Saltar al contenido
Alfa
  • Modelos
  • Clasificaciones
  • Ori
Hablar con ventas

Pie de página

OpenRouterOpenRouter
© 2026 OpenRouter, Inc

Producto

  • Chat
  • Clasificaciones
  • Pruebas de rendimiento
  • Aplicaciones
  • Descubrir
  • Modelos
  • Ori
  • Colecciones
  • Proveedores
  • Herramientas
  • Precios
  • Business
  • Enterprise
  • Laboratorio

Empresa

  • Acerca de
  • Blog
  • Clientes
  • Empleo
    Empleo
  • Privacidad
  • Términos del servicio
  • Centro de confianza
  • Soporte
  • Compatible con OR
  • Datos
  • Marca

Desarrollador

  • Documentación
  • Referencia de la API
  • Plataforma para desarrolladores
  • Estado
  • Mapa del sitio para IA

Conectar

  • Discord
  • GitHub
  • LinkedIn
  • X
  • YouTube
Favicon de sarvamai

Sarvam AI: Sarvam-M

sarvamai/sarvam-m

Pesos del modelo

Sarvam-M is a 24 B-parameter, instruction-tuned derivative of Mistral-Small-3.1-24B-Base-2503, post-trained on English plus eleven major Indic languages (bn, hi, kn, gu, mr, ml, or, pa, ta, te). The model introduces a dual-mode interface: “non-think” for low-latency chat and a optional “think” phase that exposes chain-of-thought tokens for more demanding reasoning, math, and coding tasks.

Benchmark reports show solid gains versus similarly sized open models on Indic-language QA, GSM-8K math, and SWE-Bench coding, making Sarvam-M a practical general-purpose choice for multilingual conversational agents as well as analytical workloads that mix English, native Indic scripts, or romanized text.

Modalidades
Contexto
33K
Publicado
25 may 2025
Fecha límite de conocimiento
jun 2024
ActividadPreguntas frecuentesExplorar

Actividad

Volumen de tokens y tráfico de solicitudes a este modelo a lo largo del tiempo.

Actualmente no está disponible mediante el enrutamiento dentro de la región de la UE. Documentación de enrutamiento dentro de la región

Explorar más modelos

Clasificaciones de modelos de IAClasificación

Preguntas frecuentes

Sarvam-M is a 24 B-parameter, instruction-tuned derivative of Mistral-Small-3.1-24B-Base-2503, post-trained on English plus eleven major Indic languages (bn, hi, kn, gu, mr, ml, or, pa, ta, te). The model introduces a dual-mode interface: “non-think” for low-latency chat and a optional “think” phase that exposes chain-of-thought tokens for more demanding reasoning, math, and coding tasks.

Sarvam-M tiene una ventana de contexto de 32.768 tókenes.

Sarvam-M se lanzó el 25 de mayo de 2025. Su fecha límite de conocimientos es 30 de junio de 2024.