- 입력 / 출력
- $0.05 / $0.08
- 컨텍스트
- 32K
- 최대 출력
- 4K
- 모달리티
- 채팅
ALLaM 2 7B Instruct 소개
ALLaM-2-7B는 사우디아라비아 데이터인공지능청(SDAIA) 산하 국립인공지능센터(NCAI)에서 아랍어 언어 기술을 위해 구축한 지시어 튜닝(instruction-tuned) 이중 언어 모델입니다. 70억 개의 파라미터를 가진 이 모델은 영어로 처음부터 학습된 후, 아랍어와 영어가 혼합된 텍스트로 학습되었습니다. 소규모 오픈 모델로 충분한 아랍어 및 영어 채팅, 초안 작성, 연구 프로토타입 용도에 적합합니다.
강점
- 이 모델은 영어 모델을 개조한 것이 아니라 처음부터 아랍어를 위해 설계되었으며, 이는 아랍어 생성 및 이해 능력에서 드러납니다.
- 영어 능력은 유지됩니다. 제작자는 아랍어 학습 과정에서 영어 능력이 지워지지 않도록 사전 학습 단계를 구성했습니다.
- 70억 개의 파라미터로 대규모 범용 모델 대비 빠르게 응답하며 서비스 비용이 저렴합니다.
- 표준 채팅 형식을 사용하며, 공개된 가중치에는 Apache 2.0 라이선스가 적용됩니다.
다른 모델이 필요한 경우
- 제작자의 모델 카드는 '미리보기(preview)' 릴리스를 다루고 있으며 부정확하거나 편향된 결과가 나올 수 있다고 경고하므로, 자체적인 안전성 검사를 수행하십시오.
- 아랍어와 영어 텍스트만 지원하며, 다른 언어, 이미지 또는 도구는 모델 카드에 포함되어 있지 않습니다.
- 소규모 모델은 어려운 추론, 긴 코드 작업, 복잡한 에이전트 작업에서 대규모 프론티어 모델보다 성능이 떨어질 것입니다.
시작하기
API 키 만들기
Console에서 키를 만들고 플랫폼의 모든 모델에 사용하세요.
첫 번째 요청 보내기
사용 중인 언어의 예시를 복사하여 엔드포인트에 실행하세요.
텍스트-텍스트Chat 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!"} ] }'
가격 책정
Verified 가격은 Verified에 적용되며 대부분의 모델에서 더 저렴합니다. Official 가격은 모델 제조사가 공개한 가격으로, 더 안정적인 Official 경로에 적용됩니다. Auto는 요청을 완료한 경로의 가격으로 청구합니다.
가격 책정
1M Token 당- Verified 가격
- —
- Official 가격
- 입력$0.051M Token 당출력$0.081M Token 당
| Official 가격1M Token 당 | Verified 가격1M Token 당 | 할인 | |
|---|---|---|---|
| 입력 | $0.05 | — | — |
| 출력 | $0.08 | — | — |
사용량 및 활동
성공률은 완료된 요청의 비율입니다. 지연 시간은 전체 응답에 걸리는 시간이며, P95는 요청의 95%가 해당 시간 내에 완료되었음을 의미합니다.
사용량 및 가용성
지난 24시간- 요청
- 성공률
- P95 지연 시간
- 총 토큰
- 30일 성공률
- 97.1%
- 30일 요청 수
- 100+
- 마지막 활동
- 어제
데이터는 상태 확인을 제외한 집계된 사용자 요청을 기반으로 합니다.
Console에서 열기
Console에서 ALLaM 2 7B Instruct을 열고 프롬프트를 수정하거나 전송하세요.
/v1/chat/completions에서 allam-2-7b로 짧은 메시지를 테스트합니다. 응답, 지연 시간, 비용을 확인하세요.
사용 사례
아랍어 고객 응대
현대 표준 아랍어로 고객 응대 초안과 FAQ를 작성한 후, 사람이 검토 및 승인한 뒤 발송하십시오.
