3 November 2026 को New Delhi में MeitY Secretary S Krishnan ने IndiaAI Mission के Foundation Models pillar के तहत तीन indigenous AI foundation models unveil किए: Soket Labs का EKA-1, और Bengaluru based startup ZenteiQ के Dhīr 2B और Dhīr 5B। तीनों models open-source हैं, और इनकी सबसे बड़ी खासियत है English के साथ 10 से ज्यादा Indian languages का support, जिसमें Hindi भी शामिल है। Dhīr के दोनों models इतने compact हैं कि laptops और edge devices पर पूरी तरह offline चल सकते हैं।
क्या हुआ: 3 नवंबर को नई दिल्ली में
3 November 2026 को New Delhi में एक program में S Krishnan ने तीनों models public किए। Reports के मुताबिक Soket Labs का EKA-1, ZenteiQ का Dhīr 2B और Dhīr 5B mission के Foundation Models pillar का हिस्सा हैं। ZenteiQ IISc Bangalore से निकला startup है, और Dhīr के models scratch से train किए गए हैं, किसी existing model से adapt नहीं किए गए। Reports के मुताबिक तीनों models open-source release हुए हैं, और Dhīr 9B अभी development में है। अच्छी बात ये है कि कोई model API के बंद box के पीछे नहीं है, models इस्तेमाल के लिए खुले छोड़े गए हैं।
EKA-1: Soket Labs का 26.3B parameter model
EKA-1 तीनों में सबसे बड़ा model है। Reports के मुताबिक Soket Labs ने इसे 26.3 billion parameters के साथ train किया है, और training में लगभग 7.5 trillion tokens का इस्तेमाल हुआ है। ये scale बताता है कि foundation model seriously बनाया गया है। Reports के मुताबिक Soket Labs को May 2025 में mission ने 120 billion parameter का open-source Indian-language model बनाने के लिए भी चुना था। EKA-1 उसी roadmap का पहला visible output लगता है। ये model data centers पर चलेगा, लेकिन open-source होने से universities, startups और government labs इसे अपने servers पर host करके desi data पर fine-tune कर सकते हैं।
Dhīr 2B और Dhīr 5B: ZenteiQ का compact approach
ZenteiQ के दो models इस launch के सबसे interesting हिस्से हैं। Dhīr 2B एक dense model है जिसमें 2.03 billion parameters हैं। Dhīr 5B mixture-of-experts architecture पर based है, जिसमें total 5.09 billion parameters हैं लेकिन inference के वक्त सिर्फ 1.79 billion active होते हैं। Reports के मुताबिक दोनों models को scratch से pretrain किया गया है, यानी ये किसी existing global model पर fine-tune layer नहीं हैं। Dhīr team ने data curation, tokenizer और training pipeline ground zero से बनाई है। इन models का सबसे practical फायदा है इनका size। Reports के मुताबिक ये laptops और edge devices पर fully offline चल सकते हैं। Data device से बाहर नहीं जाता। Privacy और cost, दोनों के लिए ये design decision smart है।
10 से ज्यादा भाषाएं: सबसे बड़ा फर्क
Reports के मुताबिक तीनों models English के साथ 10 से ज्यादा Indian languages support करते हैं, जिसमें Hindi शामिल है। मेरे हिसाब से यही इस launch की सबसे बड़ी खासियत है। Global frontier models English में brilliant हैं, लेकिन Hindi, Tamil, Bengali या Marathi में बात करते वक्त अक्सर cultural nuance और idiom miss कर देते हैं। Dhīr जैसे models scratch से Indian language data पर train हुए हैं, इसलिए इनका tokenizer और training corpus desi text को naturally समझता है। एक Hindi medium का student अगर physics का concept Hinglish में पूछे, तो ऐसे model को जवाब समझाना आसान होगा। ये वो gap है जो Silicon Valley से नहीं भरा जा सकता, क्योंकि वहां के engineers के लिए ये languages priority नहीं हैं।
Global frontier models से तुलना
