Três modelos indianos de IA apostam nas línguas locais e no processamento privado
A Índia apresentou três modelos de inteligência artificial desenvolvidos no país, no âmbito da IndiaAI Mission: o EKA-1, da Soket Labs, e o Dhir 2B e o Dhir 5B, da ZenteiQ. O anúncio, feito em novembro de 2026, reúne duas prioridades do programa de IA do país: software que funcione em línguas indianas e ferramentas capazes de realizar tarefas úteis sem uma ligação permanente à Internet.
Índice
- Três modelos indianos de IA apostam nas línguas locais e no processamento privado
- Para que foi concebido o EKA-1
- O suporte a línguas indianas tem dois âmbitos distintos
- Porque são mais pequenos os modelos Dhir
- O que significa trabalhar sem Internet
- A computação na nuvem ajudou a criar modelos destinados à utilização local
- Como aceder aos modelos
- O que muda para as instituições e os utilizadores
- Pontos principais
O EKA-1 tem 26,3 mil milhões de parâmetros e suporta o inglês e as 22 línguas incluídas no Oitavo Anexo da Constituição indiana. Os modelos Dhir, mais pequenos, têm, respetivamente, dois mil milhões e cinco mil milhões de parâmetros e suportam o inglês e 10 línguas indianas. Os seus criadores apontam utilizações que vão desde responder a perguntas sobre documentos até ajudar em matemática, programação e trabalho institucional.
S. Krishnan, secretário do Ministério da Eletrónica e das Tecnologias da Informação, esteve presente no lançamento, juntamente com responsáveis do ministério e da IndiaAI. Disse que os modelos desenvolvidos no país poderiam reforçar a independência tecnológica da Índia e apoiar o trabalho na administração pública, na indústria, na investigação, na educação e na cibersegurança.
A promessa prática mais imediata é uma maior liberdade para escolher onde a IA é executada. Uma organização pode utilizar um modelo nos seus próprios computadores, enquanto algumas aplicações móveis podem processar pedidos diretamente num telemóvel. Para instituições que tratam documentos sensíveis, isto oferece uma forma de utilizar IA mantendo a informação no seu próprio ambiente informático.
Os modelos estão a ser disponibilizados através da AIKosh a investigadores, estudantes, startups, empresas e ao público. A ZenteiQ planeia também lançar uma aplicação móvel gratuita. O anúncio abrange, assim, tanto os modelos de base sobre os quais os programadores podem construir como uma forma proposta para as pessoas os utilizarem diretamente.
Para que foi concebido o EKA-1
A Soket Labs desenvolveu o EKA-1 para tarefas que incluem matemática, programação e raciocínio, ou seja, a análise de informação para produzir uma resposta. O diretor-executivo, Abhishek Upparwal, apontou a banca, os serviços financeiros e a cibersegurança como áreas de especial interesse, explicando que o modelo foi concebido em função das necessidades da economia digital indiana.
Um modelo de base é um sistema de IA treinado de forma suficientemente abrangente para suportar várias aplicações. Os programadores podem construir ferramentas mais especializadas a partir dele, como um serviço que responde a perguntas sobre documentos financeiros ou um software que ajuda um programador a escrever código. O EKA-1 pretende fornecer essa capacidade subjacente, em vez de se limitar a uma única tarefa estritamente definida.
Os 26,3 mil milhões de parâmetros do modelo são valores numéricos internos ajustados durante o treino. Ajudam o sistema a reconhecer padrões e a gerar respostas. O número de parâmetros indica a dimensão de um modelo, mas os utilizadores também têm de considerar a qualidade linguística, a precisão das respostas, a velocidade e os recursos informáticos necessários para cada tarefa.
O volume de treino indicado para o EKA-1 é de cerca de 7,5 biliões de tokens. Os tokens são unidades em que o texto é dividido para processamento: por vezes correspondem a palavras inteiras, outras vezes a partes de palavras. Um segundo valor publicado aponta para 7,5 lakh crore de tokens, o equivalente a 75 biliões. Existe, assim, uma discrepância significativa nos valores indicados para o volume de treino.
O suporte a línguas indianas tem dois âmbitos distintos
O suporte do EKA-1 ao inglês e às 22 línguas indianas previstas no Oitavo Anexo é central para o papel que pretende desempenhar no país. Uma descrição mais abrangente refere também a cobertura de mais de 100 línguas indianas e estrangeiras, além de linguagens de programação. O número relativo às línguas previstas no Anexo identifica a cobertura indiana anunciada; o valor mais elevado descreve um conjunto mais vasto.
