SDAIA: ALLaM 2 7B Instruct

نموذج ALLaM-2-7b الموجه بالتعليمات من SDAIA

allam-2-7b

متاحSDAIAمحادثة

الإدخال / الإخراج: $0.05 / $0.08
السياق: 32K
الحد الأقصى للمخرجات: 4K
الأنماط: محادثة

عن ALLaM 2 7B Instruct

نموذج ALLaM-2-7B هو نموذج لغوي ثنائي اللغة مُدرب على اتباع التعليمات، صادر عن المركز الوطني للذكاء الاصطناعي التابع للهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (سدايا)، ومصمم لتقنيات اللغة العربية. تم تدريب هذا النموذج، الذي يضم 7 مليارات معلمة، من الصفر على نصوص إنجليزية ثم نصوص عربية وإنجليزية مختلطة. وهو مناسب للمحادثة باللغتين العربية والإنجليزية، وصياغة النصوص، ونماذج الأبحاث الأولية حيث يكون النموذج الصغير المفتوح كافياً.

نقاط القوة

صُمم النموذج للغة العربية منذ البداية بدلاً من تكييفه من نموذج إنجليزي، وهو ما يظهر في جودة توليد اللغة العربية وفهمها.
تم الحفاظ على اللغة الإنجليزية: حيث نظم المطورون عملية التدريب المسبق لضمان ألا يؤدي التدريب على اللغة العربية إلى محو القدرة على التعامل مع اللغة الإنجليزية.
بفضل حجمه البالغ 7 مليارات معلمة، يستجيب النموذج بسرعة وبتكلفة تشغيل منخفضة مقارنة بالنماذج العامة الكبيرة.
يستخدم النموذج تنسيق المحادثة القياسي، وتتوفر أوزانه المنشورة بموجب ترخيص Apache 2.0.

متى تستخدم نموذجاً آخر

تغطي بطاقة النموذج إصداراً «تجريبياً» (preview)، وتحذر من احتمالية وجود مخرجات غير صحيحة أو متحيزة، لذا يُنصح بإجراء فحوصات السلامة الخاصة بك.
يدعم النموذج النصوص باللغتين العربية والإنجليزية فقط؛ ولا تشمل بطاقة النموذج لغات أخرى أو صوراً أو أدوات.
سيكون أداء النموذج الصغير أقل من النماذج الرائدة الكبيرة في مهام الاستنتاج الصعبة، والبرمجة الطويلة، وأعمال الوكلاء المعقدة.

البدء

إنشاء مفتاح API
أنشئ مفتاح في Console واستخدمه مع جميع النماذج على المنصة.
02
إرسال طلبك الأول
انسخ المثال الخاص بلغة البرمجة التي تستخدمها وقم بتشغيله مقابل نقطة النهاية (endpoint).
نص إلى نصChat Completions API
POST/v1/chat/completions
curl https://api.tokenlab.sh/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \ -d '{ "model": "allam-2-7b", "messages": [ {"role": "user", "content": "Hello!"} ] }'

التسعير

ينطبق سعر Verified على مسار Verified، وهو الأقل تكلفة في معظم النماذج. سعر Official هو السعر المعلن من صانع النموذج وينطبق على مسار Official الأكثر موثوقية. يحاسب خيار Auto بناءً على المسار الذي يكمل الطلب.

التسعير

لكل 1M Token

سعر Verified: —
سعر Official: المدخلات$0.05لكل 1M Tokenالمخرجات$0.08لكل 1M Token

	سعر Officialلكل 1M Token	سعر Verifiedلكل 1M Token	خصم
المدخلات	$0.05	—	—
المخرجات	$0.08	—	—

الاستخدام والنشاط

معدل النجاح هو نسبة الطلبات المكتملة. زمن الاستجابة هو مدة الاستجابة الكاملة؛ ويعني P95 أن 95% من الطلبات اكتملت ضمن ذلك الوقت.

الاستخدام والتوفر

آخر 24 ساعة

الطلبات
معدل النجاح
زمن الاستجابة P95
إجمالي الرموز

أداء النموذج

آخر تحديث 01‏/11‏/2026، 12:13 م UTC

معدل النجاح خلال 30 يوم: 97.1%
الطلبات خلال 30 يوم: 100+
آخر استخدام: أمس

تستند البيانات إلى طلبات المستخدمين المجمعة، باستثناء عمليات التحقق من الحالة.

فتح في Console

افتح ALLaM 2 7B Instruct في Console وجهز الرسالة للتعديل أو الإرسال.

