Sarvam 30B (high)
SarvamオープンウエイトApache 2.0 · 商用利用可
説明
Sarvam-30B is an open-source 30B-parameter Mixture-of-Experts reasoning model from Sarvam AI trained from scratch and optimized for Indian languages, coding, and conversational workloads. It uses 128 sparse experts with 2.4B active parameters per token, Grouped Query Attention, and was pre-trained on 16 trillion tokens spanning code, mathematics, multilingual, and web data.
リリース日
2026-03-06
パラメータ
30.0B
コンテキスト長
66K
モダリティ
text
能力レーダー
7
general
19
coding
63
reasoning
37
science
40
agents
0
multimodal
ランキング
| ドメイン | #順位 | スコア | ソース |
|---|---|---|---|
| エージェント能力 | 107 | 38.0 | LS |
| コーディングランキング | 555 | 2.0 | AA |
| 総合ランキング | 524 | 18.0 | AA |
| 科学 | 375 | 36.0 | AA |
ベンチマークスコア (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))Agents
BrowseCompOpenAI (2025)
35.5%自己申告
Biology
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)
66.5%自己申告
Code
HumanEvalOpenAI (2021)
92.1%自己申告
SWE-Bench Verified
34.0%自己申告
Creativity
Arena-Hard v2
49.0%自己申告
Finance
MMLU
85.1%自己申告
MMLU-Pro
80.0%自己申告
General
MBPP
0.93 / 100自己申告
LiveCodeBench v6
70.0%自己申告
Math
MATH-500
97.0%自己申告
AIME 2025
96.7%自己申告
HMMT25
74.2%自己申告
HMMT 2025
73.3%自己申告
Beyond AIME
58.3%自己申告
AA評価指数
(Artificial Analysis)Intelligence Index(Artificial Analysis)6.4
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))0.6
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))0.3
Ifbench(Google Research (2023))0.3
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))0.2
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))0.1
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))0.0
Lcr(Artificial Analysis)0.0
LLM Statsカテゴリスコア
(LLM Stats (zeroeval))Legal80
Math80
Language80
Finance80
Healthcare80
Physics70
Reasoning70
General70
Biology70
Chemistry70
Code60
Creativity50
Writing50
Search40
Agents40
Frontend Development30
価格設定
入力価格$0.026 / 1Mトークン
出力価格$0.11 / 1Mトークン
混合価格(3:1)$0.047 / 1Mトークン
速度
トークン/秒0.0
初トークン遅延0.00s
初回答遅延0.00s
プロバイダー価格ランキング
プロバイダー価格ランキング
2 プロバイダー
最安: Sarvam最高: NanoGPT
プロバイダー入力出力
1Sarvamプライマリ
$0.026
$0.11
2NanoGPT
$0.028
$0.111
このモデルの異なるAPIプロバイダー間の価格を比較。