SDAIA: ALLaM 2 7B Instruct
allam-2-7b- Entrada / Salida
- $0.05 / $0.08
- Contexto
- 32K
- Salida máxima
- 4K
- Modalidades
- Chat
Sobre ALLaM 2 7B Instruct
ALLaM-2-7B es un modelo de lenguaje bilingüe ajustado por instrucciones del Centro Nacional de Inteligencia Artificial de la SDAIA de Arabia Saudita, creado para la tecnología del idioma árabe. El modelo de 7 mil millones de parámetros fue entrenado desde cero en inglés y luego con una mezcla de texto en árabe e inglés. Es adecuado para chat, redacción y prototipos de investigación en árabe e inglés donde un modelo abierto pequeño es suficiente.
Puntos fuertes
- Fue diseñado para el árabe desde el principio en lugar de ser adaptado de un modelo en inglés, lo cual se refleja en la generación y comprensión del idioma árabe.
- El inglés se conserva: el creador organizó el preentrenamiento de modo que el entrenamiento en árabe no eliminara la capacidad en inglés.
- Con 7 mil millones de parámetros, responde rápidamente y su costo de servicio es bajo en comparación con los modelos generales grandes.
- Utiliza el formato de chat estándar y cuenta con una licencia Apache 2.0 en los pesos publicados.
Cuándo buscar otra opción
- La tarjeta del creador cubre una versión 'preview' y advierte sobre resultados incorrectos o sesgados, por lo que debe realizar sus propias comprobaciones de seguridad.
- Solo admite texto en árabe e inglés; otros idiomas, imágenes o herramientas no forman parte de la tarjeta.
- Un modelo pequeño quedará por detrás de los modelos de frontera grandes en razonamiento difícil, tareas de código largas y trabajo complejo con agentes.
Primeros pasos
Crear clave API
Genera una clave en Console y úsala con cualquier modelo de la plataforma.
Envía tu primera solicitud
Copia el ejemplo para tu lenguaje y ejecútalo contra el endpoint.
Texto a textoChat 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!"} ] }'
Precios
El precio Verified se aplica a Verified, que cuesta menos en la mayoría de los modelos. El precio Official es el precio publicado por el fabricante del modelo y se aplica a la ruta Official, más fiable. Auto factura la ruta que completa la solicitud.
Precios
Por 1M Token- Precio Verified
- —
- Precio Official
- Entrada$0.05Por 1M TokenSalida$0.08Por 1M Token
| Precio OfficialPor 1M Token | Precio VerifiedPor 1M Token | Descuento | |
|---|---|---|---|
| Entrada | $0.05 | — | — |
| Salida | $0.08 | — | — |
Uso y actividad
La tasa de éxito es la proporción de solicitudes completadas. La latencia es cuánto tarda una respuesta completa; P95 significa que el 95 % de las solicitudes terminaron dentro de ese tiempo.
Uso y disponibilidad
Últimas 24 horas- Solicitudes
- Tasa de éxito
- Latencia P95
- Total de tokens
- Tasa de éxito 30 días
- 97,1%
- Solicitudes 30 días
- 100+
- Última actividad
- ayer
Los datos se basan en solicitudes de usuario agregadas, excluyendo las comprobaciones de estado.
Abrir en Console
Abre ALLaM 2 7B Instruct en Console con un prompt listo para editar o enviar.
Ayúdame a probar allam-2-7b con un mensaje breve en /v1/chat/completions. Muestra la respuesta, la latencia y el coste.
Casos de uso
Respuestas a clientes en árabe
Redacte respuestas de soporte y preguntas frecuentes en árabe estándar moderno, y luego haga que una persona las apruebe antes de enviarlas.
Resumen bilingüe
Resuma informes en inglés al árabe, o artículos en árabe al inglés, para sesiones informativas internas.
Investigación de PLN en árabe
Úselo como base para estudios de clasificación, reescritura o diálogo en árabe.
Prototipos de bajo costo
Construya una primera versión de un asistente en árabe antes de decidir si se necesita un modelo más grande.
Ejemplos de prompts
لخّص هذه الفقرة في ثلاث نقاط واضحة ثم اقترح عنوانًا قصيرًا لها.
Traduzca esta queja de un cliente al árabe y escriba una respuesta cortés de dos oraciones.
اشرح الفرق بين الفائدة البسيطة والمركبة بمثال عددي بسيط.
Calculadora de costos
FAQ
¿Quién desarrolla los modelos de lenguaje ALLaM?
ALLaM es desarrollado por el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (NCAI) de la Autoridad Saudita de Datos e IA (SDAIA). Los pesos se publican en Hugging Face bajo las organizaciones humain-ai y ALLaM-AI.
¿Qué idiomas maneja?
Árabe e inglés. El creador entrenó primero con 4 billones de tokens en inglés, luego con 1.2 billones de tokens mixtos en árabe e inglés, por lo que mantiene las habilidades en inglés mientras añade el árabe. Otros idiomas no están documentados.
¿Es un buen modelo de propósito general?
Es un modelo de chat bilingüe pequeño y capaz, no un modelo de frontera. Para redacción y preguntas y respuestas en árabe es un comienzo sensato y de bajo costo; para razonamientos exigentes o tareas de código largas, pase a un modelo más grande.
¿La tarjeta describe exactamente este ID?
La tarjeta oficial se titula ALLaM-7B-Instruct-preview, la versión de la que proviene esta familia. Las declaraciones de esta página provienen de esa tarjeta y de la entrada del catálogo, no de una tarjeta para la etiqueta 2-7b en sí.
¿Puedo usarlo comercialmente?
La tarjeta de Hugging Face indica Apache 2.0. La tarjeta también dice que los desarrolladores deben evaluar la seguridad antes de la implementación y que los resultados no representan declaraciones oficiales de la NCAI o la SDAIA.
¿Cuánto cuesta ALLaM 2 7B Instruct?
En TokenLab, ALLaM 2 7B Instruct cuesta Entrada $0.05 / Salida $0.08 Por 1M Token. La tabla de precios arriba muestra el desglose completo.
¿Cuál es la ventana de contexto y el límite de salida de ALLaM 2 7B Instruct?
ALLaM 2 7B Instruct admite hasta 32.768 tokens de contexto y genera hasta 4096 tokens por respuesta.
¿Qué endpoint debe usar ALLaM 2 7B Instruct?
Utiliza https://api.tokenlab.sh/v1/chat/completions para ALLaM 2 7B Instruct. El ejemplo de solicitud a continuación muestra la estructura de código correspondiente.
¿Qué operaciones soporta ALLaM 2 7B Instruct?
ALLaM 2 7B Instruct admite Texto a texto. Selecciona una operación arriba para ver su endpoint y ejemplo de solicitud.
Comparar ALLaM 2 7B Instruct
Fuentes
Revisado el 2 oct 2026
