Índia apresenta modelos de IA EKA-1 e Dhir com suporte a idiomas indianos e uso offline

Três modelos indianos de IA têm foco em idiomas locais e processamento privado

A Índia apresentou três modelos de inteligência artificial desenvolvidos no país no âmbito da Missão IndiaAI: 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: softwares que funcionem em idiomas indianos e ferramentas capazes de realizar tarefas úteis sem conexão constante com a internet.

O EKA-1 tem 26,3 bilhões de parâmetros e oferece suporte ao inglês e aos 22 idiomas listados na Oitava Tabela da Constituição da Índia. Os modelos menores Dhir têm, respectivamente, dois bilhões e cinco bilhões de parâmetros e oferecem suporte ao inglês e a 10 idiomas indianos. Seus desenvolvedores apontam aplicações que vão desde responder a perguntas sobre documentos até ajudar com matemática, programação e atividades institucionais.

S. Krishnan, secretário do Ministério de Eletrônica e Tecnologia da Informação, participou do lançamento ao lado de representantes do ministério e da IndiaAI. Ele afirmou que modelos desenvolvidos no país podem fortalecer a independência tecnológica da Índia e apoiar atividades no governo, na indústria, na pesquisa, na educação e na cibersegurança.

A promessa prática mais imediata é ampliar as opções sobre onde a IA é executada. Uma organização poderia usar um modelo em seus próprios computadores, enquanto alguns aplicativos móveis poderiam processar solicitações diretamente no celular. Para instituições que lidam com documentos confidenciais, isso oferece uma maneira de usar IA mantendo as informações em seu próprio ambiente computacional.

Os modelos estão sendo disponibilizados pelo AIKosh a pesquisadores, estudantes, startups, empresas e ao público. A ZenteiQ também planeja lançar um aplicativo móvel gratuito. O anúncio abrange, portanto, tanto os modelos básicos sobre os quais desenvolvedores podem criar soluções quanto uma proposta para que as pessoas os utilizem diretamente.

O que o EKA-1 foi projetado para fazer

A Soket Labs desenvolveu o EKA-1 para tarefas como matemática, programação e raciocínio, isto é, analisar informações para chegar a uma resposta. O CEO Abhishek Upparwal apontou os setores bancário, de serviços financeiros e de cibersegurança como áreas de foco específicas. O modelo foi projetado levando em conta as necessidades da economia digital da Índia.

Um modelo fundacional é um sistema de IA treinado de forma ampla o suficiente para dar suporte a diversas aplicações. Desenvolvedores podem criar ferramentas mais especializadas com base nele, como um serviço que responde a perguntas sobre documentos financeiros ou um software que ajuda programadores a escrever código. A proposta do EKA-1 é oferecer essa capacidade fundamental, em vez de atender a uma única tarefa estritamente definida.

Os 26,3 bilhões de parâmetros do modelo são valores numéricos internos ajustados durante o treinamento. Eles ajudam o sistema a reconhecer padrões e gerar respostas. A quantidade de parâmetros indica a escala de um modelo, mas os usuários também precisam levar em conta a qualidade nos idiomas, a precisão das respostas, a velocidade e os recursos computacionais necessários para cada tarefa.

O volume de treinamento declarado do EKA-1 é de cerca de 7,5 trilhões de tokens. Tokens são as unidades em que o texto é dividido para processamento; às vezes correspondem a palavras inteiras, às vezes a partes de palavras. Outro número divulgado informa um volume de 7,5 lakh crore de tokens, equivalente a 75 trilhões. Há, portanto, uma discrepância significativa nos dados informados sobre o volume de treinamento.

O suporte a idiomas indianos tem dois escopos diferentes

O suporte do EKA-1 ao inglês e a todos os 22 idiomas indianos previstos na Constituição é central para sua função no país. Uma descrição mais ampla também afirma que o modelo abrange mais de 100 idiomas indianos e estrangeiros, além de linguagens de programação. A referência aos idiomas previstos na Constituição identifica o suporte declarado para os idiomas indianos; o número maior descreve um conjunto mais amplo.

