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Sarvam-M
Sarvam AI
- Veröffentlicht
- 23. Mai 2025
- Datenstand
- 28. Oktober 2026
- Benchmark-Meta-Score
- Nicht berechenbarKeine unabhängigen Werte
- Eingabe
- Text
- Ausgabe
- Text
Sarvam-M ist ein Textmodell von Sarvam AI mit 24 Milliarden Parametern. Es unterstützt Reasoning und ein Kontextfenster von 32.768 Token. Die Modellgewichte sind unter Apache 2.0 veröffentlicht.
Benchmark-Metaanalyse
Gesamt- und Bereichsscores
Diese Gradually-Indizes ordnen ausgewählte veröffentlichte Messwerte auf einer Skala von 0 bis 100 ein. Sie sind keine Prozentgenauigkeit und keine Garantie für ein Ergebnis in deiner Anwendung.
Gesamtindex
Noch nicht genug unabhängige Werte für einen Score
vorläufig
- Testreihen
- 0
- Testfamilien
- 0 / 58
- Quellen
- 0
- Anteil am festen Testpanel (informativ)
- 0 %
Dokumentierte Methode · Einbezogene Testfamilien und Messwerte
Methodenfassung: benchmark-meta-score-v3
Es zählen aktive Messwerte aus geprüften Primärquellen, wenn mindestens fünf Modelle im selben dokumentierten Vergleichsschnitt aus Datensatz, Harness, Agent, Werkzeugen und Versuchsanzahl verglichen werden. Pro Benchmark-Reihe und Auswerter zählt ein gemeinsamer Setup-Schnitt aus dem neuesten Abruf. Bei mehreren ausdrücklich erfassten Reasoning-Stufen derselben Quelle und Testreihe zählt die höchste dokumentierte Stufe (none bis max), nicht der höchste Ergebniswert. Die ausdrückliche Quellenangabe „Non-reasoning“ entspricht none. Unbekannte oder mehrdeutige Stufen führen zum Ausschluss des Modells aus der betreffenden Reihe. Innerhalb jeder Reihe werden Prozentwerte und Quoten logit-transformiert, andere Einheiten bleiben unverändert, und anschließend werden alle Werte standardisiert. Ein Ein-Faktor-Modell schätzt daraus eine gemeinsame Leistungsstärke je Modell und je Reihe, wie deutlich sie zwischen den Modellen trennt. Bereichswerte weichen davon nur so weit ab, wie die eigenen Ergebnisse im Bereich es belegen. Der Gesamtwert gewichtet die Kernbereiche mit 75 % und Finanzen, Recht und Gesundheit mit 25 %. Er erfordert mindestens acht Testreihen aus zwei Quellen und drei Bereichen. Die Skala von 0 bis 100 bezieht sich auf eine feste Referenzgruppe aus 29 Sprachmodellen, deren Durchschnitt bei 50 liegt.
Veröffentlichte modellabhängige Parameter können abweichen. Das ist kein kontrolliertes Experiment; solche Vergleiche werden als vorläufig gekennzeichnet.
Nicht gemessene Reihen werden nicht als Nullwert eingesetzt. Fehlen einem Modell eigene Werte in einem Kernbereich, steht dort seine Gesamtstärke, und der Hinweis „geschätzt, ohne eigene Werte in …“ nennt den Bereich. Weniger Testreihen führen zu einem größeren Standardfehler.
Das 95-%-Intervall folgt aus dem Standardfehler von 200 Neuberechnungen mit zufällig neu gezogenen Testfamilien. Es beschreibt, wie genau die erfassten Testreihen den Wert festlegen. Es ist keine Prognose für künftige Aufgaben oder spätere Neuberechnungen mit anderen Teilnehmern.
Die Quellenzahl ist keine Anzahl unabhängiger Experimente.
OECD-Handbuch zu zusammengesetzten IndikatorenAlle 0 Testfamilien und 0 von 0 Rohmesswerten sind hier aufgeführt. Die vollständige Rechnung für alle Modelle enthält der JSON-Export.
Benchmarkquellen im Überblick
Jeder Auswerter misst andere Fähigkeiten unter eigenen Bedingungen. Testreihen, Gesamtindizes und ihre Komponenten bleiben getrennt. Die Ergebnisse darunter behalten ihre Skalen, Konfigurationen und Quelldaten.
| Auswerter | Testreihen | Gesamtindizes | Erfasste aktive Messwerte |
|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | 2 | 0 | 2 |
Die Abdeckung ist keine Qualitätsrangliste. Überschneidende Tests und mehrere Einstellungen zählen nicht als unabhängige Versuche. Herstellerangaben, historische und strittige Ergebnisse bleiben außerhalb dieser Übersicht und sind in den Detailbelegen gekennzeichnet.
