Индийский стартап Avataar AI представил видеомодель Varya, понимающую местный культурный контекст
Varya генерирует 5-секундный 720p ролик за 45 секунд на GPU H200, что примерно в 27 раз быстрее базовой модели Wan 2.2
Стоимость генерации видео — менее $0,005 за секунду, что примерно в 20 раз дешевле конкурентов вроде Veo и Runway
Модель выпускается с открытыми весами на портале AI Kosh в рамках госпрограммы India AI Mission с бюджетом $1,2 млрд
Темпы развития искусственного интеллекта в Индии отстают от США, Европы и Китая. Лишь немногие местные стартапы выпускают собственные модели, и в основном это большие языковые модели или голосовые решения. Чтобы подстегнуть отрасль, правительство запустило India AI Mission — программу стоимостью около $1,2 млрд, которая, среди прочего, даёт отобранным компаниям доступ к субсидированным вычислениям на видеокартах в обмен на публичный выпуск их моделей. Один из 12 участников программы, компания Avataar AI из Бангалора, представила видеогенеративную модель Varya, обученную распознавать локальный контекст: национальные праздники, кухню, одежду и архитектуру.
Источник изображения — techcrunch.com
Модель показали на закрытом мероприятии в Нью-Дели в июне 2026 года — вместе с представителями министерства электроники и информационных технологий Индии, которое курирует программу. По заявлению разработчиков, Varya насчитывает около 14 млрд параметров и по качеству ролика сопоставима с ведущими зарубежными решениями.
Дистилляция вместо обучения с нуля
Стартап, поддерживаемый фондом Peak XV и специализирующийся на инструментах для видео в электронной торговле, не создавал Varya с нуля. Основой стала публичная модель генерации видео Wan 2.2 от Alibaba, к которой применили технику дистилляции — сжатие возможностей крупной модели в более лёгкую и быструю версию, заточенную под конкретные задачи. Результат: Varya проходит четыре этапа генерации вместо 50 у Wan 2.2, сохраняя, по внутренним замерам компании, сопоставимое качество картинки.
Для наглядности: на видеокарте NVIDIA H200 Varya выдаёт 5-секундный ролик в разрешении 720p за 45 секунд, тогда как исходной Wan 2.2 на том же оборудовании требуется 1230 секунд — то есть более 20 минут.
Цена как главный аргумент
Наиболее заметным преимуществом Varya может оказаться именно стоимость. Компания планирует брать ₹0,48 ($0,005) за секунду видео в своём облачном сервисе — значительно дешевле, чем у таких моделей, как Veo, Kling, Luma и Runway, где секунда обычно обходится в $0,10 и дороже. Разрыв в цене достигает примерно 20 раз, а по сравнению с открытыми моделями сопоставимого класса основатель Avataar Шравант Алуру называет цифру в 27 раз.
«Индия — это рынок, где видео доминирует. Мы видим это во всех крупных потребительских интернет-продуктах страны: видео побеждает текст. Текущие модели генерации видео слишком дороги для массового использования в Индии. Если технология должна дойти до студентов, учителей, малого и среднего бизнеса, авторов, предприятий и госуслуг, её стоимость должна резко снизиться. Стоимость — главное препятствие для внедрения ИИ в Индии», — заявил управляющий директор Peak XV Раджан Анандан.
Именно поэтому в качестве целевых сценариев разработчики называют не киностудии, а образование, рекламу малого бизнеса, госуслуги и бытовое видеотворчество: учитель в сельской школе, готовящий наглядный урок, или небольшая мастерская, снимающая ролик о товаре.
Культурный контекст, который не тянут западные модели
Модели генерации изображений и видео часто упускают культурные нюансы, выдавая стереотипную или усреднённую картинку, — об этой проблеме писали неоднократно. Зарубежные модели обучаются преимущественно на западных наборах данных, поэтому индийская одежда, блюда, храмовая архитектура и праздничные сцены у них регулярно получаются недостоверными.
Avataar AI заявляет, что использовала специально отобранные данные, чтобы научить Varya узнавать местные особенности: кухню, одежду, архитектуру и праздники разных регионов страны. Для бизнеса это практический вопрос — рекламный ролик с неправдоподобной национальной одеждой попросту не сработает.
Открытые веса и где попробовать
Varya выйдет с открытыми весами на индийском портале AI Kosh — централизованном государственном хранилище публично доступных моделей и наборов данных — вместе с обучающими данными. Это значит, что разработчики смогут развернуть её на собственных серверах или доработать под свои задачи. Avataar также планирует предложить модель корпоративным клиентам и готова к сотрудничеству с площадками для работы с видео, включая Higgsfield и Adobe Firefly. Опробовать сервис можно уже сейчас на сайте компании — по текстовому описанию или по референсному изображению.
Что это значит для индийского ИИ
Запуск Varya отражает ключевой компромисс в амбициях Индии в области ИИ. Отраслевые ветераны отмечают, что страна способна заявить о себе, создавая приложения и развивая сообщество разработчиков, а не соревнуясь в создании фундаментальных моделей. Такой прагматизм обоснован: разработка моделей в Индии идёт медленнее, чем у мировых конкурентов, из-за нехватки вычислительных мощностей и ограниченной доступности качественных данных.
India AI Mission — часть более широких усилий правительства по устранению этого разрыва. В прошлом году были отобраны 12 стартапов (включая Avataar AI) для разработки моделей с предоставлением недорогих вычислительных ресурсов. Ранее в этом году министр информационных технологий Ашвини Вайшнау заявил, что Индия намерена привлечь $200 млрд инвестиций в ИИ к 2028 году и более чем удвоить свой парк видеокарт в течение полугода.
Показательно, что ставка сделана не на размер модели, а на её эффективность: дешёвая генерация на уже существующей открытой основе позволяет обойти главный дефицит — вычислительные мощности. Если подход сработает, дистилляция чужих открытых моделей может стать типовой стратегией и для других рынков с ограниченными ресурсами.
