กลับไปยังดัชนี
65Open weightsคะแนนเบื้องต้น
Sarvam 105B
Sarvam 105B
สร้างมาสำหรับภาษาอินเดียก่อน และไม่ใช่ชั้น translation บน English model
อัปเดต
Sarvam 105B
การวิเคราะห์
Sarvam ฝึกโมเดลนี้สำหรับอินเดีย: ยี่สิบสองภาษาที่ปฏิบัติเป็นระดับแรกไม่ใช่ส่วนเสริม พร้อม tokeniser และ data mix ที่เหมาะสม เผยแพร่เป็น open weights สำหรับผลิตภัณฑ์ภาษา Indic มันเอาชนะโมเดลที่ใหญ่กว่าหลายเท่า เพราะแล็บใหญ่ไม่ได้จัดสรรงบประมาณการฝึกในแบบนี้ ในภาษาอังกฤษมันอยู่กลาง ๆ และไม่ได้พยายามเป็นอะไรอื่น
จุดเด่น
- ยี่สิบสองภาษาอินเดียจัดการเป็นระดับแรก ไม่ใช่แปล
- tokeniser ที่ปรับแต่งสำหรับอักษร Indic ลดต้นทุนต่อ request
- open weights ดังนั้น deploy ภายในอินเดียได้
ควรรู้ก่อน
- อยู่กลาง ๆ ในภาษาอังกฤษเมื่อเทียบกับโมเดลขนาดใกล้เคียง
- context window สั้น
คะแนนดัชนี
74.3
เบื้องต้น คะแนนนี้อ่านมาจากความสามารถสาธารณะของผลิตภัณฑ์ ไม่ใช่จากการสร้างใหม่ด้วยพรอมต์เดียวที่รายการที่ตรวจสอบครบถ้วนผ่านมา จึงควรถือว่าเป็นการจัดวางมากกว่าคำตัดสิน
Craft64
Speed80
Control90
Value88
- อันดับ
- 65 จาก 73
- สร้างได้
- LLM
- หมวดหมู่
- Open weights
- ผลลัพธ์
- น้ำหนักที่เผยแพร่ เน้นภาษา Indic
- ราคา
- แผนฟรี
- เหมาะที่สุดสำหรับ
- ผลิตภัณฑ์ที่ให้บริการภาษาอินเดียอย่างถูกต้อง
คะแนนเป็นการตัดสินของกองบรรณาธิการเราเอง ถ่วงน้ำหนักความประณีต 55 ความเร็ว 10 การควบคุม 15 และคุณค่า 20
คุ้มค่าแก่การดูเช่นกัน
ดัชนีทั้งหมด- 05GLM-5.3 FlashGLM-5.3 Flashเบื้องต้นopen model ที่เร็วและอยู่ภายใต้ MIT ซึ่งผู้โหวตที่เป็นมนุษย์จัดอันดับไว้เคียงข้างเรือธงรายใหญ่Open weightsFree tier89.6
- 06Xiaomi MiMo V2.6 ProMiMo V2.6 Proเบื้องต้นopen-weights model ขนาดใหญ่ที่แข็งแกร่งที่สุดบนดัชนีอิสระ ภายใต้ MIT ในราคา output ไม่ถึงหนึ่งดอลลาร์Open weightsFree tier89.4
- 07DeepSeek V4.1 FlashDeepSeek V4.1 Flashเบื้องต้นคำตอบใกล้ระดับ frontier ในราคาสามสิบเซนต์ต่อหนึ่งล้าน input token พร้อมน้ำหนักภายใต้ MITOpen weightsFree tier88.3