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Messungen ohne passende Vergleichswerte
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
CritPt v2: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 0
- Bewertung
- 0
- Messgröße
- pass@1 accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- v2
- Kategorie
- reasoning
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Artificial Analysis
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Exakte AA-Konfiguration: Sarvam M (Reasoning, Based on Mistral Small 3.1) (Release sarvam-m, Zeile sarvam-m-reasoning, UUID 34ef2b5c-3df3-437e-b9c5-81346f8c14a8, reasoning=true, effort=high, suffix=Reasoning, Based on Mistral Small 3.1). AA-Quellenwert für durchschnittliche Reasoning-Tokens vor der Antwort: 2.000. Die Methodik mittelt 60 unterschiedliche Prompts und setzt 2.000 an, wenn kein Durchschnitt verfügbar ist. Das ist kein Tokenlimit. Der vollständige CritPt-v2-Lauf umfasst 70 Fragen mit fünf Wiederholungen. Der offizielle Grading-Server bewertet pass@1.. Kennung des Quellmodells: artificial-analysis/34ef2b5c-3df3-437e-b9c5-81346f8c14a8/sarvam-m/sarvam-m-reasoning. Name des Quellmodells: Sarvam-M. Anbieter laut Quelle: Sarvam. Modellstand: Sarvam M (Reasoning, Based on Mistral Small 3.1). Evaluator: Artificial Analysis. Datensatztyp: artificial-analysis-evaluation. Werkzeugrichtlinie: Python functions, symbolic expressions, and numerical answers; official grading server. Versuche: 70 questions, five repeats per question, pass@1. Reasoning: reasoning enabled. Reasoning-Stufe: high. Angezeigter Wert: 0,0 %. Quellenkennung: artificial-analysis. Kennung der Evidenzaufnahme: aa-model-page-2026-10-28-cedf2aee93ad. Prüfsumme der Quelldaten: cedf2aee93adaa50a38f5b5bfd37c8b95d35b6cfca5e5a13c95161956b16836d. Parserversion: artificial-analysis-rsc-models-v3. Importiert am: 2026-10-28. Quellenkohorte: artificial-analysis-critpt-v2:v2:standalone:reasoning:effort=high:suffix=Reasoning%2C%20Based%20on%20Mistral%20Small%203.1
- Vergleichsmethodik
- Exakte AA-Konfiguration: Sarvam M (Reasoning, Based on Mistral Small 3.1) (Release sarvam-m, Zeile sarvam-m-reasoning, UUID 34ef2b5c-3df3-437e-b9c5-81346f8c14a8, reasoning=true, effort=high, suffix=Reasoning, Based on Mistral Small 3.1). AA-Quellenwert für durchschnittliche Reasoning-Tokens vor der Antwort: 2.000. Die Methodik mittelt 60 unterschiedliche Prompts und setzt 2.000 an, wenn kein Durchschnitt verfügbar ist. Das ist kein Tokenlimit. Der vollständige CritPt-v2-Lauf umfasst 70 Fragen mit fünf Wiederholungen. Der offizielle Grading-Server bewertet pass@1.. Werkzeugrichtlinie: Python functions, symbolic expressions, and numerical answers; official grading server. Versuche: 70 questions, five repeats per question, pass@1. Reasoning: reasoning enabled. Reasoning-Stufe: high
IFBench: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 31.8367346938775
- Bewertung
- 31.8367346938775
- Messgröße
- IFBench prompt-level loose accuracy (pass@1)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- AA test set: 294 questions
- Kategorie
- general
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Artificial Analysis
