Sarvam-30B

Что это за модель

Sarvam-30B — рассуждающая модель индийской компании Sarvam AI, младшая из двух, которые компания показала в феврале 2026 года на India AI Impact Summit в Нью-Дели, а в марте выложила в открытый доступ. Модель не дообучали из чужой открытой: её обучили с нуля. Сначала было предобучение на 16 трлн токенов кода, веб-текстов, математики и многоязычных данных, затем дообучение на примерах и обучение с подкреплением. Всё обучение прошло в Индии, на мощностях государственной программы IndiaAI.

Модель устроена как смесь экспертов (mixture of experts): внутри 128 небольших подсетей, и на каждый токен включаются лишь несколько из них. Всего у неё 32 млрд параметров, но на каждом шаге работают около 2,4 млрд, поэтому она отвечает быстро и требует меньше вычислений. Старшая Sarvam-105B крупнее: у неё около 106 млрд параметров, из них примерно 10 млрд активных. Sarvam-30B, по словам компании, сделана прежде всего для практического применения, в том числе там, где ресурсов мало. Её сравнивают с моделями того же класса: Gemma 27B, Mistral 3.2 24B, OLMo 3.1 32B, Nemotron-3-Nano-30B, Qwen3-30B и GLM 4.7 Flash. Компания заявляет, что Sarvam-30B не уступает им, а по её замерам модель набирает 97,0 в Math500, 92,1 в HumanEval и 70,0 в LiveCodeBench v6.

Главный упор сделан на индийские языки, их у модели 22. Компания проверила её собственным тестом: ответы моделей попарно сравнивала другая языковая модель-судья. В чате, естественных науках, математике и программировании Sarvam-30B выиграла в среднем 89% таких сравнений. У модели свой токенизатор, то есть часть, которая делит текст на токены. На индийских языках ему нужно меньше токенов, чем другим открытым токенизаторам, а значит, такие тексты обрабатываются дешевле и быстрее. На Sarvam-30B работает Samvaad — платформа компании для голосовых агентов, которые ведут телефонные разговоры на индийских языках и по ходу разговора вызывают внешние инструменты. Компания отдельно отмечает, что модель точно передаёт числа.

Веса открыты под лицензией Apache 2.0. Модель можно использовать в коммерческих продуктах, дообучать и разворачивать без участия Sarvam. Компания оптимизировала её под разное оборудование: от серверов с ускорителями H100 и L40S до ноутбуков. На MacBook Pro M3 модель запускается в сжатом формате MXFP4. Это квантизация: веса хранятся с пониженной точностью, чтобы занимать меньше памяти. Запускать модель можно через vLLM, SGLang, llama.cpp, Ollama и LM Studio.

Источники: Анонс Sarvam 30B и 105B в блоге Sarvam AI, Карточка модели на Hugging Face