SDAIA: ALLaM 2 7B Instruct
allam-2-7b- Eingabe / Ausgabe
- $0.05 / $0.08
- Kontext
- 32K
- Maximale Ausgabe
- 4K
- Modalitäten
- Unterhaltung
Über ALLaM 2 7B Instruct
ALLaM-2-7B ist ein instruktionsoptimiertes, zweisprachiges Sprachmodell des National Center for Artificial Intelligence der saudi-arabischen SDAIA, das für die arabische Sprachtechnologie entwickelt wurde. Das Modell mit 7 Milliarden Parametern wurde von Grund auf mit englischen und anschließend mit gemischten arabischen und englischen Texten trainiert. Es eignet sich für arabische und englische Chats, Entwürfe und Forschungsprototypen, bei denen ein kleines, offenes Modell ausreicht.
Stärken
- Es wurde von Anfang an für Arabisch konzipiert und nicht von einem englischen Modell adaptiert, was sich in der arabischen Generierung und im Verständnis widerspiegelt.
- Englisch bleibt erhalten: Der Entwickler hat das Vortraining so strukturiert, dass das arabische Training die englischen Fähigkeiten nicht überschrieben hat.
- Mit 7 Milliarden Parametern antwortet es schnell und verursacht im Vergleich zu großen allgemeinen Modellen geringe Betriebskosten.
- Es verwendet das Standard-Chat-Format und die veröffentlichten Gewichte stehen unter einer Apache 2.0-Lizenz.
Alternativen
- Die Modellkarte des Entwicklers bezieht sich auf eine „Vorschau“-Version und warnt vor inkorrekten oder voreingenommenen Ausgaben; führen Sie daher eigene Sicherheitsüberprüfungen durch.
- Es unterstützt nur Text auf Arabisch und Englisch; andere Sprachen, Bilder oder Werkzeuge sind nicht Teil der Modellkarte.
- Ein kleines Modell wird bei schwierigen Schlussfolgerungen, langen Programmieraufgaben und komplexen Agenten-Arbeiten hinter großen Frontier-Modellen zurückbleiben.
Erste Schritte
API-Schlüssel erstellen
Erstelle einen Schlüssel in Console und nutze ihn mit jedem Modell auf der Plattform.
Senden Sie Ihre erste Anfrage
Kopieren Sie das Beispiel für Ihre Sprache und führen Sie es gegen den Endpunkt aus.
Text-zu-TextChat Completions APIPOST/v1/chat/completionscurl 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!"} ] }'
Preise
Der Verified-Preis gilt für Verified und ist bei den meisten Modellen günstiger. Der Official-Preis ist der veröffentlichte Preis des Modellherstellers und gilt für die zuverlässigere Official-Route. Auto rechnet die Route ab, die die Anfrage abschließt.
Preise
Pro 1M Token- Verified-Preis
- —
- Official-Preis
- Eingabe$0.05Pro 1M TokenAusgabe$0.08Pro 1M Token
| Official-PreisPro 1M Token | Verified-PreisPro 1M Token | Rabatt | |
|---|---|---|---|
| Eingabe | $0.05 | — | — |
| Ausgabe | $0.08 | — | — |
Nutzung & Aktivität
Die Erfolgsquote ist der Anteil abgeschlossener Anfragen. Die Latenz ist die Dauer einer vollständigen Antwort; P95 bedeutet, dass 95 % der Anfragen innerhalb dieser Zeit abgeschlossen wurden.
Nutzung & Verfügbarkeit
Letzte 24 Stunden- Anfragen
- Erfolgsrate
- P95-Latenz
- Token gesamt
- Erfolgsquote (30 Tage)
- 97,1%
- Anfragen (30 Tage)
- 100+
- Zuletzt aktiv
- gestern
Die Daten basieren auf aggregierten Benutzeranfragen, Statusprüfungen sind ausgeschlossen.
In Console öffnen
Öffne ALLaM 2 7B Instruct in Console mit einer bearbeitbaren oder versandbereiten Eingabeaufforderung.
