O que é Sarvam-105B?
Sarvam-105B é o carro-chefe da Sarvam AI, anunciado no India AI Impact Summit em fevereiro de 2026, com os pesos no Hugging Face e no AIKosh no início de março. É um modelo mixture-of-experts com cerca de 106 bilhões de parâmetros, 10,3 bilhões ativos por token, e contexto de 128K tokens, pré-treinado do zero na Índia. A Sarvam focou o treino em idiomas indianos e diz que ele lidera sua faixa de tamanho em 22 deles, do hindi, bengali e tâmil ao santali e dogri. Lê e escreve só texto.
Os pesos estão sob Apache 2.0, e há um Sarvam-30B menor ao lado. A Sarvam atualizou o modelo na conferência Epoch em 30 de julho, e seu modelo de decisão Prism, de 3 de novembro, é um ajuste fino LoRA dele. Um sucessor de um trilhão de parâmetros foi anunciado, mas ainda não lançado. No Hugging Face ele tem 324 curtidas e 5.832 downloads nos últimos 30 dias.
A API da Sarvam cobra ₹15 por milhão de tokens de entrada, ₹5 pela entrada em cache e ₹60 pela saída, e contas novas ganham ₹100 de crédito grátis.
Quanto custa Sarvam-105B?
| Plano | Preço | O que inclui |
|---|---|---|
| Weights | Free | Apache 2.0 |
| Sarvam API | ₹15 in / ₹60 out per 1M tokens | ₹5 entrada em cache; ₹100 de crédito grátis |
Pesos gratuitos sob Apache 2.0. API da Sarvam: ₹15 entrada / ₹5 em cache / ₹60 saída por 1M de tokens; ₹100 de crédito grátis no cadastro.
Sarvam-105B vale a pena?
Sarvam-105B é antes um modelo de linguagem para a Índia e só depois um modelo geral. Seu argumento são 22 idiomas indianos e um preço em rupias, não benchmarks em inglês. No lançamento, a Artificial Analysis deu 18 no seu Intelligence Index, atrás do GLM-4.5-Air (23), do Mistral Small 4 (27) e do gpt-oss-120b (33), todos com mais parâmetros ativos.
Ele vai melhor em trabalho com agentes do que esse número sugere. A Artificial Analysis deu 25 no seu Agentic Index, à frente dos 21 do GLM-4.5-Air, e a Sarvam informa 49,5 no BrowseComp e 68,3 no τ² Bench, acima dos 65,8 do gpt-oss-120b.
O porém: código e precisão. A Artificial Analysis mediu 1,5% no Terminal-Bench Hard contra 20,5% do GLM-4.5-Air, e uma nota Omniscience de -60, o que significa que ele responde quando deveria admitir que não sabe. A própria nota da Sarvam no SWE-bench Verified é 45,0, abaixo de todos os modelos da sua tabela de comparação. O contexto para em 128K tokens, e o suporte ao vLLM ainda exige um patch ou fork.
Nossa opinião: Sarvam-105B merece seu lugar por trás de uma central de atendimento em idiomas indianos, de um assistente de formulários do governo ou de um agente de voz, onde fluência em marata ou oriá importa mais do que resolver uma tarefa no terminal. A ₹60 por milhão de tokens de saída, é barato o bastante para testar primeiro e deixar um modelo mais forte em inglês para os casos difíceis.
Onde ele se destaca
A equipe de atendimento de um banco indiano
Responder chats de clientes em hindi, tâmil e bengali
Chame o Sarvam-105B pela API da Sarvam com recuperação sobre documentos de políticas. A ₹15/₹60 por milhão de tokens, 100.000 chats de 3.000 tokens de entrada e 500 de saída custam cerca de ₹7.500.
Uma unidade de serviços digitais de um governo estadual
Rodar um assistente para cidadãos em servidores controlados pelo governo
Hospede os pesos Apache 2.0 do Hugging Face ou do AIKosh com SGLang. Mantenha uma checagem dos fatos por pessoas ou por recuperação, já que a Artificial Analysis encontrou alta taxa de alucinação.
Antes de decidir
- Configuração
- Cadastre-se na API da Sarvam para ganhar ₹100 de crédito, ou baixe os pesos e sirva com SGLang; o vLLM precisa do fork da Sarvam ou do script de patch a quente do repositório.
- Integrações
- API da Sarvam, que também oferece GLM 5.3, Gemma 4 e DeepSeek V4.1 Flash; Hugging Face Transformers, SGLang e vLLM com patch.
- Dados e privacidade
- Hospedar por conta própria mantém os dados em casa. A página de preços da Sarvam mostra selos ISO e SOC 2 Tipo I; os termos de retenção e de treino para o tráfego da API não estão nela.
- Custo em escala
- ₹15 de entrada, ₹5 em cache e ₹60 de saída por milhão de tokens; planos empresariais trazem limites de taxa maiores e vazão sob medida.
- Limites
- Contexto de 128K tokens; os benchmarks da Sarvam foram feitos com limite de 65.536 tokens. Os limites de taxa dos planos padrão não são publicados.
O que é bom
- Treinado para 22 idiomas indianos
- Licença Apache 2.0, pré-treinado do zero na Índia
- ₹15/₹60 por milhão de tokens com ₹100 de crédito grátis
- Agentic Index de 25 no lançamento, à frente do GLM-4.5-Air, que é maior
O que não é
- 1,5% no Terminal-Bench Hard nos testes da Artificial Analysis
- Alta taxa de alucinação: nota Omniscience de -60
- Contexto de 128K tokens
- vLLM precisa de fork ou patch a quente
Ideal para
Empresas e órgãos públicos indianos que precisam de um modelo aberto e acessível fluente em idiomas indianos.
Alternativas ao Sarvam-105B
Sarvam-105B: perguntas frequentes
- Sarvam-105B vale a pena?
- O modelo aberto para usar em hindi, tâmil ou bengali, desde que ninguém peça para ele escrever código ou conferir os próprios fatos. Damos nota 3.6 de 5.
- Quanto custa Sarvam-105B?
- Pesos gratuitos sob Apache 2.0. API da Sarvam: ₹15 entrada / ₹5 em cache / ₹60 saída por 1M de tokens; ₹100 de crédito grátis no cadastro.
- Quais são as desvantagens de Sarvam-105B?
- 1,5% no Terminal-Bench Hard nos testes da Artificial Analysis; alta taxa de alucinação: nota Omniscience de -60; contexto de 128K tokens; vLLM precisa de fork ou patch a quente.
- Para quem Sarvam-105B é indicado?
- Empresas e órgãos públicos indianos que precisam de um modelo aberto e acessível fluente em idiomas indianos.
- Quanto custa Sarvam-105B para uma equipe ou em produção?
- ₹15 de entrada, ₹5 em cache e ₹60 de saída por milhão de tokens; planos empresariais trazem limites de taxa maiores e vazão sob medida.
- Sarvam-105B é seguro para dados da empresa?
- Hospedar por conta própria mantém os dados em casa. A página de preços da Sarvam mostra selos ISO e SOC 2 Tipo I; os termos de retenção e de treino para o tráfego da API não estão nela.
- Quais são as melhores alternativas ao Sarvam-105B?
- As alternativas mais próximas que analisamos são gpt-oss-120b, Mistral Small 4, Qwen3.8-27B e Command A+.
Respostas verificadas em 7 de nov. de 2026.