Sarvam 3 ноября выпустила Prism — модель, которая получает контекст, вопрос и варианты ответа, а возвращает вероятности за один проход. Она не сочиняет текст: такой компонент можно использовать, например, чтобы распределять обращения клиентов или проверять, справился ли ИИ-агент с заданием. Веса и код доступны под Apache 2.0.

Принцип не новый: сама Sarvam ссылается на модели решений Jev. Содержательная добавка Prism — открытая реализация на основе Sarvam 105B и измерения проверки агентов по заранее размеченным результатам. На 700 записанных запусках с 1770 вопросами она получила 78,5% правильных ответов против 76,4% у Clef и Jev 1.14 и 70,7% у Claude Haiku 5.5. Эталоном служили человеческие оценки и автоматические проверки среды, а не ответы другой нейросети.

Это испытание самой Sarvam. Заявленные 44 миллисекунды — медиана на отдельной выборке из 1000 запросов к одному B200; 95-й процентиль составил 420 миллисекунд. Проверка полной записи работы агента занимала около половины секунды. Эти числа нельзя переносить на любой запрос или сравнивать без учёта оборудования.

Для самостоятельного запуска нужны видеоускоритель с поддержкой FP8 и примерно 120 ГБ свободной памяти, а также специальный код загрузки. Открытые веса позволяют проверить пригодность на собственных данных, но выбор только из разрешённых вариантов не исключает ошибочного решения.