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Exakte AA-Konfiguration: Sarvam M (Reasoning, Based on Mistral Small 3.1) (Release sarvam-m, Zeile sarvam-m-reasoning, UUID 34ef2b5c-3df3-437e-b9c5-81346f8c14a8, reasoning=true, effort=high, suffix=Reasoning, Based on Mistral Small 3.1). AA-Quellenwert für durchschnittliche Reasoning-Tokens vor der Antwort: 2.000. Die Methodik mittelt 60 unterschiedliche Prompts und setzt 2.000 an, wenn kein Durchschnitt verfügbar ist. Das ist kein Tokenlimit. Artificial Analysis führt 294 Fragen aus dem IFBench-Testdatensatz mit fünf Wiederholungen je Frage aus. Der offizielle Evaluator bewertet die Genauigkeit je Prompt im Modus loose als pass@1.. Kennung des Quellmodells: artificial-analysis/34ef2b5c-3df3-437e-b9c5-81346f8c14a8/sarvam-m/sarvam-m-reasoning. Name des Quellmodells: Sarvam-M. Anbieter laut Quelle: Sarvam. Modellstand: Sarvam M (Reasoning, Based on Mistral Small 3.1). Evaluator: Artificial Analysis. Datensatztyp: artificial-analysis-evaluation. Werkzeugrichtlinie: Single-turn answer evaluated with the official IFBench source code. Versuche: pass@1, 5 repeats per question. Reasoning: reasoning enabled. Reasoning-Stufe: high. Angezeigter Wert: 31,8 %. Quellenkennung: artificial-analysis. Kennung der Evidenzaufnahme: aa-model-page-2026-10-28-cedf2aee93ad. Prüfsumme der Quelldaten: cedf2aee93adaa50a38f5b5bfd37c8b95d35b6cfca5e5a13c95161956b16836d. Parserversion: artificial-analysis-rsc-models-v3. Importiert am: 2026-10-28. Quellenkohorte: artificial-analysis-ifbench:AA test set: 294 questions:standalone:reasoning:effort=high:suffix=Reasoning%2C%20Based%20on%20Mistral%20Small%203.1
- Vergleichsmethodik
- Exakte AA-Konfiguration: Sarvam M (Reasoning, Based on Mistral Small 3.1) (Release sarvam-m, Zeile sarvam-m-reasoning, UUID 34ef2b5c-3df3-437e-b9c5-81346f8c14a8, reasoning=true, effort=high, suffix=Reasoning, Based on Mistral Small 3.1). AA-Quellenwert für durchschnittliche Reasoning-Tokens vor der Antwort: 2.000. Die Methodik mittelt 60 unterschiedliche Prompts und setzt 2.000 an, wenn kein Durchschnitt verfügbar ist. Das ist kein Tokenlimit. Artificial Analysis führt 294 Fragen aus dem IFBench-Testdatensatz mit fünf Wiederholungen je Frage aus. Der offizielle Evaluator bewertet die Genauigkeit je Prompt im Modus loose als pass@1.. Werkzeugrichtlinie: Single-turn answer evaluated with the official IFBench source code. Versuche: pass@1, 5 repeats per question. Reasoning: reasoning enabled. Reasoning-Stufe: high
- Einordnung
- Die Angabe von 58 bezieht sich auf die verifizierbaren Out-of-Domain-Bedingungstypen, nicht auf die Zahl der Fragen im AA-Testlauf.
MMLU (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 0.87
- Bewertung
- 0.87
- Messgröße
- score as displayed by Sarvam
- Einheit
- Keine Einheit angegeben
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Sarvam AI Sarvam-M official release article
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Sarvam-M (24B), genaue Tabelle im Anbieterblog. Laut Blog wurden Sarvam-M-Werte mit aktiviertem Think-Modus erhoben, sofern nicht anders angegeben. Die Endung -IN bezeichnet Tests in indischen Sprachen in Originalschrift, -IN-R romanisierte Varianten.
- Einordnung
- Dies sind statische, vom Anbieter veröffentlichte Werte aus dem Release-Artikel vom 23.05.2025. Sarvams aktuelle API-Dokumentation kennzeichnet Sarvam-M als veraltet. Die Tabelle mischt Skalen und nennt je Zeile keine Einheit, Datensatzversion, Stichprobengröße oder genauen Checkpoint-Hash. Rohwerte bleiben unverändert.
MMLU-IN (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 0.79
- Bewertung
- 0.79
- Messgröße
- score as displayed by Sarvam
- Einheit
- Keine Einheit angegeben
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Sarvam AI Sarvam-M official release article
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Sarvam-M (24B), genaue Tabelle im Anbieterblog. Laut Blog wurden Sarvam-M-Werte mit aktiviertem Think-Modus erhoben, sofern nicht anders angegeben. Die Endung -IN bezeichnet Tests in indischen Sprachen in Originalschrift, -IN-R romanisierte Varianten.