O Dhir 2B e o Dhir 5B são descritos como compatíveis com o inglês e 10 línguas indianas. A dimensão mais reduzida e o âmbito linguístico anunciado, também mais limitado, dão às instituições uma alternativa ao EKA-1, consoante os documentos, as línguas e o equipamento em causa.
Para um estudante ou funcionário público, o suporte linguístico pode determinar se uma ferramenta de IA é útil no trabalho quotidiano. Um assistente de documentos que aceite a língua utilizada num escritório ou numa sala de aula pode reduzir a necessidade de traduzir perguntas para inglês antes de as colocar. As descrições do lançamento, contudo, não apresentam resultados de desempenho discriminados por língua nem pontuações de precisão comparáveis entre os três modelos.
Porque são mais pequenos os modelos Dhir
O diretor-executivo da ZenteiQ, o professor Sashikumaar Ganesan, descreveu o Dhir 2B e o Dhir 5B como modelos compactos, explicando a dimensão dos mesmos durante o lançamento:
Lançámos dois modelos pequenos. Chamamos-lhes modelos compactos... o que lançámos foi um modelo com dois mil milhões de parâmetros e outro com cinco mil milhões...
O EKA-1 tem cerca de 5,3 vezes mais parâmetros do que o Dhir 5B e aproximadamente 13,2 vezes mais do que o Dhir 2B. Estes valores resultam dos números anunciados: 26,3 mil milhões, cinco mil milhões e dois mil milhões. Em geral, os modelos mais pequenos precisam de menos memória para armazenar os parâmetros, pelo que podem ser utilizados em dispositivos com recursos mais limitados.
A ZenteiQ afirma que os seus modelos podem ser executados diretamente em dispositivos móveis e em diferentes plataformas informáticas. Ganesan descreveu a experiência pretendida como uma forma de dar às pessoas acesso à IA sem enviar cada pedido para um serviço remoto:
Podemos executar estes modelos no próprio dispositivo móvel... os utilizadores podem ter soluções de IA nas mãos sem sequer recorrer à nuvem, em primeiro lugar...
Os modelos Dhir destinam-se a recuperar informação de documentos, responder a perguntas e apoiar tarefas de rotina. Entre os potenciais utilizadores contam-se organizações de defesa, departamentos governamentais, empresas industriais e instituições de ensino.
O que significa trabalhar sem Internet
Um serviço de IA utilizado através da nuvem envia normalmente um pedido para computadores noutro local, que o processam e devolvem uma resposta. Executar um modelo localmente transfere esse processamento para um telemóvel ou para o equipamento da própria organização. Depois de instalado o software e o modelo necessários, as tarefas compatíveis podem continuar sem uma ligação ativa à Internet.
Krishnan destacou o potencial destes modelos para funcionarem em redes informáticas seguras sem acesso à Internet. Estas redes são relevantes para serviços governamentais e outras instituições sensíveis que restringem as ligações a serviços externos. Por exemplo, um assistente local de documentos poderia ajudar os funcionários a pesquisar materiais internos, mantendo o processamento dentro da organização.
A abordagem da ZenteiQ, baseada em dispositivos, também pode ser útil em locais onde a ligação é fraca ou intermitente. As pessoas dependeriam menos de uma ligação fiável para cada pedido. O EKA-1 também é descrito como capaz de realizar algumas tarefas em telemóveis, embora as afirmações mais fortes sobre utilização em dispositivos móveis digam respeito aos modelos compactos Dhir.
Manter a informação num dispositivo dá ao seu proprietário mais controlo sobre o local onde o processamento ocorre. Ainda assim, a organização tem de gerir o acesso aos ficheiros, proteger o equipamento e decidir que documentos uma aplicação pode utilizar. A privacidade depende, por isso, da forma como toda a aplicação é implementada, além da capacidade do modelo para funcionar localmente.
A computação na nuvem ajudou a criar modelos destinados à utilização local
Os modelos Dhir foram desenvolvidos com a ajuda de unidades de processamento tensorial da Google Cloud, ou TPU. Estes processadores especializados são utilizados nos grandes volumes de cálculos necessários para a IA. Os modelos são também descritos como capazes de funcionar em sistemas que utilizam unidades de processamento gráfico, ou GPU.
