Was ist Sarvam-105B?
Sarvam-105B ist das Flaggschiff von Sarvam AI, vorgestellt auf dem India AI Impact Summit im Februar 2026, die Gewichte erschienen Anfang März auf Hugging Face und AIKosh. Es ist ein Mixture-of-Experts-Modell mit etwa 106 Milliarden Parametern, davon 10,3 Milliarden pro Token aktiv, und einem Kontext von 128K Tokens, von Grund auf in Indien vortrainiert. Sarvam hat das Training auf indische Sprachen ausgerichtet und sagt, das Modell führe seine Größenklasse in 22 davon an, von Hindi, Bengali und Tamil bis Santali und Dogri. Es liest und schreibt nur Text.
Die Gewichte stehen unter Apache 2.0, daneben gibt es ein kleineres Sarvam-30B. Sarvam hat das Modell auf seiner Epoch-Konferenz am 30. Juli aktualisiert, und sein Entscheidungsmodell Prism vom 3. November ist ein LoRA-Fine-Tune davon. Ein Nachfolger mit einer Billion Parametern ist angekündigt, aber nicht erschienen. Auf Hugging Face hat es 324 Likes und 5.832 Downloads in den letzten 30 Tagen.
Sarvams API berechnet 15 ₹ pro Million Input-Tokens, 5 ₹ für gecachten Input und 60 ₹ für Output, und neue Konten erhalten 100 ₹ Gratisguthaben.
Was kostet Sarvam-105B?
| Tarif | Preis | Was enthalten ist |
|---|---|---|
| Weights | Free | Apache 2.0 |
| Sarvam API | ₹15 in / ₹60 out per 1M tokens | 5 ₹ gecachter Input; 100 ₹ Gratisguthaben |
Kostenlose Gewichte unter Apache 2.0. Sarvam-API: 15 ₹ Input / 5 ₹ gecacht / 60 ₹ Output pro 1 Mio. Tokens; 100 ₹ Gratisguthaben bei der Anmeldung.
Lohnt sich Sarvam-105B?
Sarvam-105B ist zuerst ein Sprachmodell für Indien und erst danach ein allgemeines Modell. Sein Argument sind 22 indische Sprachen und ein Preis in Rupien, nicht englische Benchmarks. Zum Start gab Artificial Analysis ihm 18 Punkte im Intelligence Index, hinter GLM-4.5-Air (23), Mistral Small 4 (27) und gpt-oss-120b (33), die alle mehr aktive Parameter nutzen.
Bei Agentenarbeit schneidet es besser ab, als diese Zahl vermuten lässt. Artificial Analysis gab ihm 25 im Agentic Index, vor GLM-4.5-Air mit 21, und Sarvam meldet 49,5 bei BrowseComp und 68,3 bei τ² Bench, über gpt-oss-120b mit 65,8.
Der Haken: Code und Genauigkeit. Artificial Analysis maß 1,5 % bei Terminal-Bench Hard gegenüber 20,5 % für GLM-4.5-Air und einen Omniscience-Wert von -60, das heißt, es antwortet, wo es zugeben sollte, dass es etwas nicht weiß. Sarvams eigener Wert bei SWE-bench Verified liegt bei 45,0, unter allen Modellen in seiner Vergleichstabelle. Der Kontext endet bei 128K Tokens, und vLLM braucht weiterhin einen Patch oder Fork.
Unser Fazit: Sarvam-105B verdient seinen Platz hinter einer Kundenhotline in indischen Sprachen, einem Assistenten für Behördenformulare oder einem Sprachagenten, wo flüssiges Marathi oder Odia mehr zählt als eine gelöste Terminal-Aufgabe. Mit 60 ₹ pro Million Output-Tokens ist es günstig genug, um es zuerst zu versuchen und ein stärkeres englisches Modell für die schweren Fälle bereitzuhalten.
Wo es sich lohnt
Das Kundenservice-Team einer indischen Bank
Kundenchats auf Hindi, Tamil und Bengali beantworten
Sarvam-105B über Sarvams API mit Retrieval über Richtliniendokumente aufrufen. Bei 15/60 ₹ pro Million Tokens kosten 100.000 Chats mit 3.000 Input- und 500 Output-Tokens etwa 7.500 ₹.
