Sarvam-105B

Sarvam-105B est un LLM de sarvamai publié le 6 mars 2026, avec des poids ouverts sous licence Apache 2.0 et un usage commercial autorisé.

Sarvam-105B est un LLM de sarvamai publié le 6 mars 2026, avec des poids ouverts sous licence Apache 2.0 et un usage commercial autorisé.

Avec 105 milliards de paramètres, il s’inscrit dans la catégorie des grands modèles généralistes. À sa sortie, son résultat sur GPQA le plaçait dans le top 37% des LLM de sa génération, parmi 169 modèles sortis sur une période comparable.

Caractéristiques

CaractéristiqueValeur
TypeGrand modèle de langage (LLM)
Éditeursarvamai
LicenceApache 2.0 (open-weights, usage commercial autorisé)
Date de sortie6 mars 2026
Multimodalnon
Paramètres105 milliards

Performances (benchmarks)

BenchmarkScoreRang (LLM)SourceFiabilité
MATH-50098,6 %2ᵉ / 31llm-statsAuto-déclaré
AIME 202596,7 %14ᵉ / 108llm-statsAuto-déclaré
MMLU90,6 %5ᵉ / 98llm-statsAuto-déclaré
HMMT 202585,8 %21ᵉ / 33llm-statsAuto-déclaré
HMMT2585,8 %10ᵉ / 25llm-statsAuto-déclaré
IFEval84,8 %39ᵉ / 65llm-statsAuto-déclaré
MMLU-Pro81,7 %40ᵉ / 125llm-statsAuto-déclaré
GPQA78,7 %80ᵉ / 213llm-statsAuto-déclaré
LiveCodeBench v671,7 %27ᵉ / 53llm-statsAuto-déclaré
Arena-Hard v271,0 %7ᵉ / 16llm-statsAuto-déclaré
Beyond AIME69,1 %3ᵉ / 5llm-statsAuto-déclaré
BrowseComp49,5 %38ᵉ / 51llm-statsAuto-déclaré
SWE-Bench Verified45,0 %86ᵉ / 100llm-statsAuto-déclaré
Humanity's Last Exam11,2 %73ᵉ / 86llm-statsAuto-déclaré

« Auto-déclaré » : score communiqué par l'éditeur, non rejoué indépendamment. « Mesuré » : évalué par un tiers (Epoch AI, LiveBench). Le rang est calculé parmi les LLM évalués sur le même benchmark.

Notre analyse

Forces. Sarvam-105B combine une taille importante, 105 milliards de paramètres, avec une licence Apache 2.0 qui autorise les usages commerciaux et la réutilisation des poids. Son classement sur GPQA le situe, à sa sortie, dans la partie haute des LLM de sa génération plutôt qu’en milieu de tableau. Ce positionnement indique un niveau compétitif sur ce benchmark par rapport aux modèles publiés dans les quelque 18 mois précédents.

Limites et points d'attention. Le modèle n’apparaît pas comme un modèle frontière dans les données disponibles, son top 37% sur GPQA laissant une part significative de concurrents mieux classés au même moment. La fiche repose sur une seule source de données concordante, ce qui limite la profondeur de comparaison. Aucun autre benchmark, détail d’entraînement, coût de calcul ou tarif n’est fourni dans les faits disponibles. Sarvam-105B reste surtout pertinent pour les cas où des poids ouverts, une licence commerciale permissive et un grand LLM de sarvamai sont des critères centraux.


Sources des données : LLM-Stats (llm-stats.com).