نموذج "ALLAM" التابع لشركة هيوماين يقترب من المنافسة العالمية

يشهد مشهد الذكاء الاصطناعي العربي تطورًا متسارعًا، ومعه يبرز اسم هيوماين بقوة من خلال نموذجها اللغوي علام (ALLAM) المشغّل لتطبيق “هيوماين شات”.

الرئيس التنفيذي للشركة كشف عن حزمة من التحديثات والإنجازات التي تعكس تحول علام من نموذج محلي إلى لاعب إقليمي ينافس عالميًا.

في هذا التقرير من “جولة”، نستعرض ماذا حدث… ولماذا يهم المستثمرين وصنّاع القرار.

المرتبة الثانية عربيًا بعد GPT-5.2

يحتل علام المرتبة الثانية مباشرة بعد GPT-5.2.
الأهم من ذلك، أن نسبة تفوقه على نماذج اللغة العربية الكبيرة الأخرى بلغت 1.56 مرة — وهي أعلى نسبة مسجلة بين النماذج المتخصصة في العربية.

هذا المؤشر لا يعكس فقط أداءً تقنيًا، بل يعكس أيضًا تطورًا في جودة الفهم والسياق والموثوقية داخل اللغة العربية، وهي فجوة كانت واضحة لسنوات مقارنة بالنماذج الإنجليزية.

قفزة في طول السياق: من 4K إلى 32K و64K

واحدة من أهم القفزات التقنية كانت في توسيع طول السياق (Context Length):

نموذج 34B انتقل من 4 آلاف رمز إلى 32 ألف رمز.
النموذج الأساسي توسّع إلى 64 ألف رمز.

ماذا يعني ذلك عمليًا؟

✔️ القدرة على فهم مستندات ضخمة.
✔️ تحليل عقود وتقارير طويلة دون فقدان السياق.
✔️ التعامل مع محاضرات كاملة أو بيانات تشغيلية معقدة.

هذه القفزة تنقل علام من نموذج دردشة تقليدي إلى أداة مؤسسية حقيقية.

إطلاق “علام قارد” في بيئة الإنتاج

أعلنت الشركة عن تدريب نموذج علام قارد بحجم 7 مليارات معلمة ونشره داخل بيئة الإنتاج.
الهدف هنا هو تعزيز الأمان والامتثال والفلترة الذكية، وهو عنصر أساسي لأي نموذج يستهدف القطاعات الحكومية أو المؤسسات الكبرى.

توسع في الاستخدام المؤسسي

لم يعد Allam مجرد منتج تجريبي:

وزارة الداخلية السعودية أصبحت تستخدم واجهة ALLAM API لتشغيل منتجاتها الداخلية.
تم توقيع عقد مع Adobe لاستخدام واجهة علام.
إتاحته للعامة عبر واجهة برمجة التطبيقات (API).

هذا التحول من نموذج بحثي إلى بنية تحتية رقمية معتمدة يمثل نقطة تحول في مسار الشركة.