Sarvam AI выпустила Prism — открытую модель принятия решений

Результаты, заявленные компанией

По данным Sarvam, Prism набрал в среднем 71,8 балла по трём оценочным индексам при медианном времени ответа 44 миллисекунды на GPU Nvidia B200. Компания утверждает, что это самый высокий средний балл среди 25 протестированных моделей принятия решений, отвечающих быстрее 100 мс. Также сообщается, что после применения фиксированного механизма упорядочивания вариантов модель выдавала стабильные результаты на 2000 вопросов, а наблюдаемая доля ошибок была ниже прогнозируемой, в том числе для индийских языков.

Это данные самой компании, поэтому важны независимые тесты. Сандипан Кунду, создатель платформы Tensorant, написал в X, что модель выглядит способной, но усомнился в том, что заявленные 44 мс отражают реальную работу. В его тестах задержка p95 составила 420 мс. Он также указал на стоимость самостоятельного развёртывания модели такого размера.

Растущая конкуренция в Индии

Веса Prism опубликованы под лицензией Apache 2.0: разработчики могут адаптировать модель и запускать её на собственной инфраструктуре с учётом условий лицензии. Доступен и API. Sarvam нацеливается на маршрутизацию обращений в поддержку, работу с документами, проверки безопасности, обнаружение prompt injection и оценку действий ИИ-агентов.

Компания выходит на поле, где уже работают ConvAI Innovations с локальной моделью Laya и Sthānika AI от PurpleTalk с семейством Sieve. Среди глобальных игроков — Jev от TypeSafe AI, а также предложения Microsoft и Perplexity. Articul8 развивает мультимодальную Bivia. По словам Ananthanarayanan S из Articul8, конкуренция будет определяться не только бенчмарками и скоростью, но и надёжностью в незнакомых ситуациях и интеграцией с существующими системами.