Sarvam AI desarrolló Prism a partir de su modelo fundacional Sarvam 105B y lo ajustó para la toma de decisiones. Los desarrolladores pueden acceder a él mediante una API o descargar sus pesos para desplegarlo en su propia infraestructura.
En lugar de generar una respuesta palabra por palabra, Prism puntúa un conjunto definido de opciones en una sola pasada de procesamiento. Esto lo convierte en un posible componente para derivar consultas de atención al cliente, revisar documentos y comprobar si un agente de IA ha completado una tarea correctamente.
Según Sarvam, la mediana del tiempo de respuesta de Prism en una GPU Nvidia B200 fue de 44 milisegundos. En una evaluación independiente compartida por un ingeniero de software de Atlan, la mediana de latencia en una GPU B200 alcanzó los 65 milisegundos. Quienes desarrollen con el modelo aún deben probar su rendimiento con sus propias cargas de trabajo y evaluar el coste de alojar un modelo de este tamaño.