MeitY stellt KI-Modelle EKA-1, Dhīr 2B und Dhīr 5B vor
Indiens IT-Ministerium hat drei heimische KI-Basismodelle präsentiert, die für Spezialaufgaben und den Offline-Betrieb in abgeschotteten Umgebungen gedacht sind.

Indiens Ministerium für Elektronik und Informationstechnologie (MeitY) hat drei einheimische KI-Basismodelle vorgestellt: EKA-1, Dhīr 2B und Dhīr 5B. Entwickelt wurden sie von den Unternehmen Socket AI aus Bengaluru und ZenteiQ im Rahmen der Foundation-Model-Initiative der IndiaAI Mission.
Die Modelle im Überblick
EKA-1 von Socket AI hat 26 Milliarden Parameter und wurde mit 7,5 Billionen Tokens trainiert. Das Modell zielt auf Mathematik, Programmierung und logisches Schlussfolgern und unterstützt mehr als 100 indische und internationale Sprachen sowie Programmiersprachen. Es soll mehrstufige Aufgaben bewältigen, Code ausführen und in lokalen Rechenzentren, privaten Clouds sowie Air-Gap-Umgebungen laufen.
Dhīr 2B und Dhīr 5B von ZenteiQ sind Mixture-of-Experts-Modelle, die von Grund auf auf Tensor Processing Units (TPUs) von Google Cloud trainiert wurden. Sie unterstützen Englisch und zehn indische Sprachen und laufen auf getesteter Mobilhardware direkt, ohne Internetverbindung.
ZenteiQ erklärte, die Modellgewichte unter der Apache-2.0-Lizenz zu veröffentlichen, samt technischer Dokumentation und Evaluierungswerkzeugen, und zwar über AIKosh.
Warum das wichtig ist
MeitY-Staatssekretär S. Krishnan sagte, die Initiative stärke Indiens strategische Autonomie bei KI und erweitere das Angebot an Modellen, die zu den heimischen Anforderungen passen. Er nannte Einsatzfelder wie Mathematik, Programmierung, Wissenschaft und Cybersicherheit.
Besonders hob er den Betrieb in Air-Gap-Umgebungen hervor. Damit könne Unternehmens-KI, die bislang kaum Fahrt aufgenommen habe, im Land deutlich mehr zum Einsatz kommen. Kleinere Modelle könnten zudem Produktivität und Effizienz in vielen Anwendungen steigern; die Regierung wolle ihre Weiterentwicklung weiter unterstützen.
Über AIKosh stehen die Modelle Forschenden, Studierenden, Innovatoren, Unternehmen und der breiten Öffentlichkeit zur Verfügung. Krishnan bezeichnete sie als nationale Ressource für einen größeren Nutzerkreis.
Apps, die sich lohnen
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