, गति का 10, नियंत्रण का 15 और मूल्य का 20 है।
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