O Dhir 2B e o Dhir 5B são descritos como compatíveis com o inglês e 10 idiomas indianos. Seu tamanho menor e o escopo de idiomas mais restrito declarado oferecem às instituições uma alternativa ao EKA-1, conforme os documentos, os idiomas e os equipamentos envolvidos.

Para um estudante ou funcionário público, o suporte a idiomas pode determinar se uma ferramenta de IA será útil no cotidiano. Um assistente de documentos que aceite o idioma usado em um escritório ou sala de aula pode reduzir a necessidade de traduzir perguntas para o inglês antes de fazê-las. As informações divulgadas sobre o lançamento, porém, não apresentam resultados de desempenho para cada idioma nem pontuações de precisão comparáveis entre os três modelos.

Por que os modelos Dhir são menores

O CEO da ZenteiQ, professor Sashikumaar Ganesan, descreveu o Dhir 2B e o Dhir 5B como modelos compactos e explicou seu tamanho durante o lançamento:

Lançamos dois modelos pequenos. Nós os chamamos de modelos compactos... o que lançamos foi um modelo com dois bilhões e outro com cinco bilhões de parâmetros...

O EKA-1 tem cerca de 5,3 vezes mais parâmetros que o Dhir 5B e aproximadamente 13,2 vezes mais que o Dhir 2B. Essas comparações se baseiam nos números anunciados de 26,3 bilhões, cinco bilhões e dois bilhões. Em geral, modelos menores exigem menos memória para armazenar seus parâmetros, o que os torna uma opção para dispositivos com recursos mais limitados.

A ZenteiQ afirma que seus modelos podem ser executados diretamente em dispositivos móveis e em diferentes plataformas computacionais. Ganesan descreveu a experiência pretendida como uma forma de dar acesso às pessoas sem enviar cada solicitação a um serviço remoto:

Podemos executar esses modelos no próprio dispositivo móvel... os usuários podem ter soluções de IA à disposição sem nem sequer recorrer à nuvem, em primeiro lugar...

Os modelos Dhir foram projetados para buscar informações em documentos, responder a perguntas e dar suporte a tarefas rotineiras. Organizações de defesa, órgãos governamentais, empresas industriais e instituições de ensino estão entre os usuários previstos.

O que significa funcionar sem internet

Um serviço de IA acessado pela nuvem normalmente envia uma solicitação a computadores em outro local, que a processam e retornam uma resposta. Executar um modelo localmente transfere esse processamento para um celular ou para os equipamentos da própria organização. Depois que o software e o modelo necessários são instalados, tarefas compatíveis podem continuar sem conexão ativa com a internet.

Krishnan destacou o potencial de esses modelos funcionarem em redes de computadores seguras e sem acesso à internet. Essas redes são relevantes para órgãos governamentais e outras instituições que lidam com informações sensíveis e restringem conexões a serviços externos. Um assistente local de documentos poderia, por exemplo, ajudar os funcionários a pesquisar materiais internos sem que o processamento saia da organização.

A abordagem da ZenteiQ, baseada em dispositivos, também pode ser útil em locais com conexão fraca ou intermitente. As pessoas dependeriam menos de uma conexão estável para cada solicitação. O EKA-1 também é descrito como capaz de realizar algumas tarefas em celulares, embora as principais afirmações sobre uso móvel se refiram aos modelos compactos Dhir.

Manter as informações em um dispositivo dá ao proprietário mais controle sobre onde ocorre o processamento. Ainda cabe à organização gerenciar o acesso aos arquivos, proteger seus equipamentos e decidir quais documentos um aplicativo pode usar. A privacidade depende, portanto, da forma como o aplicativo completo é implementado, além da capacidade do modelo de funcionar localmente.

A computação em nuvem ajudou a desenvolver modelos voltados ao uso local

Os modelos Dhir foram desenvolvidos com a ajuda de unidades de processamento de tensores, ou TPUs, do Google Cloud. Esses processadores especializados são usados para realizar os grandes volumes de cálculos envolvidos em IA. Também se afirma que os modelos podem funcionar em sistemas com unidades de processamento gráfico, ou GPUs.