이중 언어 요약
내부 보고를 위해 영어 보고서를 아랍어로 요약하거나 아랍어 기사를 영어로 요약하십시오.
아랍어 NLP 연구
아랍어 분류, 재작성 또는 대화 연구를 위한 베이스라인으로 사용하십시오.
저비용 프로토타입
더 큰 모델이 필요한지 결정하기 전에 아랍어 어시스턴트의 첫 번째 버전을 구축하십시오.
프롬프트 예제
لخّص هذه الفقرة في ثلاث نقاط واضحة ثم اقترح عنوانًا قصيرًا لها.
이 고객 불만 사항을 아랍어로 번역하고 정중한 두 문장의 답장을 작성하십시오.
اشرح الفرق بين الفائدة البسيطة والمركبة بمثال عددي بسيط.
비용 계산기
FAQ
ALLaM 언어 모델은 누가 개발하나요?
ALLaM은 사우디 데이터인공지능청(SDAIA) 산하 국립인공지능센터(NCAI)에서 개발했습니다. 가중치는 Hugging Face의 humain-ai 및 ALLaM-AI 조직을 통해 공개되어 있습니다.
어떤 언어를 처리할 수 있나요?
아랍어와 영어를 처리합니다. 제작자는 4조 개의 영어 토큰으로 먼저 학습한 뒤 1.2조 개의 아랍어 및 영어 혼합 토큰으로 학습시켰기 때문에, 아랍어 능력을 추가하면서도 영어 실력을 유지합니다. 다른 언어는 문서화되어 있지 않습니다.
범용 모델로 적합한가요?
이 모델은 유능한 소규모 이중 언어 채팅 모델이며 프론티어 모델은 아닙니다. 아랍어 초안 작성 및 질의응답을 위한 저비용 시작점으로 적합하며, 까다로운 추론이나 긴 코드 작업이 필요할 경우 더 큰 모델을 사용하십시오.
모델 카드가 이 특정 ID를 설명하나요?
공식 모델 카드의 제목은 이 제품군이 파생된 ALLaM-7B-Instruct-preview입니다. 이 페이지의 설명은 해당 카드와 카탈로그 항목에서 가져온 것이며, 2-7b 라벨 자체에 대한 별도의 카드는 없습니다.
상업적으로 사용할 수 있나요?
Hugging Face 카드에는 Apache 2.0이 명시되어 있습니다. 또한 카드는 개발자가 배포 전 안전성을 평가해야 하며, 결과물이 NCAI나 SDAIA의 공식 입장을 대변하지 않는다고 명시하고 있습니다.
ALLaM 2 7B Instruct 의 가격은 얼마인가요?
TokenLab 에서 ALLaM 2 7B Instruct 은 입력 $0.05 / 출력 $0.08 1M Token 당 입니다. 자세한 내역은 위 가격 표를 확인하세요.
ALLaM 2 7B Instruct의 컨텍스트 윈도우와 출력 제한은 어떻게 되나요?
ALLaM 2 7B Instruct은 최대 32,768 토큰의 컨텍스트를 지원하며, 한 번의 응답으로 최대 4,096 토큰까지 출력합니다.
ALLaM 2 7B Instruct 은 어떤 엔드포인트를 써야 하나요?
ALLaM 2 7B Instruct에 대해 https://api.tokenlab.sh/v1/chat/completions를 사용하세요. 아래 요청 예시는 일치하는 코드 형태를 보여줍니다.
ALLaM 2 7B Instruct 은 어떤 오퍼레이션을 지원하나요?
ALLaM 2 7B Instruct은(는) 텍스트-텍스트을(를) 지원합니다. 엔드포인트와 요청 예시를 보려면 위에서 작업을 선택하세요.
ALLaM 2 7B Instruct 비교하기
출처
2026. 10. 2. 검토 완료