Teste allam-2-7b mit einer kurzen Nachricht an /v1/chat/completions. Zeige Antwort, Latenz und Kosten.
Anwendungsfälle
Arabische Kundenantworten
Entwerfen Sie Support-Antworten und FAQs in modernem Standardarabisch und lassen Sie diese vor dem Versenden von einer Person prüfen.
Zweisprachige Zusammenfassung
Fassen Sie englische Berichte für interne Briefings auf Arabisch zusammen oder arabische Artikel auf Englisch.
Arabische NLP-Forschung
Verwenden Sie es als Basis für Studien zur Klassifizierung, zum Umschreiben oder für Dialoge auf Arabisch.
Kostengünstige Prototypen
Erstellen Sie eine erste Version eines arabischen Assistenten, bevor Sie entscheiden, ob ein größeres Modell erforderlich ist.
Prompt-Beispiele
لخّص هذه الفقرة في ثلاث نقاط واضحة ثم اقترح عنوانًا قصيرًا لها.
Übersetzen Sie diese Kundenbeschwerde ins Arabische und schreiben Sie eine höfliche Antwort in zwei Sätzen.
اشرح الفرق بين الفائدة البسيطة والمركبة بمثال عددي بسيط.
Kostenrechner
FAQ
Wer entwickelt die ALLaM-Sprachmodelle?
ALLaM wird vom National Center for Artificial Intelligence (NCAI) der Saudi Data and AI Authority (SDAIA) entwickelt. Die Gewichte werden auf Hugging Face unter den Organisationen humain-ai und ALLaM-AI veröffentlicht.
Welche Sprachen beherrscht es?
Arabisch und Englisch. Der Entwickler trainierte zunächst mit 4 Billionen englischen Token und dann mit 1,2 Billionen gemischten arabischen und englischen Token, sodass die englischen Fähigkeiten erhalten bleiben und Arabisch hinzugefügt wird. Andere Sprachen sind nicht dokumentiert.
Ist es ein gutes Allzweckmodell?
Es ist ein leistungsfähiges, kleines, zweisprachiges Chat-Modell, kein Frontier-Modell. Für arabische Entwürfe und Fragen & Antworten ist es ein sinnvoller, kostengünstiger Einstieg; für anspruchsvolle Schlussfolgerungen oder lange Programmieraufgaben sollten Sie auf ein größeres Modell umsteigen.
Beschreibt die Karte genau diese ID?
Die offizielle Karte trägt den Titel ALLaM-7B-Instruct-preview, die Version, aus der diese Familie stammt. Die Aussagen auf dieser Seite stammen aus dieser Karte und dem Katalogeintrag, nicht von einer Karte für das Label 2-7b selbst.
Kann ich es kommerziell nutzen?
Die Hugging Face-Karte führt Apache 2.0 auf. Die Karte besagt zudem, dass Entwickler die Sicherheit vor dem Einsatz bewerten müssen und dass die Ausgaben keine offiziellen Stellungnahmen des NCAI oder der SDAIA darstellen.
Was kostet ALLaM 2 7B Instruct?
Auf TokenLab kostet ALLaM 2 7B Instruct Eingabe $0.05 / Ausgabe $0.08 Pro 1M Token. Die vollständige Aufschlüsselung steht in der Preistabelle oben.
Welche Kontext- und Ausgabelimits hat ALLaM 2 7B Instruct?
ALLaM 2 7B Instruct verarbeitet bis zu 32.768 Token Kontext und gibt pro Antwort bis zu 4.096 Token aus.
Welchen Endpunkt soll ALLaM 2 7B Instruct verwenden?
Verwenden Sie https://api.tokenlab.sh/v1/chat/completions für ALLaM 2 7B Instruct. Das folgende Anforderungsbeispiel zeigt die passende Code-Struktur.
Welche Operationen unterstützt ALLaM 2 7B Instruct?
ALLaM 2 7B Instruct unterstützt Text-zu-Text. Wählen Sie oben einen Vorgang aus, um dessen Endpunkt und Anforderungsbeispiel anzuzeigen.
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Quellen
Geprüft am 02.10.2026