Eine Abteilung für digitale Dienste einer Landesregierung
Einen Bürgerassistenten auf behördeneigenen Servern betreiben
Die Apache-2.0-Gewichte von Hugging Face oder AIKosh mit SGLang selbst hosten. Fakten per Mensch oder Retrieval prüfen, da Artificial Analysis eine hohe Halluzinationsrate festgestellt hat.
Bevor du dich festlegst
- Einrichtung
- Für 100 ₹ Gratisguthaben bei Sarvams API registrieren oder die Gewichte herunterladen und mit SGLang bereitstellen; vLLM braucht Sarvams Fork oder das Hot-Patch-Skript im Repository.
- Integrationen
- Sarvam-API, die auch GLM 5.3, Gemma 4 und DeepSeek V4.1 Flash anbietet; Hugging Face Transformers, SGLang und gepatchtes vLLM.
- Daten und Datenschutz
- Beim Selbsthosten bleiben die Daten im Haus. Sarvams Preisseite zeigt ISO- und SOC-2-Typ-I-Siegel; Bedingungen zu Speicherung und Training für API-Traffic stehen dort nicht.
- Kosten im großen Maßstab
- 15 ₹ Input, 5 ₹ gecacht und 60 ₹ Output pro Million Tokens; Enterprise-Pläne bieten höhere Rate Limits und individuellen Durchsatz.
- Grenzen
- 128K Tokens Kontext; Sarvams Benchmarks liefen mit einem Limit von 65.536 Tokens. Rate Limits für Standardpläne sind nicht veröffentlicht.
Was gut ist
- Für 22 indische Sprachen trainiert
- Apache-2.0-Lizenz, von Grund auf in Indien vortrainiert
- 15/60 ₹ pro Million Tokens mit 100 ₹ Gratisguthaben
- Agentic Index 25 zum Start, vor dem größeren GLM-4.5-Air
Was nicht
- 1,5 % bei Terminal-Bench Hard in den Tests von Artificial Analysis
- Hohe Halluzinationsrate: Omniscience-Wert von -60
- 128K Tokens Kontext
- vLLM braucht einen Fork oder Hot-Patch
Am besten für
Indische Unternehmen und Behörden, die ein offenes, bezahlbares Modell brauchen, das indische Sprachen beherrscht.
Alternativen zu Sarvam-105B
Sarvam-105B: häufige Fragen
- Lohnt sich Sarvam-105B?
- Das offene Modell für Hindi, Tamil oder Bengali, solange niemand verlangt, dass es Code schreibt oder seine eigenen Fakten prüft. Wir bewerten es mit 3.6 von 5.
- Was kostet Sarvam-105B?
- Kostenlose Gewichte unter Apache 2.0. Sarvam-API: 15 ₹ Input / 5 ₹ gecacht / 60 ₹ Output pro 1 Mio. Tokens; 100 ₹ Gratisguthaben bei der Anmeldung.
- Welche Nachteile hat Sarvam-105B?
- 1,5 % bei Terminal-Bench Hard in den Tests von Artificial Analysis; Hohe Halluzinationsrate: Omniscience-Wert von -60; 128K Tokens Kontext; vLLM braucht einen Fork oder Hot-Patch.
- Für wen eignet sich Sarvam-105B?
- Indische Unternehmen und Behörden, die ein offenes, bezahlbares Modell brauchen, das indische Sprachen beherrscht.
- Was kostet Sarvam-105B für ein Team oder im Produktivbetrieb?
- 15 ₹ Input, 5 ₹ gecacht und 60 ₹ Output pro Million Tokens; Enterprise-Pläne bieten höhere Rate Limits und individuellen Durchsatz.
- Ist Sarvam-105B sicher für Firmendaten?
- Beim Selbsthosten bleiben die Daten im Haus. Sarvams Preisseite zeigt ISO- und SOC-2-Typ-I-Siegel; Bedingungen zu Speicherung und Training für API-Traffic stehen dort nicht.
- Was sind die besten Alternativen zu Sarvam-105B?
- Die nächsten Alternativen, die wir getestet haben, sind gpt-oss-120b, Mistral Small 4, Qwen3.8-27B und Command A+.
Antworten geprüft am 7. Nov. 2026.