O treinamento e o uso cotidiano são etapas diferentes. No treinamento, os valores internos de um modelo são ajustados por meio do processamento de grandes volumes de dados. Executar o modelo finalizado para responder a uma pergunta é chamado de inferência. Um desenvolvedor pode usar equipamentos potentes na nuvem durante o treinamento e, posteriormente, distribuir um modelo que faça inferências em equipamentos locais.

A Missão IndiaAI apoiou os dois desenvolvedores com recursos computacionais a preços reduzidos e ajuda para despesas de pesquisa. Esse apoio atende a um dos principais custos práticos da criação de modelos fundacionais: obter capacidade computacional suficiente para treiná-los e desenvolvê-los.

Krishnan relacionou a iniciativa à autonomia tecnológica e estratégica. Na prática, o desenvolvimento local oferece às organizações indianas mais uma fonte de modelos adaptados aos idiomas locais e às necessidades institucionais, com opções de implementação em infraestruturas sob seu controle.

Como as pessoas podem acessar os modelos

O AIKosh é a plataforma anunciada para dar acesso aos modelos a pesquisadores, estudantes, startups, empresas e usuários individuais. Para desenvolvedores, o acesso a um modelo fundacional cria a oportunidade de desenvolver aplicativos voltados a documentos ou tarefas específicas. Para as instituições, o próximo passo é escolher uma forma de implementação adequada a seus equipamentos, idiomas e regras para o tratamento de informações.

A ZenteiQ planeja disponibilizar gratuitamente seu aplicativo móvel na Play Store e para iOS. Ganesan também afirmou que a empresa pretende lançar um modelo com nove bilhões de parâmetros, ampliando sua linha para além do Dhir 2B e do Dhir 5B.

O anúncio não informa a data de lançamento do aplicativo móvel nem do modelo planejado de nove bilhões de parâmetros. Também não especifica as configurações de celulares compatíveis, os requisitos de memória, os tamanhos dos downloads nem os termos de licenciamento dos modelos. Esses detalhes serão importantes para quem decidir se pode instalar o software ou desenvolver aplicações com ele.

O lançamento foi descrito como tendo ocorrido na terça-feira, que em 2026 caiu em 3 de novembro, enquanto 4 de novembro também foi apontado como a data da apresentação. Ambas as informações situam a apresentação dos três modelos na mesma semana.

O que muda para instituições e usuários

Órgãos governamentais e empresas agora têm três modelos domésticos adicionais para considerar em tarefas com idiomas e documentos. As opções diferem em escala: o EKA-1 combina uma quantidade maior de parâmetros com amplo suporte declarado a idiomas, enquanto os modelos Dhir priorizam o funcionamento compacto, inclusive em dispositivos móveis.

Os setores bancário e de cibersegurança são alvos específicos da Soket Labs. A busca em documentos e as perguntas sobre informações internas estão entre os usos destacados para o Dhir. Escolas, pesquisadores e órgãos públicos também podem criar aplicações com base nesses recursos, escolhendo o modelo e a configuração computacional mais adequados ao seu trabalho.

Os próximos passos concretos são ampliar o acesso pelo AIKosh, lançar o aplicativo móvel gratuito planejado e desenvolver o modelo maior anunciado pela ZenteiQ. Para os usuários, o valor prático dependerá de como esses sistemas lidam com seus próprios idiomas, documentos e dispositivos.

Principais pontos

• A Índia apresentou o EKA-1, o Dhir 2B e o Dhir 5B no âmbito da Missão IndiaAI, em novembro de 2026.
• O EKA-1 tem 26,3 bilhões de parâmetros e oferece suporte ao inglês e a todos os 22 idiomas indianos previstos na Constituição.
• O Dhir 2B e o Dhir 5B oferecem suporte ao inglês e a 10 idiomas indianos e foram projetados para implantação compacta, inclusive em dispositivos móveis.
• O processamento local pode facilitar o trabalho com documentos em instituições com acesso restrito à internet e em locais com conectividade limitada.
• A Missão IndiaAI ajudou os desenvolvedores com recursos computacionais e despesas de pesquisa.
• O AIKosh é a plataforma de acesso anunciada; estão previstos um aplicativo móvel gratuito da ZenteiQ e um modelo com nove bilhões de parâmetros.