ic模型家族。该系列提供3B、7B及34B三种参数规模，旨在灵活适配不同算力条件与多元化应用场景。Falcon-H1 Arabic在数据质量、阿拉伯语方言覆盖、长上下文处理稳定性以及数学推理能力等方面实现显著提升，使模型在实际应用中展现出更高的准确性、可靠性与语境感知能力，全面提升对阿拉伯语的理解深度与应用价值。

TII首席执行官Najwa Aaraj博士表示：“Falcon-H1 Arabic的推出，建立在我们多年持续推进阿拉伯语人工智能基础研究的坚实成果之上，并精准回应了包括开发者和企业在内的社区核心需求。通过在模型架构、数据质量及长上下文推理能力方面不断迭代升级，我们正在构建关键性技术能力，释放阿拉伯语在教育、医疗、治理、企业等多个领域的全新应用潜能。该模型是我们履行使命的重要里程碑——即打造世界一流的人工智能技术，既服务本地区发展，也为全球进步贡献力量。”

基准测试结果

在OALL Leaderboard这一覆盖多维度阿拉伯语理解与推理能力的权威评测榜单中，Falcon-H1 Arabic以全面领先的性能表现脱颖而出，清晰确立其行业领跑地位：


3B模型：平均得分达61.87%，较主流4B级竞品高出10个百分点，显著领先包括Microsoft的Phi-4 Mini在内的同级模型。

7B模型：平均得分71.47%，全面超越所有约10B参数规模模型，包括卡塔尔的Fanar-1-9B以及沙特阿拉伯的HUMAIN ALLaM 7B。

34B模型：得分高达75.36%，性能表现进一步突破，甚至超越多款70B以上参数规模的超大模型，包括中国的Qwen2.5 72B以及META的Llama-3.3 70B。


除在OALL榜单上展现领先优势外，Falcon-H1 Arabic系列模型在多项更具针对性的专业基准测试中同样取得卓越成绩，包括：（i）3LM，用于评估STEM领域的推理能力；（ii）ArabCulture，用于衡量文化与语境理解水平；以及（iii）AraDice，专注于阿拉伯语方言理解与识别能力。

综合各项评测结果，此次成果标志着阿拉伯语人工智能领域迎来关键性突破。Falcon-H1 Arabic不仅在通用及专项基准测试中全面超越多款参数
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