Arabic Ai Demo

subtitle

منصة الذكاء الاصطناعي السيادي

subtitle

نماذج اللغة العربية مبنية على السيادة

.نموذجان متخصصان، سبعة تحققات معيارية، تحكم كامل في البيانات، النشر داخل البنية التحتية دون قيود من الموردين أو تكاليف غير متوقعة

subtitle

معمارية الذكاء الاصطناعي السيادي

subtitle

تحكم كامل من استيعاب البيانات إلى الاستنتاج

On-Premises Deployment

البيانات لا تغادر بنيتك التحتية أبداً. امتثال كامل لدول مجلس التعاون الخليجي.

Hybrid Architecture

التوجيه الذكي لتقليل التكاليف

Fine-Tuning

بناء نماذج مخصصة لمجالك المحدد بشكل آمن

subtitle

معمارية الذكاء الاصطناعي السيادي

subtitle

تحكم كامل من استيعاب البيانات إلى الاستنتاج

تثبيت محلي

البيانات لا تغادر بنيتك التحتية أبداً. امتثال كامل لدول مجلس التعاون الخليجي.

بنية هجينة

التوجيه الذكي لتقليل التكاليف

ضبط دقيق

بناء نماذج مخصصة لمجالك المحدد بشكل آمن

subtitle

الميزات الرئيسية

subtitle

مبني لتطبيقات الذكاء الاصطناعي العربية للمؤسسات

معمارية النموذج المزدوج

تحسين التكاليف من خلال التوجيه الذكي للحركة بناءً على التعقيد.

  • LLM-S [الصغير]

  • LLM-X [الأساسي]

مدرب للعربية

ليس فقط مدرباً على العربية. فهم عميق للسياق الثقافي.

  • العربية الفصحى + اللهجات الرئيسية (الخليجية، الشامية، المصرية))

  • فهم صرفي عميق

  • تبديل سلس بين اللغات (عربي/إنجليزي)

  • أداء أفضل بنسبة 15-40% على اللهجات

سيادة البيانات

بياناتك لا تغادر بنيتك التحتية أبداً. لا واجهات برمجية أجنبية.

  • امتثال دول مجلس التعاون الخليجي

  • شبكات معزولة تماماً

  • سرية المحامي-الموكل

  • أمن خاص

قابلية التنبؤ بالتكلفة

ترخيص ثابت مقابل تكاليف واجهات برمجية لكل رمز غير متوقعة.

100B Tokens/month Example:


واجهة السحابة البرمجية: مكلف وغير متوقع

Arabic.AI: ترخيص متوقع
subtitle

معايير ستانفورد هيلم العربية

subtitle

مقارنة بين LLM-X وأفضل 5 نماذج - الأداء العام

متوسط ​​عبر 7 معايير عربية (تم تقييم 29 نموذجًا)

متوسط ​​الأداء العام (7 معايير)
🥇 LLM-X

86.3%

🥈 Gemini 2.5 Flash (Google)
81.7%
🥉 GPT-5.1 (OpenAI)
80.9%
GPT-4.1 (OpenAI)
80.5%
Qwen3 235B (Alibaba)
78.6%
Gemini 2.5 Flash-Lite (Google)
78.5%

Source: Stanford CRFM HELM Arabic Leaderboard (December 2025) Independent third-party evaluation

subtitle

التطبيقات الواقعية

subtitle

نتائج مثبتة عبر القطاعات الحكومية والمالية والقانونية

التحدي:
الواجهات السحابية البرمجية تواجه تحديات مع العربية الخليجية (دقة 68%). سيادة البيانات تتعارض مع البرمجيات السحابية.
deployment.

الحلول:
LLM-S لتصنيف النية، LLM-X لأسئلة السياسات. النشر داخل البنية التحتية.

النتائج:
• ✅ دقة 94% على اللهجة
• ✅ تحقيق سيادة البيانات

التحدي:
كشف الاحتيال في الوقت الفعلي يتطلب <100 مللي ثانية. الواجهات البرمجية الخارجية كانت بطيئة جداً (200+ مللي ثانية). .

الحلول:
LLM-S على العقد الطرفية. ضبط دقيق على 5 سنوات من بيانات الاحتيال الخاصة. .

النتائج:
• ✅ متوسط وقت الاستنتاج 87 مللي ثانية
• ✅ دقة كشف 91%

التحدي:
نماذج اللغة العالمية فوتت المصطلحات القانونية اللهجية (دقة 72%). السرية المهنية منعت الواجهات البرمجية الأجنبية.

الحلول:
LLM-X للتحليل العميق، ضبط دقيق على العقود التاريخية. نشر معزول تماماً.

النتائج:
• ✅ دقة 94% في المصطلحات القانونية
• ✅ تخفيض 60% في الوقت اليدوي
subtitle

مقارنة تثبيت البرمجيات

subtitle

لماذا تفضل المؤسسات استخدام Arabic.AI مقارنة بـ API سحابي

الميزة واجهات برمجة التطبيقات الخارجية Arabic.ai LLM
النشر سحابة فقط محلي / سحابة خاصة
سيادة البيانات خوادم الولايات المتحدة / الاتحاد الأوروبي تحكم كامل
التسعير لكل رمز (متغير) ترخيص ثابت
أداء اللغة العربية فجوة بنسبة 15–40٪ مصمم خصيصًا للعربية
الاعتماد على المورّد مرتفع معدوم
الامتثال لمعايير مجلس التعاون الخليجي تعارضات متوافق بالكامل
التخصيص محدود ضبط دقيق كامل

هل أنت مستعد لنشر الذكاء الاصطناعي السيادي؟

حدد موعداً لاستشارة تقنية لمناقشة معمارية النشر، تحليل عائد الاستثمار، وحالات الاستخدام الخاصة بالقطاع.