會原 
パラメータ6分の1でDeepSeek超え？
インドのAIスタートアップSarvam AIが、1050億パラメータの大規模言語モデル「Sarvam 105B」を発表しました。2026年2月18日、ニューデリーで開催中の「India AI Impact Summit 2026」にて共同創業者のPratyush Kumar氏が披露したもので、TechCrunchなどが伝えています。
Sarvam 105BはMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用しており、推論時にトークンあたり9B（90億）のパラメータだけを有効化する仕組みだそうです。コンテキスト長は12万8000トークンです。Sarvamはインドの22言語への対応もうたっています。同社のHarveen Singh Chadha氏（LLMリサーチャー）はSNSで「既存のオープンソースモデルのファインチューニングではなく、基盤モデルをゼロから訓練した」と強調したとのことです。
MoE（Mixture-of-Experts）とは、ざっくり言うと「巨大なモデルの中に専門家チームがたくさんいて、入力に応じて必要なメンバーだけが動く」ような仕組みのことです。全パラメータが毎回稼働するわけではないので、モデルの総パラメータ数が巨大でも実際の計算コストは抑えられるのがポイントです。
あわせて発表した「Sarvam 30B」は300億パラメータのモデルで、こちらもMoEを採用しています。トークンあたり1B（10億）の非埋め込みパラメータのみを有効化し、効率を高めるといいます。コンテキスト長は3万2000トークンで、リアルタイムの会話AIや高スループットな用途を想定した構成だそうです。こうした仕組みがフィーチャーフォンのような比較的シンプルな端末にもAIを届ける可能性もありそうです。
| Sarvam 105B | Sarvam 30B | |
|---|---|---|
| 総パラメータ数 | 1050億 | 300億 |
| アーキテクチャ | MoE（Mixture-of-Experts） | MoE（Mixture-of-Experts） |
| アクティブパラメータ | 9B/トークン（非埋め込み） | 1B/トークン（非埋め込み） |
| コンテキスト長 | 12万8000トークン | 3万2000トークン |
| 語彙数 | 未公表 | 未公表 |
| 対応言語 | インドの22言語（報道では「22の公式言語」） | インド言語に対応（詳細は未公表） |
| 公開形態 | オープンウェイト（予定） | オープンウェイト（予定） |
Sarvam AIは、105Bモデルが推論や多言語のベンチマークで中国DeepSeekの「DeepSeek-R1」を上回るスコアを記録したと主張しています。DeepSeek-R1は総パラメータ6710億（アクティブ370億）のMoEモデルで、Sarvam 105Bはパラメータ規模で見ると約6分の1にあたります。ただし現時点でこの比較は主に同社側の発表に基づくもので、研究コミュニティによる独立した検証はこれからだといいます。
訓練にはインド政府の「IndiaAI Mission」が割り当てた計算資源を活用し、データセンター事業者YottaのインフラとNVIDIAの技術支援を受けたと各メディアが伝えています。NVIDIA H100 SXM GPUを4096基確保し、政府が補助金として約99 croreルピーを拠出したそうです。Sarvam AIは両モデルをオープンウェイトとしてHugging Faceで公開する方針で、APIアクセスやダッシュボード対応も追って提供するとしています。
Sarvam AIはバンガロール拠点のスタートアップで、Vivek Raghavan氏とPratyush Kumar氏が共同で設立しました。資金調達額についてTechCrunchは累計4000万ドル超、Business Standardは5000万ドル超と伝えており、企業評価額は約2億ドルに達するとのことです。
インドは米中のAIモデルへの依存を減らすべく、国産の「主権AI（Sovereign AI）」基盤の整備を国策として進めています。Sarvam 105Bは政府支援の計算基盤で訓練した国内モデルの一例で、22のインド言語やヒングリッシュのようなコードミックス表現への最適化を通じ、国際LLMとの差別化を図る狙いがあるようです。
