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结合最新的市场动态，While the two models share the same design philosophy , they differ in scale and attention mechanism. Sarvam 30B uses Grouped Query Attention (GQA) to reduce KV-cache memory while maintaining strong performance. Sarvam 105B extends the architecture with greater depth and Multi-head Latent Attention (MLA), a compressed attention formulation that further reduces memory requirements for long-context inference.
根据第三方评估报告，相关行业的投入产出比正持续优化，运营效率较去年同期提升显著。
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