Sarvam-105B의 개요
Sarvam-105B는 Sarvam AI의 플래그십으로, 2026년 2월 India AI Impact Summit에서 발표되었고 3월 초 Hugging Face와 AIKosh에 가중치가 공개되었습니다. 파라미터 약 1,060억 개 중 토큰당 103억 개가 활성화되는 mixture-of-experts 모델로, 컨텍스트는 128K토큰이며 인도에서 처음부터 사전 학습했습니다. Sarvam은 인도 언어에 집중해 학습했고, 힌디어, 벵골어, 타밀어부터 산탈리어, 도그리어까지 그중 22개 언어에서 같은 크기 모델 중 선두라고 밝힙니다. 텍스트만 읽고 씁니다.
가중치는 Apache 2.0이며, 더 작은 Sarvam-30B도 함께 있습니다. Sarvam은 7월 30일 Epoch 콘퍼런스에서 모델을 업데이트했고, 11월 3일에 나온 의사결정 모델 Prism은 이 모델을 LoRA로 파인튜닝한 것입니다. 1조 파라미터 후속작이 발표되었지만 아직 공개되지 않았습니다. Hugging Face에서 좋아요 324개, 최근 30일 다운로드 5,832회를 기록했습니다.
Sarvam API는 입력 100만 토큰당 ₹15, 캐시 입력 ₹5, 출력 ₹60을 받으며, 새 계정에는 ₹100의 무료 크레딧을 줍니다.
Sarvam-105B의 가격은 얼마입니까?
| 플랜 | 가격 | 포함 내용 |
|---|---|---|
| Weights | Free | Apache 2.0 |
| Sarvam API | ₹15 in / ₹60 out per 1M tokens | 캐시 입력 ₹5, 무료 크레딧 ₹100 |
Apache 2.0 무료 가중치. Sarvam API: 100만 토큰당 입력 ₹15 / 캐시 ₹5 / 출력 ₹60. 가입 시 ₹100 무료 크레딧.
Sarvam-105B, 쓸 만한 가치가 있습니까?
Sarvam-105B는 무엇보다 인도를 위한 언어 모델이고, 범용 모델은 그다음입니다. 내세울 점은 영어 벤치마크가 아니라 22개 인도 언어와 루피 단위 가격입니다. 출시 때 Artificial Analysis는 Intelligence Index에서 18점을 주었는데, 이는 GLM-4.5-Air(23), Mistral Small 4(27), gpt-oss-120b(33)보다 낮았고, 이 모델들은 모두 활성 파라미터가 더 많습니다.
에이전트 작업에서는 이 수치보다 잘합니다. Artificial Analysis는 Agentic Index에서 25점을 주어 GLM-4.5-Air의 21점을 앞섰고, Sarvam은 BrowseComp 49.5, τ² Bench 68.3을 보고해 gpt-oss-120b의 65.8을 넘었습니다.
주의할 점: 코드와 정확성입니다. Artificial Analysis는 Terminal-Bench Hard에서 1.5%(GLM-4.5-Air는 20.5%), Omniscience 점수 -60을 측정했습니다. 모른다고 인정해야 할 때도 답한다는 뜻입니다. Sarvam 자체의 SWE-bench Verified 수치는 45.0으로, 비교 표의 모든 모델보다 낮습니다. 컨텍스트는 128K토큰에서 끝나고, vLLM 지원에는 아직 패치나 포크가 필요합니다.
결론: Sarvam-105B는 인도 언어 고객 상담 창구, 정부 서식 도우미, 음성 에이전트 뒤에서 제 몫을 합니다. 그런 곳에서는 터미널 과제를 푸는 것보다 마라티어나 오리야어를 유창하게 하는 것이 더 중요합니다. 출력 100만 토큰당 ₹60이면 먼저 써 보고, 어려운 경우를 위해 영어에 강한 모델을 따로 두기에 충분히 저렴합니다.
제 역할을 하는 곳
인도 은행의 고객 지원 팀
힌디어, 타밀어, 벵골어로 고객 채팅에 답하기
정책 문서 검색을 붙여 Sarvam API로 Sarvam-105B를 호출합니다. 100만 토큰당 ₹15/₹60이면 입력 3,000, 출력 500토큰 채팅 100,000건이 약 ₹7,500입니다.
