نماذج الذكاء الاصطناعي مختبرة للعربية
هل يعمل فعلاً مع اللهجة السعودية أو النجدية أو الحجازية أو الخليجية؟ نادرًا ما تجيب المعايير القياسية. المجتمع يختبر هذه النماذج على كلام ونصوص حقيقية — ويشارك النتائج.
Audar ASR V1 Turbo
Audar AI Labs
نموذج تعرّف على الكلام يضع العربية أولاً بحجم 2.35 مليار معامل، دُرِّب على أكثر من 300 ألف ساعة، ويذكر تغطيته للهجات الخليجية والمصرية والشامية والمغاربية إضافة إلى التناوب اللغوي مع الإنجليزية. وتدّعي بطاقته صدارة لوحة Open Universal Arabic ASR التي تديرها شركة علم السعودية. برخصة AudarAI المجتمعية الخاصة، وليست مفتوحة المصدر.
Fanar-2-27B
QCRI / HBKU
النموذج الرائد عربي المحور في إصدار Fanar 2.0 (مارس 2026)، واصل التدريب المسبق انطلاقاً من google/gemma-3-27b-pt على نحو 166 مليار رمز عربي وإنجليزي وبرمجي، بنافذة سياق 32 ألف رمز. ويضيف مسارات استدلال عربية أصيلة، ووضع تفكير انتقائي، واستدعاء الأدوات. وهذا المستودع نصي المدخلات والمخرجات، أما توليد الصور وفهمها ونظم الشعر فلها نماذج Fanar-2 منفصلة.
Fanar-1-9B
QCRI / HBKU
النموذج اللغوي العربي السيادي لقطر. هذا النموذج التعليماتي بحجم 8.7 مليار معامل، وهو فرع Prime، يواصل التدريب المسبق لنموذج google/gemma-2-9b على تريليون رمز عربي وإنجليزي، في حين دُرِّب نموذج Star المنفصل بحجم 7 مليارات معامل من الصفر. وتذكر البطاقة دعم الفصحى الحديثة إضافة إلى اللهجات الخليجية والشامية والمصرية، ومواءمة النموذج مع القيم الإسلامية والثقافة العربية.