الرموز

الجملة نفسها تكلّف أكثر بالعربية

تُسعَّر النماذج كلها بالرمز، وقوائم الأسعار متاحة للمقارنة في كل مكان. أما ما لا تخبرك به أي قائمة أسعار فهو كم رمزًا يصير إليه نصك فعلًا — وذلك يتوقف على الخط الذي تكتب به. فالمعنى نفسه قد يكلّف 429 رمزًا بالعربية على نموذج و1483 على آخر، لعمل واحد وبالسعر نفسه للرمز. وهذه أرقام مقيسة لا مقدَّرة.

العربية · النموذج1.19×ALLaM 7B
العربية · النموذج4.22×SmolLM2 1.7B
ماذا يعني ذلكفارق 3.6× لا يذكره أحد

فاتورتك هي سعر الرمز مضروبًا في عدد الرموز. النصف الأول منشور في كل مكان، والنصف الثاني غير منشور أصلًا. وفي الأعمال العربية يتفاوت هذا النصف الثاني بمقدار 3.6× بين النماذج المقيسة هنا، وهو فارق قد يفوق أي فرق في السعر بينها.

انظر بنفسك

جملة واحدة، بثمانية عشر وجهًا

الكلمات نفسها عبر كل مُرمِّز، فلا يتغير بين هذه الأرقام إلا المفردات التي تقرؤها. الإنجليزية تستقر على نحو عشرين رمزًا في كل مكان تقريبًا. أما العربية فتتراوح من 13 رمزًا إلى 52 — بفارق 4.0×، لجملة واحدة لم يمسّها أحد بينهما. فالنموذج الذي تعلّم الخط يُبقي الكلمات كاملة، والذي لم يتعلّمه ينفق عدة رموز على الحرف الواحد.

للتوضيح فقط — غير داخل في القياس

In the UAE, everyone is Emirati through their love for this land and their contributions to it.

في الإمارات الكل إماراتي، بحبه لهذه الأرض وعطائه لها.

صاحب السمو الشيخ محمد بن زايد آل نهيان، رئيس الدولةمارس 2026منقول عن

ALLaM 7B

SDAIAنموذج كبيرالمفردات 64,000
English21 رمزًا
IntheUAE,everyoneisEmiratithroughtheirloveforthislandandtheircontributionstoit.
العربية13 رمزًا
فيالإماراتالكلإماراتي،بحبهلهذهالأرضوعطائهلها.

المربّع المعلَّم بـ · رمز ليس حرفًا أصلًا — شظيّة من تسلسل UTF-8 لا تعني شيئًا بمفردها. وتُعرض ولا تُخفى، لأن صفًّا منها هو بيت القصيد.

ولاحظ أن العربية هنا أقصر من الإنجليزية على المُرمِّزات الأفضل. فالجمل المفردة تتفاوت، وهذه الجملة موجزة في العربية على غير المعتاد — أما الأرقام المقيسة على النصوص كاملة، وفيها تكلّف العربية أكثر على كل مُرمِّز بلا استثناء، ففي الجدول أدناه.

كبير أم صغير

هل النموذج الصغير أقل كلفة؟

النموذج الصغير هو النصيحة المعتادة لخفض الكلفة: يعمل على أجهزتك، وسعر الرمز فيه أرخص، وهو في كثير من المهام كافٍ. أما في الأعمال العربية فالنصيحة ناقصة، لأن النموذج الصغير كثيرًا ما يُعطى مفردات صغيرة — ومن يدفع ثمن المفردات الصغيرة هو الخط الذي لم يُبنَ النموذج حوله.

النماذج الكبيرة14
من 1.19× إلى 3.83× على العربية
النماذج الصغيرة5
من 1.32× إلى 4.22× على العربية

لكن الصغير ليس رديئًا بالضرورة، والكبير ليس مأمونًا بالضرورة. فالمجموعتان في النماذج المقيسة هنا تغطيان المدى نفسه تقريبًا: الكبيرة من 1.19× إلى 3.83×، والصغيرة من 1.32× إلى 4.22×. وأفضل نموذج صغير يتفوق على كل الكبيرة إلا واحدًا، وأسوأ نموذج كبير أسوأ من أكثر الصغيرة.

