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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.
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与此同时，65 let value = last.expect("match body must produce value");
来自产业链上下游的反馈一致表明，市场需求端正释放出强劲的增长信号，供给侧改革成效初显。
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