GoTo resmi memperkenalkan model bahasa besar (large language model/LLM) berkapasitas 27 miliar parameter pada Senin, 19 Oktober 2026, di ajang Bali Tech Week di Sanur, Bali. Model ini dirancang untuk memahami bahasa Indonesia dan sejumlah bahasa daerah, dan dibuka secara gratis lewat repositori resmi GoTo di Hugging Face agar startup, kampus, peneliti, pelaku bisnis, dan institusi publik bisa menggunakannya, mempelajarinya, dan mengadaptasinya. Bagi pembaca yang mengikuti perkembangan AI lokal, ini adalah salah satu rilis model bahasa Indonesia paling konkret pada 2026 — bukan sekadar wacana, melainkan bobot model yang benar-benar bisa diunduh dan dijalankan.
Dari Sahabat-AI ke Model 27 Miliar Parameter
Peluncuran ini bukan langkah pertama GoTo di dunia model terbuka. Sejak 2024, GoTo menjalankan inisiatif open-model, termasuk Sahabat-AI yang dikembangkan bersama Indosat Ooredoo Hutchison. Tahap awal Sahabat-AI menghadirkan model 8 miliar dan 9 miliar parameter, lalu pada Juni 2025 berkembang menjadi model 70 miliar parameter lengkap dengan layanan percakapan multibahasa.
Model 27 miliar parameter yang baru ini membawa label GoTo sendiri. Menurut kartu model yang dikutip sejumlah media, pengembang yang tercantum adalah GoTo dan AI Singapore. Artinya, proyek ini tidak bisa dibaca semata-mata sebagai produk satu perusahaan: ada kolaborasi lintas negara di baliknya, dengan GoTo sebagai inisiator.
Konteks acaranya juga penting. Bali Tech Week 2026 berlangsung 19–23 Oktober 2026 di Bali Beach Convention Center, Sanur, sebagai ajang teknologi yang diinisiasi Kementerian Komunikasi dan Digital (Komdigi) dengan 13 agenda. GoTo mengaitkan rilis ini dengan Visi Indonesia Digital 2045, yakni dorongan agar Indonesia tidak hanya menjadi pengguna teknologi AI, melainkan juga penciptanya. CEO Grup GoTo, Hans Patuwo, dalam kesempatan itu menyampaikan gagasan yang sama dengan bahasa yang sederhana: Indonesia sudah memanfaatkan AI buatan luar negeri dengan baik, tetapi perlu juga membangun AI sendiri untuk menjawab persoalan yang khas di dalam negeri.
Spesifikasi Utama
Berikut ringkasan spesifikasi yang tercantum dalam kartu model dan diberitakan media teknologi. Angka-angka di bawah ini berasal dari dokumentasi model, bukan dari pengujian independen redaksi.
- Nama model: GoTo-AI-Gemma-3-27B-IT.
- Kapasitas: 27 miliar parameter.
- Arsitektur: berbasis Gemma 3 dari Google, dengan penyesuaian lanjutan (continued pre-training) dan instruction tuning — yakni tahap pelatihan agar model lebih patuh mengikuti instruksi.
- Bahasa yang didukung: bahasa Indonesia, Inggris, Jawa, Sunda, Bali, dan Batak Toba, menurut kartu model. Siaran GoTo sendiri menekankan bahasa Indonesia plus empat bahasa daerah: Jawa, Sunda, Bali, dan Batak.
- Jendela konteks: 128.000 token, sehingga model bisa memproses dokumen atau percakapan yang panjang dalam satu permintaan.
- Lisensi: kartu model mencantumkan lisensi Gemma. Ini poin yang wajib dibaca cermat (lihat bagian lisensi di bawah).
- Kebutuhan perangkat: sekitar 54–60 GB memori GPU untuk menjalankan model pada presisi FP16 atau BF16, dengan contoh konfigurasi satu GPU Nvidia A100 80GB, dua kartu L40S, atau tiga kartu RTX 4090.
- Kerangka kerja yang didukung: panduan deployment tersedia untuk vLLM dan Hugging Face Transformers.
Sebagai penjelasan umum (bukan klaim dari GoTo): “parameter” bisa dibayangkan sebagai nilai-nilai yang dipelajari model selama pelatihan untuk mengenali pola bahasa dan menghasilkan respons. Jumlah parameter yang besar umumnya memberi model kapasitas lebih, tetapi tidak otomatis menentukan akurasi — kualitas data latih, metode pelatihan, dan pengujian pada tugas nyata sama pentingnya. Begitu pula “jendela konteks” 128.000 token: makin besar jendelanya, makin banyak teks yang bisa model pertimbangkan sekaligus, misalnya isi dokumen panjang.
Cara Mencoba dan Mengakses
Perlu diluruskan sejak awal: model ini bukan chatbot web siap pakai yang tinggal dibuka lalu diajak mengobrol. Model ini berupa bobot model beserta dokumentasi untuk pengembang, peneliti, dan organisasi. Alurnya kurang-lebih seperti ini:
- Kunjungi repositori resmi GoTo di Hugging Face dan cari model bernama GoTo-AI-Gemma-3-27B-IT. Periksa halaman modelnya (model card) untuk membaca bahasa yang didukung, arsitektur, petunjuk penggunaan, kebutuhan komputasi, dan batasan model.