- Einordnung
- Dies sind statische, vom Anbieter veröffentlichte Werte aus dem Release-Artikel vom 23.05.2025. Sarvams aktuelle API-Dokumentation kennzeichnet Sarvam-M als veraltet. Die Tabelle mischt Skalen und nennt je Zeile keine Einheit, Datensatzversion, Stichprobengröße oder genauen Checkpoint-Hash. Rohwerte bleiben unverändert.
MMLU-IN-R (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 0.66
- Bewertung
- 0.66
- Messgröße
- score as displayed by Sarvam
- Einheit
- Keine Einheit angegeben
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Sarvam AI Sarvam-M official release article
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Sarvam-M (24B), genaue Tabelle im Anbieterblog. Laut Blog wurden Sarvam-M-Werte mit aktiviertem Think-Modus erhoben, sofern nicht anders angegeben. Die Endung -IN bezeichnet Tests in indischen Sprachen in Originalschrift, -IN-R romanisierte Varianten.
- Einordnung
- Dies sind statische, vom Anbieter veröffentlichte Werte aus dem Release-Artikel vom 23.05.2025. Sarvams aktuelle API-Dokumentation kennzeichnet Sarvam-M als veraltet. Die Tabelle mischt Skalen und nennt je Zeile keine Einheit, Datensatzversion, Stichprobengröße oder genauen Checkpoint-Hash. Rohwerte bleiben unverändert.
ARC-C (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 0.95
- Bewertung
- 0.95
- Messgröße
- score as displayed by Sarvam
- Einheit
- Keine Einheit angegeben
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Sarvam AI Sarvam-M official release article
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Sarvam-M (24B), genaue Tabelle im Anbieterblog. Laut Blog wurden Sarvam-M-Werte mit aktiviertem Think-Modus erhoben, sofern nicht anders angegeben. Die Endung -IN bezeichnet Tests in indischen Sprachen in Originalschrift, -IN-R romanisierte Varianten.
- Einordnung
- Dies sind statische, vom Anbieter veröffentlichte Werte aus dem Release-Artikel vom 23.05.2025. Sarvams aktuelle API-Dokumentation kennzeichnet Sarvam-M als veraltet. Die Tabelle mischt Skalen und nennt je Zeile keine Einheit, Datensatzversion, Stichprobengröße oder genauen Checkpoint-Hash. Rohwerte bleiben unverändert.
ARC-C-IN (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 0.88
- Bewertung
- 0.88
- Messgröße
- score as displayed by Sarvam
- Einheit
- Keine Einheit angegeben
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Sarvam AI Sarvam-M official release article
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Sarvam-M (24B), genaue Tabelle im Anbieterblog. Laut Blog wurden Sarvam-M-Werte mit aktiviertem Think-Modus erhoben, sofern nicht anders angegeben. Die Endung -IN bezeichnet Tests in indischen Sprachen in Originalschrift, -IN-R romanisierte Varianten.
- Einordnung
- Dies sind statische, vom Anbieter veröffentlichte Werte aus dem Release-Artikel vom 23.05.2025. Sarvams aktuelle API-Dokumentation kennzeichnet Sarvam-M als veraltet. Die Tabelle mischt Skalen und nennt je Zeile keine Einheit, Datensatzversion, Stichprobengröße oder genauen Checkpoint-Hash. Rohwerte bleiben unverändert.
TriviaQA (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 0.91
- Bewertung
- 0.91
- Messgröße
- score as displayed by Sarvam
- Einheit
- Keine Einheit angegeben
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Sarvam AI Sarvam-M official release article
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- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Sarvam-M (24B), genaue Tabelle im Anbieterblog. Laut Blog wurden Sarvam-M-Werte mit aktiviertem Think-Modus erhoben, sofern nicht anders angegeben. Die Endung -IN bezeichnet Tests in indischen Sprachen in Originalschrift, -IN-R romanisierte Varianten.
- Einordnung
- Dies sind statische, vom Anbieter veröffentlichte Werte aus dem Release-Artikel vom 23.05.2025. Sarvams aktuelle API-Dokumentation kennzeichnet Sarvam-M als veraltet. Die Tabelle mischt Skalen und nennt je Zeile keine Einheit, Datensatzversion, Stichprobengröße oder genauen Checkpoint-Hash. Rohwerte bleiben unverändert.
TriviaQA-IN (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 0.83
- Bewertung
- 0.83
- Messgröße
- score as displayed by Sarvam
- Einheit
- Keine Einheit angegeben
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Sarvam AI Sarvam-M official release article
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- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Sarvam-M (24B), genaue Tabelle im Anbieterblog. Laut Blog wurden Sarvam-M-Werte mit aktiviertem Think-Modus erhoben, sofern nicht anders angegeben. Die Endung -IN bezeichnet Tests in indischen Sprachen in Originalschrift, -IN-R romanisierte Varianten.
