La misión IndiaAI de India presentó tres modelos fundacionales propios en Nueva Delhi el 3 de noviembre de 2026: EKA-1, de Soket Labs, y Dhīr 2B y Dhīr 5B, de ZenteiQ. El lanzamiento lo presentaron el secretario del Ministerio de Electrónica y Tecnología de la Información (MeitY), S. Krishnan, junto a altos cargos de MeitY e IndiaAI, y es una declaración deliberada de autonomía tecnológica: modelos creados en India, para las lenguas de India y para entornos donde enviar datos a una nube lejana no siempre es deseable ni posible.

Los tres modelos no son tres versiones de la misma idea. EKA-1 es el peso pesado: Soket Labs lo describe como un modelo de lenguaje híbrido disperso y abierto, con 26.300 millones de parámetros, entrenado con aproximadamente 7,5 billones de tokens, que cubre las 22 lenguas del Octavo Anexo de la Constitución india además del inglés. El CEO de Soket, Abhishek Upperwal, afirmó que el modelo se adaptó al panorama bancario, financiero y de ciberseguridad de India, con el objetivo de analizar documentos, apoyar el cumplimiento normativo y gestionar flujos internos de seguridad construidos en torno al lenguaje regulatorio indio y la comunicación multilingüe con clientes. Es importante señalar que el anuncio del lanzamiento no demuestra que EKA-1 ya haya sido adoptado por bancos o desplegado en sistemas operativos de ciberdefensa: eso aún está por probar.

Dhīr 2B y 5B apuestan por lo contrario. Los modelos de ZenteiQ son asistentes multilingües ligeros y de código abierto, compatibles con inglés y 10 lenguas indias, diseñados para desplegarse de forma segura en servidores propios y funcionar sin conexión, incluso en teléfonos móviles sin acceso a la nube. Ese diseño encaja en defensa, gobierno, industria y educación, y en lugares con conectividad escasa o poco fiable, donde la automatización basada en documentos, la recuperación de conocimiento y los servicios al ciudadano deben seguir funcionando. Los modelos pequeños también cambian la ecuación de costes: pueden ejecutarse en hardware que la organización ya posee, en lugar de alquilar inferencia a gran escala por cada consulta.

Juntos, los tres dibujan una estrategia nacional de dos vías — modelos grandes para razonamiento complejo y trabajo con agentes, modelos pequeños para trabajo sensible en privacidad, con baja conectividad y sensible al coste — desarrollada bajo el pilar del Centro de Innovación IndiaAI (Modelos Fundacionales), con acceso prometido a través de plataformas como AIKosh para investigadores, estudiantes e innovadores. La advertencia honesta: el gobierno no ha aportado resultados de benchmarks independientes y exhaustivos que comparen estos modelos con alternativas internacionales consolidadas, y aún no hay cifras detalladas de despliegue. La verdadera prueba llegará cuando los investigadores puedan probar los modelos, publicar evaluaciones independientes e informar de pilotos con nombre propio en banca, gobierno o educación.

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