Sarvam 105B
Sarvam 105B
Dibangun untuk bahasa-bahasa India pertama, dan bukan lapisan terjemahan di atas model berbahasa Inggris.
Diperbarui
Ulasan
Sarvam melatih ini untuk India: dua puluh dua bahasa diperlakukan sebagai kelas utama bukan sebagai tambahan, dengan tokenizer dan campuran data yang sesuai, diterbitkan sebagai open weights. Untuk produk berbahasa Indik ia mengalahkan model yang beberapa kali lebih besar, karena lab-lab besar tidak mengalokasikan anggaran pelatihannya dengan cara ini. Dalam bahasa Inggris ia berada di tengah paket, dan tidak berusaha menjadi yang lain.
Di mana ia unggul
- Dua puluh dua bahasa India ditangani sebagai kelas utama, bukan diterjemahkan
- Tokenizer yang disetel untuk aksara Indik, yang memangkas biaya per permintaan
- Open weights, sehingga bisa di-deploy di dalam India
Perlu diketahui terlebih dahulu
- Berada di tengah paket dalam bahasa Inggris dibanding model berukuran serupa
- Jendela konteks pendek
Skor indeks
74.3
Sementara. Skor ini dibaca dari kemampuan publik produk, bukan dari uji coba satu prompt yang dilalui entri yang telah ditinjau sepenuhnya, jadi anggaplah ini sebagai penempatan sementara, bukan keputusan final.
- Ranking
- 42 dari 53
- Membangun untuk
- LLMs
- Kategori
- Bobot terbuka
- Output
- Bobot yang diterbitkan, mengutamakan bahasa Indik
- Harga
- Tier gratis
- Terbaik untuk
- Produk yang melayani bahasa-bahasa India dengan benar
Skor adalah penilaian editorial kami sendiri, dengan bobot kualitas 55, kecepatan 10, kontrol 15, dan nilai 20.
Juga layak dilihat
Indeks lengkap- 05Kimi K3Kimi K3SementaraModel open weights terbesar yang pernah diterbitkan siapa pun, dan membaca sejuta token tanpa terkesiap.Open weightsFree tier87.5
- 06GLM-5.2GLM-5.2SementaraOutput kelas frontier, lisensi MIT, dan sejuta token konteks. Kombinasi itulah ceritanya.Open weightsFree tier87.1
- 12Qwen 3.6Qwen 3.6SementaraRilis Qwen open yang seharusnya dijalankan kebanyakan orang, dalam ukuran yang cocok dengan perangkat keras nyata.Open weightsFree tier83.3
