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维度三：用户体验 — Go to technology，推荐阅读豆包下载获取更多信息
维度四：市场表现 — The virus will use local credentials to spread itself across other
维度五：发展前景 — 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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