Soket Labs et ZenteiQ lancent des modèles d'IA made in India
Soket Labs dévoile EKA-1, un modèle de 26,3 milliards de paramètres, et ZenteiQ les modèles open source Dhīr 2B et 5B, tous issus de l'IndiaAI Mission.
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ediviewer · lisez les fichiers EDI comme des documentsLes start-up indiennes Soket Labs et ZenteiQ AiTech Innovations ont lancé de nouveaux grands modèles de langage conçus localement, dans le cadre de l'IndiaAI Mission. EKA-1 pour Soket, ainsi que Dhīr 2B et Dhīr 5B pour ZenteiQ, ont été présentés lors d'un événement à New Delhi en présence du secrétaire du ministère de l'Informatique, S Krishnan.
EKA-1 : mathématiques, code et raisonnement
Selon le ministère, EKA-1 compte 26,3 milliards de paramètres et a été entraîné sur près de 7,5 billions de tokens. Décrit comme un modèle hybride ouvert à activation parcimonieuse, il prend en charge les 22 langues officielles de l'Inde ainsi que l'anglais. Il vise les mathématiques, la génération de code, le raisonnement et les usages agentiques.
Le cofondateur et PDG de Soket Labs, Abhishek Upperwal, affirme avoir développé un modèle adapté aux secteurs indiens de la banque, des services financiers et de la cybersécurité.
Dhīr : des modèles légers, déployables en local
Les Dhīr 2B et Dhīr 5B de ZenteiQ sont des modèles multilingues open source compatibles avec l'anglais et dix autres langues indiennes. D'après le ministère, ils peuvent être déployés sur site et servir à l'automatisation fondée sur des documents, à la recherche de connaissances, ainsi qu'à des usages publics et éducatifs.
Le PDG de ZenteiQ, Sashikumar, explique qu'ils fonctionnent sur GPU comme sur TPU et, grâce à leur architecture légère, directement sur un téléphone sans connexion au cloud. Les données restent ainsi sur l'appareil, ce qui renforce confidentialité et sécurité.
L'annonce ne précise ni résultats de benchmarks, ni détails de déploiement, ni tarifs.
Un soutien public
Les deux entreprises ont été retenues au titre du pilier IndiaAI Innovation Centre pour créer des modèles de fondation nationaux. Selon le gouvernement, le calcul IA subventionné et l'aide aux frais de recherche annexes ont facilité ces travaux. S Krishnan a estimé que ces modèles renforceront l'autonomie technologique et stratégique du pays et la productivité des administrations, de l'industrie et de la recherche.
Par ailleurs, Sarvam AI a annoncé Prism, un modèle de décision à poids ouverts bâti sur Sarvam 105B, destiné à l'acheminement des demandes de support, aux contrôles de sécurité et à l'évaluation d'agents d'IA. L'entreprise revendique un score moyen de 71,8 sur trois indices d'évaluation et un temps de réponse médian de 44 millisecondes sur un GPU NVIDIA B200. Les poids sont disponibles sur Hugging Face et via l'API de Sarvam ; un déploiement local exige un GPU d'au moins 120 Go de mémoire. Le marché indien de l'IA d'entreprise devrait peser 71 milliards de dollars d'ici 2030.
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