- Einordnung
- Dies sind statische, vom Anbieter veröffentlichte Werte aus dem Release-Artikel vom 23.05.2025. Sarvams aktuelle API-Dokumentation kennzeichnet Sarvam-M als veraltet. Die Tabelle mischt Skalen und nennt je Zeile keine Einheit, Datensatzversion, Stichprobengröße oder genauen Checkpoint-Hash. Rohwerte bleiben unverändert.
GPQA Diamond (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 0.48
- Bewertung
- 0.48
- Messgröße
- score as displayed by Sarvam
- Einheit
- Keine Einheit angegeben
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Sarvam AI Sarvam-M official release article
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- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Sarvam-M (24B), genaue Tabelle im Anbieterblog. Laut Blog wurden Sarvam-M-Werte mit aktiviertem Think-Modus erhoben, sofern nicht anders angegeben. Die Endung -IN bezeichnet Tests in indischen Sprachen in Originalschrift, -IN-R romanisierte Varianten.
- Einordnung
- Dies sind statische, vom Anbieter veröffentlichte Werte aus dem Release-Artikel vom 23.05.2025. Sarvams aktuelle API-Dokumentation kennzeichnet Sarvam-M als veraltet. Die Tabelle mischt Skalen und nennt je Zeile keine Einheit, Datensatzversion, Stichprobengröße oder genauen Checkpoint-Hash. Rohwerte bleiben unverändert.
HumanEval (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 0.88
- Bewertung
- 0.88
- Messgröße
- score as displayed by Sarvam
- Einheit
- Keine Einheit angegeben
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Sarvam AI Sarvam-M official release article
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Sarvam-M (24B), genaue Tabelle im Anbieterblog. Laut Blog wurden Sarvam-M-Werte mit aktiviertem Think-Modus erhoben, sofern nicht anders angegeben. Die Endung -IN bezeichnet Tests in indischen Sprachen in Originalschrift, -IN-R romanisierte Varianten.
- Einordnung
- Dies sind statische, vom Anbieter veröffentlichte Werte aus dem Release-Artikel vom 23.05.2025. Sarvams aktuelle API-Dokumentation kennzeichnet Sarvam-M als veraltet. Die Tabelle mischt Skalen und nennt je Zeile keine Einheit, Datensatzversion, Stichprobengröße oder genauen Checkpoint-Hash. Rohwerte bleiben unverändert.
MBPP (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 0.75
- Bewertung
- 0.75
- Messgröße
- score as displayed by Sarvam
- Einheit
- Keine Einheit angegeben
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Sarvam AI Sarvam-M official release article
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Sarvam-M (24B), genaue Tabelle im Anbieterblog. Laut Blog wurden Sarvam-M-Werte mit aktiviertem Think-Modus erhoben, sofern nicht anders angegeben. Die Endung -IN bezeichnet Tests in indischen Sprachen in Originalschrift, -IN-R romanisierte Varianten.
- Einordnung
- Dies sind statische, vom Anbieter veröffentlichte Werte aus dem Release-Artikel vom 23.05.2025. Sarvams aktuelle API-Dokumentation kennzeichnet Sarvam-M als veraltet. Die Tabelle mischt Skalen und nennt je Zeile keine Einheit, Datensatzversion, Stichprobengröße oder genauen Checkpoint-Hash. Rohwerte bleiben unverändert.
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Beliebtheit
39,1 / 100
Quellen und Datenstand
| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Eingabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 27. Oktober 2026. |
| Ausgabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 27. Oktober 2026. |
| Recherchestand | Recherchestand 28. Oktober 2026. 3 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| Nicht veröffentlicht | Maximale Ausgabe Hinweis Die offizielle Quelle nennt keine eigenständige Ausgabenobergrenze für diesen Checkpoint. Kontextfenster und gewählte Testbudgets belegen keine maximale Ausgabelänge. |
| Weitere Quelle | Hugging Face · Sarvam-M model card · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 29. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 28. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 28. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Sarvam AI Sarvam-M official release article (abgerufen 28. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 28. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 28. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Ollama: kumulierte Downloads für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Replicate: kumulierte Ausführungen für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Google Trending Now: begrenzte Feed-Auswahl für Deutschland und USA |
| Weitere Quelle | Creative Commons Attribution 4.0 |