Sarvam 105B
بواسطة Sarvam AI · تم الإصدار 2025
نموذج Sarvam AI الرائد 105B MoE بسياق يبلغ 128K. أكبر نموذج LLM مُحسّن للغات الهندية، ويقدم جودة فائقة في الاستدلال والتوليد عبر 11 لغة هندية، مع الحفاظ على أداء قوي باللغة الإنجليزية.
Sarvam 105B
مدعوم بواسطة Sarvam AI · Mixture-of-Experts (MoE)
نافذة السياق
128K
المعلمات
105B (MoE)
الحد الأقصى للإخراج
8K
الفئة
محادثة LLM
نظرة عامة
Sarvam 105B هو النموذج الرائد ضمن مجموعة Sarvam AI، إذ يوسّع خط أنابيب ما بعد التدريب نفسه المُثبت على Sarvam-M (30B) ليعمل على بنية مزيج الخبراء ذات 105 مليارات من المعلمات، وهي بنية أكبر بكثير. وبفضل سياق يبلغ 128K، يمكنه استيعاب وثائق قانونية وتقارير مالية وقواعد برمجية كاملة في تمريرة واحدة، مع الحفاظ في الوقت نفسه على فهم للغات الهندية هو الأفضل في فئته عبر 11 لغة رئيسية، سواء بالخط الأصلي أو بالصيغة المكتوبة بالأحرف اللاتينية.
تحاكي منهجية التدريب خط الأنابيب ذي المراحل الثلاث الخاص بنظيره الأصغر: الضبط الدقيق الخاضع للإشراف باستخدام مطالبات حاصلة على درجات جودة ومنتقاة ثقافيًا؛ والتعلّم المعزز بالمكافآت القابلة للتحقق (RLVR) باستخدام خوارزمية GRPO عبر مناهج اتباع التعليمات والرياضيات والبرمجة؛ وتحسين الاستدلال باستخدام التكميم. ولا تُفعّل بنية مزيج الخبراء سوى مجموعة فرعية من الخبراء لكل رمز، مما يحافظ على إمكانية إدارة تكاليف الاستدلال رغم العدد الإجمالي الكبير للمعلمات.
وبصفته أكبر نموذج LLM مُحسّن للغات الهندية ومتاحًا حاليًا، يقدّم Sarvam 105B مخرجات عالية الجودة لأغراض الاستخدام المؤسسي — مثل تحليل الوثائق المعقدة، وإنشاء المحتوى طويل الصيغة باللغات الإقليمية، وعمليات نشر الذكاء الاصطناعي في الحكومة والقطاع العام، حيث تكون الدقة والحساسية الثقافية أمرين بالغي الأهمية. ويُنشر النموذج على بنية تحتية متوافقة مع قانون DPDP، مع استضافة البيانات داخل الهند.
الأسعار
| مقياس | السعر |
|---|---|
| إدخال /1M tokens | ₹35.0000 |
| المخرجات /1M tokens | ₹35.0000 |
1 رصيد = 1 روبية هندية = 0.01 دولار أمريكي. الأسعار المعروضة من المزوّد؛ تمرّر CallMissed الأسعار مع هامش ربح يقارب 35٪.
أبرز النقاط الرئيسية
- النموذج الرائد — أفضل جودة للغات الهندية
- نافذة سياق بسعة 128K للمستندات الطويلة
- استدلال متفوق عبر الهندية والتاميلية والتيلوغوية والبنغالية وغيرها
- بنية تحتية متوافقة مع قانون DPDP مع استضافة البيانات داخل الهند
المعايير المرجعية
| المعيار المرجعي | النتيجة |
|---|---|
| MMLU | 0.89 |
| MMLU-IN | 0.83 |
| MMLU-IN-R | 0.71 |
| HumanEval | 0.90 |
| GSM-8K | 0.96 |
| GSM-8K-IN-R | 0.87 |
| MTBench | 8.45 |
| AlpacaEval | 65.3 |
التفاصيل التقنية
- البنية: مزيج من الخبراء (MoE) بإجمالي 105 مليار مَعلمة
- خط أنابيب التدريب: SFT → RLVR (GRPO) → تحسين الاستدلال (مثل Sarvam-M)
- نافذة السياق: 128K رمزًا لمعالجة المستندات الطويلة
- اللغات: الهندية، التاميلية، التيلوغوية، البنغالية، الماراثية، الغوجاراتية، الكنادية، المالايالامية، الأودية، البنجابية، الأسامية + الإنجليزية
- يدعم الإدخال بالخط الأصلي والكتابة بالحروف اللاتينية لجميع اللغات الهندية الـ11
- يُفعّل توجيه MoE مجموعةً فرعيةً من الخبراء لكل رمز لإجراء استدلال فعّال
- تم نشره على بنية تحتية متوافقة مع قانون DPDP مع استضافة البيانات داخل الهند
نقاط القوة
- نموذج اللغة الهندية الأعلى جودة والمتاح — أفضل قدرات الاستدلال والتوليد عبر 11 لغة
- يتعامل أصلاً مع النصوص المختلطة لغوياً (الهينغليش، والتانغليش) بدقة فائقة
- يتيح سياق 128K تحليل المستندات الكاملة لحالات الاستخدام القانونية والمالية والحكومية
- نفس السعر المعقول للنسخة 30B رغم القدرات الأعلى بكثير
- بنية تحتية بمستوى المؤسسات متوافقة مع قانون DPDP واستضافة البيانات داخل الهند
القيود
- تتطلب بنية MoE ذاكرة أكبر عند النشر مقارنةً بالنماذج الكثيفة ذات العدد المماثل من المعلمات النشطة
- مُحسَّن أساسًا لـ 11 لغة هندية — تغطية أقل من النماذج التي تدعم أكثر من 100 لغة
- زمن استجابة أعلى من Sarvam 30B الأصغر حجمًا بسبب كِبر حجم النموذج
حالات الاستخدام
مثال على API
curl https://api.callmissed.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer cm_YOUR_KEY" \
-d '{"model": "sarvam-105b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain quantum computing in Hindi"}]}'نقطة النهاية: POST /v1/chat/completions · معرّف النموذج: sarvam-105b
جرّب Sarvam 105B الآن
احصل على 1000 رصيد مجاني من API عند التسجيل. لا حاجة إلى بطاقة ائتمانية.