- Baca lisensinya sebelum memakai. GoTo menyebut rilis ini open-source, tetapi kartu model mencantumkan lisensi Gemma sebagai ketentuan yang berlaku. Untuk pemakaian bisnis, distribusi ulang, atau integrasi ke produk, ketentuan lisensi tersebut harus diperiksa dulu — akses gratis tidak otomatis berarti semua penggunaan bebas tanpa syarat.
- Siapkan lingkungan komputasi yang sesuai. Model ukuran penuh membutuhkan server GPU dengan memori puluhan GB (lihat angka di atas), atau layanan komputasi awan yang mendukung arsitektur Gemma 3. Organisasi kecil yang tidak punya server semacam itu umumnya perlu memakai infrastruktur awan atau versi model dengan presisi lebih rendah.
- Ikuti petunjuk deployment di repositori, misalnya lewat vLLM atau Hugging Face Transformers, sesuai konfigurasi yang tersedia.
- Uji dulu sebelum dipakai untuk layanan publik. Dokumentasi model sendiri mengingatkan bahwa model bisa menghasilkan informasi yang keliru atau menyesatkan, dan bisa kesulitan pada tugas yang menuntut penalaran berat. Jawaban model perlu diperiksa sebelum dijadikan informasi resmi, dan pengembang diminta melakukan pengujian keamanan sendiri.
Apa Artinya buat Developer dan Indonesia
Nilai paling nyata dari rilis ini adalah titik awalnya. Sebelum ada model seperti ini, tim yang ingin membangun aplikasi AI berbahasa Indonesia — misalnya asisten layanan pelanggan berbahasa Jawa, peringkas dokumen pemerintah daerah, atau alat bantu belajar bahasa daerah — umumnya harus memulai dari model global yang pemahaman bahasa lokalnya belum tentu kuat, atau membangun model dari nol dengan biaya sangat besar. Dengan bobot model yang sudah dilatih pada teks Indonesia dan bahasa daerah, tim lokal bisa langsung mengadaptasi, menguji, dan membangun di atasnya.
Data latihnya, menurut keterangan GoTo, berasal dari teks berbahasa Indonesia milik berbagai mitra media dan situs web sektor publik, ditambah data bahasa daerah. Untuk bahasa Batak, GoTo bekerja sama dengan Universitas Sumatera Utara (USU) dalam mengumpulkan data yang mencerminkan pemakaian bahasa tersebut saat ini. Perlu dicatat secara jujur: deskripsi data latih ini berasal dari pihak GoTo dan belum diaudit secara independen, sehingga pembaca sebaiknya memperlakukannya sebagai keterangan perusahaan, bukan hasil verifikasi pihak ketiga.
Begitu pula klaim kinerja. GoTo menyebut modelnya meraih skor tertinggi pada setiap bahasa daerah yang diuji dibandingkan model open-source sejenis di kelasnya. Namun, kartu model yang dikutip media menyebut nama tolok ukur (di antaranya IndoMMLU dan SEA-HELM) tanpa menampilkan skor secara rinci, dan liputan independen mencatat belum adanya perbandingan terverifikasi secara independen dalam pengumuman yang mereka telaah. Jadi, klaim tersebut layak ditulis sebagai klaim GoTo — bukan sebagai fakta yang sudah terbukti — sampai ada evaluasi independen yang mempublikasikan skor dan metodologinya.
Ada juga batasan praktis yang tidak boleh disembunyikan. Pertama, kebutuhan perangkatnya besar: model ukuran penuh berada di luar jangkauan laptop atau komputer konsumen biasa. Kedua, “gratis” di sini merujuk pada akses modelnya, bukan pada biaya komputasi untuk menjalankannya. Ketiga, seperti semua model bahasa generatif, keluarannya bisa keliru dan tetap membutuhkan pemeriksaan manusia, terutama untuk layanan yang dipakai masyarakat luas.
Penutup
Rilis model 27 miliar parameter ini menandai satu tahap penting: Indonesia kini punya model bahasa besar yang terbuka, dilatih dengan perhatian pada bahasa Indonesia dan bahasa daerah, dan bisa diadaptasi oleh kampus, startup, dan institusi publik. Apakah model ini akan benar-benar dipakai luas, masih akan ditentukan oleh tiga hal: evaluasi independen atas kinerjanya, kemudahan akses dan biaya komputasi, serta aplikasi nyata yang lahir dari para pengembang lokal dalam beberapa bulan ke depan. Bagi pembaca yang berkecimpung di dunia teknologi, inilah momen yang tepat untuk membaca kartu modelnya, mencoba, dan menilai sendiri — bukan sekadar mempercayai klaim peluncuran.
FAQ Singkat
Apakah model ini gratis?
Akses modelnya dibuka gratis lewat Hugging Face sesuai ketentuan lisensi Gemma. Namun, biaya server atau komputasi awan untuk menjalankannya tetap ditanggung pengguna.
Apakah model ini bisa jalan di laptop biasa?
Tidak untuk model ukuran penuh. Dokumentasi menyebut kebutuhan sekitar 54–60 GB memori GPU pada presisi FP16/BF16, sehingga umumnya membutuhkan server GPU atau layanan awan.
Apakah ini chatbot siap pakai seperti layanan chat AI populer?
Bukan. Ini adalah bobot model dan dokumentasi untuk pengembang dan peneliti, bukan aplikasi percakapan jadi untuk konsumen umum. Untuk menjadi chatbot, model ini masih perlu dibungkus menjadi aplikasi oleh pengembang.