وأوضح دليل زوجٌ من عائلة واحدة. فهذان يتساويان إلى المنزلة العشرية الثانية لأنهما يتشاركان المُرمِّز نفسه — أي أن الأصغر لا يدفع في العربية أي ثمن لكونه أصغر:

النماذج الصغيرةGemma 2 2B256,0001.67×متطابقانالنماذج الكبيرةGemma 2 9B256,000
النماذج الصغيرةQwen2.5 0.5B151,6431.81×متطابقانالنماذج الكبيرةQwen3 8B151,643

اسأل عن المفردات التي أُعطيها النموذج لا عن عدد معاملاته. الأولى تخبرك بكلفة عربيتك، والثاني لا يخبرك عنها بشيء.

كل مُرمِّز مقيس

العربية والصينية، قياسًا بالإنجليزية

الرموز اللازمة للمواد الـ6 نفسها، نسبةً إلى الإنجليزية. وما دون 1.00 يعني أن اللغة أرخص من الإنجليزية على ذلك النموذج. مرتبة بحسب رقم العربية، الأفضل أولًا.

نص القياس — 6 مواد تستضيفها الأمم المتحدة

النموذجالمفرداتالإنجليزيةالعربيةالصينية
ALLaM 7BSDAIAنموذج كبير64,0003621.19×3.87×
Falcon H1 34BTIIنموذج كبير261,1203501.31×0.87×
BLOOMZ 560MBigScienceنموذج صغير250,6803561.32×0.83×
Aya 101Cohereنموذج كبير250,1004631.35×0.80×
Jais family 13BInceptionنموذج كبير84,9923561.37×2.11×
GPT-4o / GPT-5 familyOpenAIنموذج كبير—3521.62×1.16×
gpt-oss 20BOpenAIنموذج كبير199,9983521.62×1.16×
Fanar 1 9BQCRIنموذج كبير128,2563571.63×1.77×
Gemma 2 9BGoogleنموذج كبير256,0003501.67×1.01×
Gemma 2 2BGoogleنموذج صغير256,0003501.67×1.01×
DeepSeek V3DeepSeekنموذج كبير128,0003511.74×0.90×
Qwen3 8BAlibabaنموذج كبير151,6433541.81×0.92×
Qwen2.5 0.5BAlibabaنموذج صغير151,6433541.81×0.92×
Llama 3.xMetaنموذج كبير128,0003541.82×1.22×
AceGPT v2 8BFreedomIntelligenceنموذج كبير128,0003541.82×1.22×
GPT-4 / GPT-3.5OpenAIنموذج كبير—3543.25×1.76×
Phi-3.5 miniMicrosoftنموذج صغير32,0003993.60×1.88×
Mistral 7BMistral AIنموذج كبير32,7683693.83×1.54×
SmolLM2 1.7BHugging Faceنموذج صغير49,1523514.22×2.52×
لماذا

العبرة بالمفردات لا بالحجم

لكل مُرمِّز مفردات ثابتة، وما خرج عنها يُكسَّر إلى أجزاء. فالنماذج ذات المفردات الكبيرة فيها متسع للكلمات العربية والصينية، وذات المفردات الصغيرة تنفق ذلك المتسع على الإنجليزية وتدفع ثمن كل خط آخر حرفًا حرفًا. والأمر يتبع حجم المفردات تتبّعًا شبه تام — لا حجم النموذج. فـBLOOMZ 560M لديه 250,680 رمزًا في مفرداته ويتعامل مع العربية أفضل من نماذج تفوقه حجمًا أضعافًا، بينما Mistral 7B لا يفعل. بل إن نموذجين من عائلة واحدة، أحدهما ستة عشر ضعف الآخر، يتساويان تمامًا لأنهما يتشاركان المُرمِّز نفسه.

حجم المفرداترموز عربية لكل رمز إنجليزي
Falcon H1 34B1.31×
Gemma 2 9B1.67×
Gemma 2 2B1.67×
BLOOMZ 560M1.32×
Aya 1011.35×
gpt-oss 20B1.62×
Qwen3 8B1.81×
Qwen2.5 0.5B1.81×
Fanar 1 9B1.63×
DeepSeek V31.74×
Llama 3.x1.82×
AceGPT v2 8B1.82×
Jais family 13B1.37×
ALLaM 7B1.19×
SmolLM2 1.7B4.22×
Mistral 7B3.83×
Phi-3.5 mini3.60×
كم يكلّف

شهريًا وسنويًا، بأرقامك أنت

حدّد حجم عملك والسعر الذي تدفعه فعلًا. فأعداد الرموز مقيسة، أما السعر فسعرك أنت، لأن النماذج التي تنشر أسعارها والنماذج التي تنشر مُرمِّزاتها ليست القائمة نفسها، وقرن إحداهما بالأخرى تخمين.

