Soket Labs und ZenteiQ stellen eigene KI-Modelle aus Indien vor

Soket-Mitgründer und CEO Abhishek Upperwal erklärte, das Unternehmen habe ein Modell entwickelt, das auf Indiens Bank-, Finanzdienstleistungs- und Cybersicherheitsbereich zugeschnitten sei.

Dhīr: kompakt und lokal einsetzbar

ZenteiQs Dhīr 2B und Dhīr 5B sind mehrsprachige Open-Source-Modelle für Englisch und zehn weitere indische Sprachen. Laut Ministerium eignen sie sich für den Betrieb im eigenen Rechenzentrum, für dokumentenbasierte Automatisierung, Wissensabfrage sowie Anwendungen in Verwaltung und Bildung.

ZenteiQ-CEO Sashikumar sagte, die Modelle liefen auf GPUs und TPUs und ließen sich dank schlanker Architektur direkt auf Smartphones ohne Cloud-Anbindung nutzen. Die Daten blieben dabei auf dem Gerät, was Datenschutz und Sicherheit verbessere.

Benchmark-Ergebnisse, Angaben zum Einsatz und Preise nannte die Ankündigung nicht.

Staatliche Förderung

Beide Unternehmen wurden über die Säule IndiaAI Innovation Centre ausgewählt, um heimische Foundation-Modelle zu entwickeln. Nach Regierungsangaben halfen subventionierte KI-Rechenleistung und Unterstützung für begleitende Forschungskosten bei der Umsetzung. Krishnan sagte, einheimische Modelle stärkten Indiens technologische und strategische Autonomie und steigerten die Produktivität in Verwaltung, Industrie und Forschung.

Parallel kündigte Sarvam AI Prism an, ein Open-Weight-Entscheidungsmodell auf Basis von Sarvam 105B für Unternehmensabläufe wie das Routing von Support-Anfragen, Sicherheitsprüfungen und die Bewertung von KI-Agenten. Das Unternehmen nennt einen Durchschnittswert von 71,8 über drei Bewertungsindizes und eine mittlere Antwortzeit von 44 Millisekunden auf einer NVIDIA B200. Die Gewichte liegen auf Hugging Face und über Sarvams API bereit; lokal ist eine GPU mit mindestens 120 GB Speicher nötig. Indiens Markt für Unternehmens-KI soll bis 2030 auf 71 Milliarden US-Dollar wachsen.