ساعدني في تجربة allam-2-7b برسالة قصيرة في /v1/chat/completions. اعرض الرد وزمن الاستجابة والتكلفة.

حالات الاستخدام

الردود العربية على العملاء
صياغة ردود الدعم والأسئلة الشائعة باللغة العربية الفصحى، ثم مراجعتها من قبل شخص قبل إرسالها.
التلخيص ثنائي اللغة
تلخيص التقارير الإنجليزية إلى العربية، أو المقالات العربية إلى الإنجليزية، من أجل الإحاطات الداخلية.
أبحاث معالجة اللغات الطبيعية العربية
استخدامه كنموذج أساسي (baseline) للدراسات في التصنيف، أو إعادة الصياغة، أو الحوار باللغة العربية.
نماذج أولية منخفضة التكلفة
بناء نسخة أولية من مساعد ذكي باللغة العربية قبل اتخاذ قرار بشأن الحاجة إلى نموذج أكبر.

أمثلة Prompt

لخّص هذه الفقرة في ثلاث نقاط واضحة ثم اقترح عنوانًا قصيرًا لها.

ترجم شكوى العميل هذه إلى العربية واكتب رداً مهذباً من جملتين.

اشرح الفرق بين الفائدة البسيطة والمركبة بمثال عددي بسيط.

حاسبة التكلفة

رموز الإدخال الشهرية1 مليون توكن

رموز الإخراج الشهرية0.5 مليون توكن

التكلفة الشهرية المتوقعة$0.09

FAQ

من يطور نماذج ALLaM اللغوية؟

تم تطوير ALLaM من قبل المركز الوطني للذكاء الاصطناعي (NCAI) التابع للهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (سدايا). نُشرت الأوزان على منصة Hugging Face تحت منظمتي humain-ai وALLaM-AI.

ما هي اللغات التي يدعمها؟

العربية والإنجليزية. قام المطور بالتدريب على 4 تريليون رمز (token) إنجليزي أولاً، ثم 1.2 تريليون رمز عربي وإنجليزي مختلط، مما يجعله يحتفظ بمهارات اللغة الإنجليزية مع إضافة اللغة العربية. اللغات الأخرى غير موثقة.

هل هو نموذج جيد للأغراض العامة؟

إنه نموذج محادثة ثنائي اللغة صغير وقادر، وليس نموذجاً رائداً. بالنسبة لصياغة النصوص والأسئلة والأجوبة باللغة العربية، فهو بداية معقولة ومنخفضة التكلفة؛ أما بالنسبة لمهام الاستنتاج الصعبة أو البرمجة الطويلة، فيُفضل الانتقال إلى نموذج أكبر.

هل تصف البطاقة هذا المعرف (ID) بدقة؟

البطاقة الرسمية تحمل عنوان ALLaM-7B-Instruct-preview، وهو الإصدار الذي تنتمي إليه هذه العائلة. تستند البيانات الواردة في هذه الصفحة إلى تلك البطاقة ومدخلات الكتالوج، وليس إلى بطاقة خاصة بتسمية 2-7b بحد ذاتها.

هل يمكنني استخدامه تجارياً؟

تدرج بطاقة Hugging Face ترخيص Apache 2.0. كما تنص البطاقة على أنه يجب على المطورين تقييم السلامة قبل النشر، وأن المخرجات لا تمثل بيانات رسمية من المركز الوطني للذكاء الاصطناعي (NCAI) أو سدايا.

كم تكلفة ALLaM 2 7B Instruct؟

على TokenLab تكلف ALLaM 2 7B Instruct المدخلات $0.05 / المخرجات $0.08 لكل 1M Token. التفاصيل الكاملة في جدول التسعير أعلاه.

ما هي سعة نافذة السياق وحدود المخرجات لنموذج ALLaM 2 7B Instruct؟

يدعم ALLaM 2 7B Instruct سياقاً يصل إلى 32,768 رمزاً، ويُنتج حتى 4,096 رمزاً في الرد الواحد.

ما نقطة النهاية التي يجب أن يستخدمها ALLaM 2 7B Instruct؟

استخدم https://api.tokenlab.sh/v1/chat/completions كافتراضي لـ ALLaM 2 7B Instruct. إذا كانت الصيغة الأصلية للمزود مدعومة فإن API workbench يعرضها أيضاً.

ما العمليات التي يدعمها ALLaM 2 7B Instruct؟

ALLaM 2 7B Instruct يدعم نص إلى نص. اختر عملية في API workbench أعلاه لرؤية نقطة النهاية وعينة الكود المطابقة.