Event ·Multi-source

Agaram 2.5B:首个从零训练、支持工具调用的泰米尔语优先模型

Murai Labs 发布 Agaram 2.5B,一个 2.5B 参数的泰米尔语-英语双语模型,用 8 张 H100 在约 6 天内从零训练,数据约 500 亿 token,其中 58% 为泰米尔语。模型经 134,428 条对话的监督微调后支持泰米尔文、拉丁化泰米尔和英文回复,并能调用工具:在 25 个工具提示上 23 次选对工具。翻译成绩在 FLORES 全部 6 个方向超过 Sarvam-1,进泰米尔语 chrF 达 54.3 对 49.2,母语泰米尔 IndicIFEval 从 10.0% 提升到 19.3%。短板是知识类问答接近随机水平,50 个日常问题中约 46% 回复被判定可用,失败几乎都是事实错误。两个模型总成本约 1.33 万美元,权重与 GGUF 文件已开源。

Current read

一家小团队花 1.33 万美元从零训了个泰米尔语小模型,8 张 H100 六天搞定,还开源了权重和训练细节,低资源语言玩家可以抄作业。

5 sources28° AI heatLast updated 2026/10/13 14:00:05

Evidence

5 sources
Primary sourcearXiv cs.LG
View source
Related source 3rohanpaul_ai
View source

Conflict check

Dedup data only shows that these sources discuss the same event, not that they agree. There is no structured supporting or refuting evidence yet, so no conflict is inferred automatically.