O treino e a utilização quotidiana são etapas distintas. O treino ajusta os valores internos de um modelo através do processamento de grandes quantidades de material. A execução do modelo concluído para responder a uma pergunta chama-se inferência. Um programador pode utilizar equipamento potente na nuvem durante o treino e, mais tarde, distribuir um modelo que realize inferências em equipamento local.
A IndiaAI Mission apoiou ambos os criadores, disponibilizando recursos informáticos a custos reduzidos e assistência para despesas de investigação. Este apoio responde a um dos principais custos práticos da criação de modelos de base: obter capacidade informática suficiente para os treinar e desenvolver.
Krishnan associou a iniciativa à autonomia tecnológica e estratégica. Na prática, o desenvolvimento nacional dá às organizações indianas outra fonte de modelos, concebidos em função das línguas locais e das necessidades institucionais, com opções de implementação em infraestruturas que controlam.
Como aceder aos modelos
A AIKosh é a plataforma anunciada para disponibilizar o acesso a investigadores, estudantes, startups, empresas e utilizadores individuais. Para os programadores, o acesso a um modelo de base cria a possibilidade de desenvolver aplicações para documentos ou tarefas específicas. Para as instituições, o passo seguinte é escolher uma forma de implementação adequada ao seu equipamento, às suas línguas e às suas regras de gestão da informação.
A ZenteiQ planeia disponibilizar gratuitamente a sua aplicação móvel na Play Store e para iOS. Ganesan disse ainda que a empresa tenciona lançar um modelo com nove mil milhões de parâmetros, alargando a sua oferta para além do Dhir 2B e do Dhir 5B.
O anúncio não indica uma data de lançamento para a aplicação móvel nem para o modelo planeado de nove mil milhões de parâmetros. Também não especifica os telemóveis compatíveis, os requisitos de memória, o tamanho das transferências nem as condições de licenciamento dos modelos. Estes detalhes serão importantes para quem quiser perceber se pode instalar ou desenvolver software com base nestas ferramentas.
O lançamento foi descrito como tendo ocorrido na terça-feira, que em 2026 calhou a 3 de novembro, embora o dia 4 de novembro também tenha sido indicado como data de apresentação. Ambas as versões situam a apresentação dos três modelos na mesma semana.
O que muda para as instituições e os utilizadores
Os departamentos governamentais e as empresas passam a ter mais três modelos nacionais a considerar para tarefas linguísticas e documentais. As opções diferem em dimensão: o EKA-1 combina um número superior de parâmetros com uma ampla cobertura linguística anunciada, enquanto os modelos Dhir apostam numa utilização compacta, incluindo em dispositivos móveis.
A banca e a cibersegurança são alvos específicos da Soket Labs. A recuperação de documentos e a resposta a perguntas sobre informação interna estão entre as principais utilizações do Dhir. Escolas, investigadores e entidades públicas também poderão desenvolver aplicações com estas capacidades, escolhendo o modelo e a configuração informática mais adequados ao seu trabalho.
Os próximos passos concretos são a disponibilização mais ampla através da AIKosh, a aplicação móvel gratuita proposta e o modelo de maior dimensão que a ZenteiQ planeia lançar. Para os utilizadores, o valor prático dependerá da capacidade destes sistemas para lidar com as suas próprias línguas, documentos e dispositivos.
Pontos principais
- A Índia apresentou o EKA-1, o Dhir 2B e o Dhir 5B no âmbito da IndiaAI Mission, em novembro de 2026.
- O EKA-1 tem 26,3 mil milhões de parâmetros e suporta o inglês e as 22 línguas indianas previstas no Oitavo Anexo.
- O Dhir 2B e o Dhir 5B suportam o inglês e 10 línguas indianas e foram concebidos para uma utilização compacta, incluindo em dispositivos móveis.
- O processamento local poderá apoiar o trabalho com documentos em instituições com acesso restrito à Internet e em locais com conectividade limitada.
- A IndiaAI Mission apoiou os criadores com recursos informáticos e assistência para despesas de investigação.
- A AIKosh é a plataforma de acesso anunciada; estão planeados uma aplicação móvel gratuita da ZenteiQ e um modelo com nove mil milhões de parâmetros.