주 정부의 디지털 서비스 부서
정부가 관리하는 서버에서 시민용 어시스턴트 운영하기
Hugging Face나 AIKosh의 Apache 2.0 가중치를 SGLang으로 직접 호스팅합니다. Artificial Analysis가 높은 환각률을 확인했으므로 사실은 사람이나 검색으로 확인하는 장치를 둡니다.
도입 전 확인할 점
- 설정
- Sarvam API에 가입해 ₹100 무료 크레딧을 받거나, 가중치를 내려받아 SGLang으로 서빙합니다. vLLM에는 Sarvam 포크나 저장소의 핫패치 스크립트가 필요합니다.
- 연동
- GLM 5.3, Gemma 4, DeepSeek V4.1 Flash도 제공하는 Sarvam API. Hugging Face Transformers, SGLang, 패치된 vLLM.
- 데이터와 개인정보
- 직접 호스팅하면 데이터가 사내에 남습니다. Sarvam 가격 페이지에는 ISO와 SOC 2 Type I 배지가 있지만, API 트래픽의 보관 기간과 학습 사용 조건은 나와 있지 않습니다.
- 대규모 사용 시 비용
- 100만 토큰당 입력 ₹15, 캐시 ₹5, 출력 ₹60. 엔터프라이즈 요금제는 더 높은 속도 제한과 맞춤 처리량을 제공합니다.
- 제한
- 컨텍스트 128K토큰. Sarvam의 벤치마크는 65,536토큰 제한으로 실행했습니다. 표준 요금제의 속도 제한은 공개되지 않았습니다.
좋은 점
- 22개 인도 언어용으로 학습
- Apache 2.0 라이선스, 인도에서 처음부터 사전 학습
- 100만 토큰당 ₹15/₹60, 무료 크레딧 ₹100
- 출시 때 Agentic Index 25로 더 큰 GLM-4.5-Air를 앞섬
아쉬운 점
- Artificial Analysis 테스트에서 Terminal-Bench Hard 1.5%
- 환각률이 높음: Omniscience 점수 -60
- 컨텍스트 128K토큰
- vLLM은 포크나 핫패치가 필요
추천 대상
인도 언어에 능숙한 저렴한 오픈 모델이 필요한 인도 기업과 공공기관.
Sarvam-105B 대안
Sarvam-105B: 자주 묻는 질문
- Sarvam-105B, 쓸 만한 가치가 있습니까?
- 힌디어, 타밀어, 벵골어라면 먼저 손이 가는 오픈 모델이지만, 코드를 쓰게 하거나 스스로 사실을 확인하게 하지 않을 때의 이야기입니다. 평점은 5점 만점에 3.6점입니다.
- Sarvam-105B의 가격은 얼마입니까?
- Apache 2.0 무료 가중치. Sarvam API: 100만 토큰당 입력 ₹15 / 캐시 ₹5 / 출력 ₹60. 가입 시 ₹100 무료 크레딧.
- Sarvam-105B의 단점은 무엇입니까?
- Artificial Analysis 테스트에서 Terminal-Bench Hard 1.5%; 환각률이 높음: Omniscience 점수 -60; 컨텍스트 128K토큰; vLLM은 포크나 핫패치가 필요.
- Sarvam-105B에 적합한 사람은 누구입니까?
- 인도 언어에 능숙한 저렴한 오픈 모델이 필요한 인도 기업과 공공기관.
- 팀이나 프로덕션 환경에서 Sarvam-105B의 비용은 얼마입니까?
- 100만 토큰당 입력 ₹15, 캐시 ₹5, 출력 ₹60. 엔터프라이즈 요금제는 더 높은 속도 제한과 맞춤 처리량을 제공합니다.
- Sarvam-105B에 회사 데이터를 맡겨도 안전합니까?
- 직접 호스팅하면 데이터가 사내에 남습니다. Sarvam 가격 페이지에는 ISO와 SOC 2 Type I 배지가 있지만, API 트래픽의 보관 기간과 학습 사용 조건은 나와 있지 않습니다.
- Sarvam-105B의 가장 좋은 대안은 무엇입니까?
- 저희가 리뷰한 것 중 가장 가까운 대안은 gpt-oss-120b, Mistral Small 4, Qwen3.8-27B 및 Command A+입니다.
답변 확인일: 2026년 11월 7일.