印度AI实验室Sarvam发布新一代大模型
印度本土AI实验室Sarvam于2月18日宣布推出新一代大语言模型，包含300亿和1050亿参数版本，并配套推出文本转语音、语音转文本及文档解析视觉模型。该发布会在新德里举行的印度AI影响力峰会上进行，标志着该实验室在减少对外国AI平台依赖方面的重要进展。
技术参数与架构创新
Sarvam表示，300亿亿参数模型采用混合专家架构，仅激活部分参数即可显著降低计算成本。30B版本支持32000-token上下文窗口，适用于实时对话场景；105B版本扩展至128000-token窗口，可应对复杂推理任务。相较2024年10月发布的20亿参数Sarvam 1模型，算力提升达50倍。
本土化战略与政府支持
据披露，105B模型训练数据涵盖多语种印度语料，30B模型则基于约16万亿token文本从零训练。实验室获得印度政府主导的IndiaAI使命计划算力支持，并与数据中心运营商Yotta及Nvidia建立技术合作。Sarvam联合创始人普拉蒂尤什·库马尔强调，将采取审慎扩展策略，优先开发本地化应用场景。
开源计划与产业布局
公司计划开放30B和105B模型的开源授权，但未明确训练数据及代码的开放范围。同时公布行业定制方案Sarvam for Work、编程专用模型及对话AI平台Samvaad的开发规划。成立于2023年的Sarvam已获Lightspeed Venture Partners等机构超5000万美元融资。
编辑点评
印度AI实验室Sarvam的模型升级折射出全球AI开源运动的新态势。通过混合专家架构和本土多语言训练数据，该实验室试图在成本控制与性能优化间寻找平衡点，这对资源有限的发展中国家具有重要示范价值。其获得政府专项支持则凸显印度推动科技自主的战略意图，可能加剧中美印三边AI技术竞争格局。
从技术角度看，105B级模型的开源将为全球开发者提供新选择，尤其在印度语系国家形成替代方案。但需警惕模型训练数据的地域局限性可能带来的偏见问题。经济层面，印度寻求通过本土AI产业降低对欧美技术授权的依赖，这或将影响全球AI供应链重塑。
事件的深层意义在于验证了开源AI在商业可行性上的突破可能。若Sarvam模式成功，将为中小国家参与AI竞赛提供可复制路径，同时也可能倒逼OpenAI、阿里云等企业调整开源策略。值得关注的是印度AI政策如何在创新激励与数据安全间建立新平衡。