HUMAIN ALLaM 7B Instruct (preview)

HUMAIN的ALLaM 7B Instruct (preview)在Coding类别中表现出色，排名第388，综合评分37/100。Arabic-first instruction-tuned 7B model from the HUMAIN ALLaM program (research originated at the SDAIA National Center for AI; paper: arXiv:2407.15390, ICLR 2025). Per the Hugging Face model card, the preview is trained from scratch in two stages: 4T English tokens followed by 1.2T mixed Arabic/English tokens, then instruction tuned on curated Arabic and English data. Published on Hugging Face as ALLaM-AI/ALLaM-7B-Instruct-preview with a byte-identical mirror under humain-ai/ALLaM-7B-Instruct-preview. Llama-family architecture with 32 layers, 4096 hidden size, 64000-entry Arabic-aware vocabulary, and a 4096-token context window. The full ALLaM program consumed roughly 5M A100 GPU-hours. Strong on Arabic instruction-following and knowledge tasks, with an independent AraLingBench score of 74.0. 它在基准测试表现和采用指标方面特别突出，适合寻找可靠coding解决方案的个人开发者和企业团队。

ALLaM 7B Instruct (preview)的价格为每百万输入令牌$0.00，每百万输出令牌$0.00（USD）。如需批量折扣和企业定价，请联系提供商。在coding类别中价格具有竞争力，反映了模型的质量成本比。

在Coding类别中，ALLaM 7B Instruct (preview)在6个追踪模型中排名第388。其质量排名第388，采用排名第388。您可以使用我们的对比工具查看与特定替代方案的详细并排指标。关键差异化因素包括基准测试综合评分、社区评价和实际采用率。

ALLaM 7B Instruct (preview)已在5个不同信号中进行评估。最强的领域包括Capabilities（17/100）、Pricing（100/100）、Context Window（57/100）。这些评分来源于行业标准基准测试、社区评价和实际表现指标。综合评分37/100反映了所有追踪信号的加权组合。

ALLaM 7B Instruct (preview)是一个免费的开源模型。您可以在本地运行它，也可以通过各种托管提供商使用它。部分API提供商可能会对托管推理收费，请查看各提供商的定价。