那个声称比DeepSeek更便宜的印度模型Sarvam AI其实很拉胯。

首先，Sarvam AI并没有什么原创性，它是采用的DeepSeek开源出来的模型架构。比如说，Sarvam 105B采用的多头隐注意力（Multi-head Latent Attention）架构，就是DeepSeek 提出的，并发表了论文。它们就是直接“借鉴”了。

其次，Sarvam AI的价格也没有比DeepSeek便宜。DeepSeek训练一个单款旗舰模型，也不过五六百万美元，Sarvam AI的训练成本，三个模型加起来2000万美元，平均每个都是六百多万美元，其实要比DeepSeek贵。

之所以说便宜，是因为印度公司在这里耍了个心眼。它拿训练单个大模型的成本，跟DeepSeek多年累计总成本进行对比。只能说印度是会宣传的。

最后，Sarvam AI训练出来的三个大模型，性能远远比不上DeepSeek的大模型，甚至可以说落后了一个时代。无论是模型参数上限，还是模型适用场景，亦或者数据训练底座，都远远不如。

举一个最典型的例子。Sarvam AI的大模型，数据训练底座只是南亚本土的一些语言，DeepSeek的大模型，数据训练底座则是超百万种的覆盖全球的语言。两者差距显而易见。

了解了这些之后，笔者只有一个感叹：

印度人吹牛逼的功夫还真是挺厉害，就这么个东西，也敢拿来碰瓷DeepSeek，一点都不脸红。