SDAIA: ALLaM 2 7B Instruct
allam-2-7b- Entrada / Saída
- $0.05 / $0.08
- Contexto
- 32K
- Saída máxima
- 4K
- Modalidades
- Chat
Sobre o ALLaM 2 7B Instruct
ALLaM-2-7B é um modelo de linguagem bilíngue ajustado por instruções do Centro Nacional de Inteligência Artificial da SDAIA, na Arábia Saudita, criado para tecnologia de língua árabe. O modelo de 7 bilhões de parâmetros foi treinado do zero em inglês e, em seguida, em uma mistura de textos em árabe e inglês. Ele é adequado para chat, redação e protótipos de pesquisa em árabe e inglês, onde um modelo aberto pequeno é suficiente.
Pontos fortes
- Ele foi projetado para o árabe desde o início, em vez de ser adaptado de um modelo em inglês, o que se reflete na geração e compreensão do idioma árabe.
- O inglês é mantido: o criador organizou o pré-treinamento de modo que o treinamento em árabe não apagasse a habilidade em inglês.
- Com 7 bilhões de parâmetros, ele responde rapidamente e tem um custo de serviço baixo em comparação com grandes modelos generalistas.
- Ele utiliza o formato de chat padrão e possui uma licença Apache 2.0 nos pesos publicados.
Quando usar outro modelo
- O cartão do criador cobre uma versão 'preview' e alerta sobre resultados incorretos ou tendenciosos, portanto, execute suas próprias verificações de segurança.
- Ele suporta apenas texto em árabe e inglês; outros idiomas, imagens ou ferramentas não fazem parte do cartão.
- Um modelo pequeno ficará atrás de grandes modelos de fronteira em raciocínio difícil, tarefas longas de código e trabalho complexo de agentes.
Primeiros passos
Criar chave de API
Crie uma chave no Console e use com qualquer modelo da plataforma.
Envie sua primeira requisição
Copie o exemplo para sua linguagem e execute-o no endpoint.
Texto para 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!"} ] }'
Preço
O preço Verified vale para o Verified, que custa menos na maioria dos modelos. O preço Official é o preço publicado pelo fabricante do modelo e vale para a rota Official, mais confiável. O Auto cobra pela rota que conclui a solicitação.
Preço
Por 1M Token- Preço Verified
- —
- Preço Official
- Entrada$0.05Por 1M TokenSaída$0.08Por 1M Token
| Preço OfficialPor 1M Token | Preço VerifiedPor 1M Token | Desconto | |
|---|---|---|---|
| Entrada | $0.05 | — | — |
| Saída | $0.08 | — | — |
Uso e atividade
A taxa de sucesso é a proporção de requisições concluídas. A latência é quanto tempo uma resposta completa leva; P95 significa que 95% das requisições terminaram dentro desse tempo.
Uso e disponibilidade
Últimas 24 horas- Requisições
- Taxa de sucesso
- Latência P95
- Total de tokens
- Taxa de sucesso em 30 dias
- 97,1%
- Requisições em 30 dias
- 100+
- Última atividade
- ontem
Os dados baseiam-se em solicitações agregadas de usuários, excluindo verificações de status.
Abrir no Console
Abra ALLaM 2 7B Instruct no Console com um prompt pronto para editar ou enviar.
Ajude-me a testar allam-2-7b com uma mensagem em /v1/chat/completions. Exiba a resposta, latência e custo.
Casos de uso
Respostas a clientes em árabe
Redija respostas de suporte e perguntas frequentes em árabe moderno padrão e, em seguida, peça a uma pessoa que as aprove antes do envio.
Resumo bilíngue
Resuma relatórios em inglês para árabe, ou artigos em árabe para inglês, para briefings internos.
Pesquisa em PLN de árabe
Use-o como base para estudos em classificação, reescrita ou diálogo em árabe.
Protótipos de baixo custo
Construa uma primeira versão de um assistente em árabe antes de decidir se um modelo maior é necessário.
Exemplos de prompt
لخّص هذه الفقرة في ثلاث نقاط واضحة ثم اقترح عنوانًا قصيرًا لها.
Traduza esta reclamação de cliente para o árabe e escreva uma resposta educada de duas frases.
اشرح الفرق بين الفائدة البسيطة والمركبة بمثال عددي بسيط.
Calculadora de custo
FAQ
Quem desenvolve os modelos de linguagem ALLaM?
O ALLaM é desenvolvido pelo Centro Nacional de Inteligência Artificial (NCAI) da Autoridade Saudita de Dados e IA (SDAIA). Os pesos são publicados no Hugging Face sob as organizações humain-ai e ALLaM-AI.
Quais idiomas ele processa?
Árabe e inglês. O criador treinou primeiro em 4 trilhões de tokens em inglês, depois em 1,2 trilhão de tokens mistos de árabe e inglês, mantendo assim as habilidades em inglês enquanto adicionava o árabe. Outros idiomas não estão documentados.
É um bom modelo de uso geral?
É um modelo de chat bilíngue pequeno e capaz, não um modelo de fronteira. Para redação e perguntas e respostas em árabe, é um começo sensato e de baixo custo; para raciocínio exigente ou tarefas longas de código, mude para um modelo maior.
O cartão descreve exatamente este ID?
O cartão oficial é intitulado ALLaM-7B-Instruct-preview, a versão da qual esta família se origina. As declarações desta página vêm desse cartão e da entrada do catálogo, não de um cartão para o rótulo 2-7b em si.
Posso usá-lo comercialmente?
O cartão do Hugging Face lista a licença Apache 2.0. O cartão também diz que os desenvolvedores devem avaliar a segurança antes da implantação e que os resultados não representam declarações oficiais do NCAI ou da SDAIA.
Quanto custa o ALLaM 2 7B Instruct?
No TokenLab, ALLaM 2 7B Instruct custa Entrada $0.05 / Saída $0.08 Por 1M Token. A tabela de preços acima mostra o detalhamento completo.
Qual a janela de contexto e o limite de saída do ALLaM 2 7B Instruct?
O ALLaM 2 7B Instruct aceita até 32.768 tokens de contexto e gera até 4.096 tokens por resposta.
Qual endpoint o ALLaM 2 7B Instruct deve usar?
Use https://api.tokenlab.sh/v1/chat/completions para ALLaM 2 7B Instruct. O exemplo de requisição abaixo mostra o formato de código correspondente.
Quais operações o ALLaM 2 7B Instruct suporta?
ALLaM 2 7B Instruct suporta Texto para texto. Selecione uma operação acima para ver seu endpoint e exemplo de requisição.
Comparar ALLaM 2 7B Instruct
Fontes
Revisado em 2 de out. de 2026