Size और raw capability के मामले में EKA-1 या Dhīr आज के frontier models के बराबर खड़े नहीं होते। हाल में launch हुए Gemini 4 Carbon जैसे models trillion-scale training और massive compute पर बने हैं। उनसे सीधी टक्कर की उम्मीद नहीं रखनी चाहिए। लेकिन Dhīr 2B का actual मुकाबला Llama या Qwen जैसे small open models से है, जो edge devices पर चलते हैं, और वहां desi language support असली advantage है। EKA-1 का comparison mid-size open models से होगा, जहां Indian data पर fine-tuning का रास्ता खुला है। मेरे हिसाब से ये launch “दुनिया का सबसे बड़ा model” बनाने की race नहीं है। ये strategic positioning है: अपना stack, अपना data, अपना control। Sovereign AI की लड़ाई में size से ज्यादा ownership मायने रखता है।
मेरे हिसाब से: sovereign AI क्यों मायने रखता है
देखने वाली बात यह है कि ये तीन models सिर्फ technology नहीं, policy का हिस्सा हैं। IndiaAI Mission का Foundation Models pillar इसी सोच पर बना है कि देश का AI infrastructure देशी हाथों में हो। आज Indian startups और government departments अपने critical काम foreign APIs पर चलाते हैं। Data बाहर जाता है, pricing उनके control में है। Open-source indigenous models ये dependency तोड़ते हैं। Banking, healthcare, judiciary और governance जैसे sensitive domains में data sovereignty एक luxury नहीं, जरूरत है। जब model device पर चले, तो data leak का सवाल ही खत्म। ये vision सही direction में है। सवाल execution का है: क्या models benchmarks पर टिकेंगे, और क्या developer community इन्हें अपनाएगी।
Aam user के लिए इसका मतलब और आगे क्या
Aam user के लिए इसका मतलब सीधा है, लेकिन तुरंत नहीं। आज ही आपके phone में EKA-1 नहीं आएगा। लेकिन अगले 12 से 18 महीनों में दिख सकता है: Hindi बेहतर समझने वाले chatbots, सरकारी apps में desi भाषा वाले AI assistants, और foreign API fees के बिना बनने वाले सस्ते AI products। Students और developers के लिए सबसे बड़ा फायदा है open-source access। आप Dhīr 2B को अपने laptop पर download करके experiment कर सकते हैं, बिना किसी API key या billing के। Roadmap भी clear है। Reports के मुताबिक Dhīr 9B development में है, Soket Labs का 120B model pipeline में है, और mission C-DAC के through 10,000-GPU का shared compute tender चला रहा है। ये marathon का पहला kilometer है, sprint नहीं।
FAQ
3 नवंबर को क्या announce हुआ?
New Delhi में S Krishnan ने IndiaAI Mission के Foundation Models pillar के तहत तीन indigenous AI foundation models unveil किए: Soket Labs का EKA-1, और ZenteiQ के Dhīr 2B और Dhīr 5B।
EKA-1 क्या है?
Soket Labs का 26.3 billion parameter वाला foundation model, जिसे reports के मुताबिक लगभग 7.5 trillion tokens पर train किया गया है। Open-source release हुआ है।
Dhīr 2B और Dhīr 5B में क्या फर्क है?
Dhīr 2B एक dense model है जिसमें 2.03 billion parameters हैं। Dhīr 5B mixture-of-experts architecture पर है, जिसमें total 5.09 billion parameters हैं लेकिन inference में सिर्फ 1.79 billion active होते हैं। दोनों scratch से train हुए हैं और offline चल सकते हैं।
ये models कितनी भाषाएं support करते हैं?
Reports के मुताबिक English के साथ 10 से ज्यादा Indian languages, जिसमें Hindi शामिल है। यही इन models का global models पर सबसे बड़ा advantage है।
क्या ये models free में मिलेंगे?
Reports के मुताबिक तीनों open-source release हुए हैं, यानी developers इन्हें download करके अपने infrastructure पर चला सकते हैं और इन पर products बना सकते हैं।
आगे क्या है?
Reports के मुताबिक Dhīr 9B development में है, Soket Labs का 120B parameter वाला Indian-language model pipeline में है, और IndiaAI Mission C-DAC के through 10,000-GPU का shared compute tender भी चला रहा है।