من الدليل
English$5.74شهريًا · $69 سنويًا5.7M رمزًا شهريًا
العربية$6.80شهريًا · $82 سنويًا6.8M رمزًا شهريًا+19% قياسًا بالإنجليزية
中文$22شهريًا · $266 سنويًا22M رمزًا شهريًا+287% قياسًا بالإنجليزية

رموز الإدخال فقط، بمعدل 1.15 رمز لكل كلمة إنجليزية مقيسًا على هذه النصوص. أما الإخراج فيُسعَّر على حدة وغالبًا أعلى، وتنطبق عليه النسبة نفسها.

غير مقيس

نماذج لا تنشر مُرمِّزاتها

لا يمكن عرض عدد إلا حيث يكون المُرمِّز منشورًا. وهذه تُركت بلا رقم بدل تقديرها:

  • Claudeلا تنشر Anthropic مُرمِّزًا بأي صورة.
  • Geminiلا تنشر Google مُرمِّز Gemini، والأعداد لا تأتي إلا من واجهة برمجية محاسَبة.
  • ALLaMنموذج السعودية الوطني لا ينشر ملف مُرمِّز على عنوانه.
  • Aya Expanseمحجوب. وAya 101 المقيس أعلاه نموذج آخر أقدم.
مصدر الملفات

من أين جاءت كل مفردات

تحجب Meta وGoogle وInception مستودعاتها، فثلاثة من الصفوف أعلاه قُرئت من نسخ منشورة لا من أصحابها. والنسخة لا تساوي إلا بقدر أمانتها، فقوبلت كل واحدة بنسخة ثانية من ناشر لا صلة له بالأول: حجم المفردات نفسه، ومعرّفات الرموز نفسها للنص نفسه، رقمًا رقمًا. وحين يتفق طرفان لا صلة بينهما اتفاقًا تامًا، فالنسخة هي الأصل.

  • ALLaM 7Bقُرئ من JasperV13/Yehia-7B-DPO-Reasoning-previewقوبل بـ ALLaM-AI/ALLaM-7B-Instruct-preview tokenizer.model, byte-identical
  • Gemma 2 9Bقُرئ من unsloth/gemma-2-9b-itقوبل بـ rinna/gemma-2-baku-2b
  • Gemma 2 2Bقُرئ من unsloth/gemma-2-2b-itقوبل بـ rinna/gemma-2-baku-2b
  • Llama 3.xقُرئ من NousResearch/Meta-Llama-3.1-8B-Instructقوبل بـ unsloth/Llama-3.3-70B-Instruct
كيف قيس هذا

المنهجية

تتطلب مقارنة المُرمِّزات بين اللغات نصوصًا متوازية تحمل المعنى نفسه على وجه التقريب. يستخدم هذا القياس المواد الـ6 نفسها من الإعلان العالمي لحقوق الإنسان في صفحات الأمم المتحدة الإنجليزية والعربية والصينية، لأنها نصوص ثابتة وكافية الحجم ومتقاربة المحتوى. أما موضوعها فعرضي: هذا قياس للترميز، لا تقييم لمعرفة حقوق الإنسان أو سياساتها.

والجملة المعروضة مقسَّمة رمزًا رمزًا منفصلة عن نصوص القياس عن قصد. فهي منقولة عن موقع رئيس الدولة الذي ينشرها بالعربية والإنجليزية، ولا تُستخدم إلا لإظهار انقسام النص إلى رموز. ولأنها موجزة في العربية على غير المعتاد، فإن إدخالها في النسب سيحرف المقارنة. فكل نسبة ورقم كلفة هنا مصدره الإعلان، والاقتباس لا يمد الصفحة إلا بالتقسيم المرئي.

ويُشغَّل على النص كل مُرمِّز منشور متاح: ملفات الرتب من OpenAI لمُرمِّزات GPT، وملفات المُرمِّز من Hugging Face لسائرها. وحين يكون مستودع المالك محجوبًا، يبيّن قسم مصادر الملفات النسخة المنشورة الموثقة والمقابلة بنسخة مستقلة. أعداد الرموز دقيقة لهذه النصوص، ولا تستند إلى قاعدة تخمينية.

وتُحسب النسب على النصوص كلها لا كمتوسط للمواد، فتزن المادة الطويلة أكثر من القصيرة — وهكذا تعمل الفاتورة.

والسجل اللغوي هنا رسمي قانوني. والنسب تتحرك بعض الشيء مع السجل، فخذ هذه الأرقام على أنها شكل المسألة لا رقمًا تقتبسه بمنزلتين عشريتين على نصك أنت.

النصوص Universal Declaration of Human Rights · قيس في 28 سبتمبر 2026