SDAIASprachmodell
ALLaM-2-7b
Für ALLaM-2-7b gibt es noch keinen Wert im Gesamtindex, weil zu wenige unabhängige Benchmark-Ergebnisse vorliegen.
BeliebtheitPlatz 201 von 785
44von 100+1 zum Vormonat
beruht auf Suche, Nutzung und Aufmerksamkeit
Zusammenfassung
ALLaM-2-7b ist ein arabisch-englischer Instruct-Checkpoint aus der ALLaM-Familie des National Center for Artificial Intelligence von SDAIA. Die offizielle Modellkarte trägt den Namen ALLaM-7B-Instruct-preview und beschreibt ein von Grund auf trainiertes 7B-Modell mit 4.096 Token Kontext. Das Vortraining kombiniert 4 Billionen englische Token mit 1,2 Billionen gemischten englischen und arabischen Token, gefolgt von Instruction- und Preference-Daten.
ALLaM-2-7b ist auf arabisch-englische Sprachwerkzeuge zugeschnitten, nicht als allgemeiner 7B-Chatbot dokumentiert. Die Karte zeigt einen optionalen eigenen System-Prompt, obwohl das Modell ohne vordefinierten Prompt optimiert ist. Das Preview-Modell bleibt auf 4K Kontext begrenzt und führt Instruction- sowie Preference-Daten getrennt aus.
Alle Benchmark-Werte
Jeder veröffentlichte Messwert mit Quelle, Testbedingungen und Vergleichsmodellen.
Alle 35 veröffentlichten Benchmark-Werte anzeigen
Seite 1 von 3
Messungen ohne passende Vergleichswerte
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
MMLU English (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 63.65
- Bewertung
- 63.65
- Messgröße
- Accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Groq documentation for API route allam-2-7b, checked 2026-10-17; benchmark revision and model serving revision not stated
- Kategorie
- knowledge
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Groq model documentation: ALLaM-2-7B, route allam-2-7b
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Die Routenseite bezeichnet das Modell als ALLaM-2-7B und nennt MMLU English (0-shot). Groq gibt an, dass die bereitgestellte Implementierung TruePoint Numerics nutzt. Eine Zuordnung zu Upstream-Gewichten oder Checkpoints, Serving-Revision, Evaluierungsdatum, Stichprobengröße und weitere Laufeinstellungen sind nicht veröffentlicht.
- Einordnung
- Dies ist eine datierte Beobachtung für Groqs benannte API-Route, kein Ergebnis eines gepinnten Checkpoints oder einer unabhängigen Replikation. Upstream-Checkpoint und ursprüngliches Evaluierungsprotokoll sind nicht offengelegt.
Arabic MMLU (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 69.15
- Bewertung
- 69.15
- Messgröße
- Accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Groq documentation for API route allam-2-7b, checked 2026-10-17; benchmark revision and model serving revision not stated
- Kategorie
- arabic-knowledge
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Groq model documentation: ALLaM-2-7B, route allam-2-7b
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Die Routenseite bezeichnet das Modell als ALLaM-2-7B und nennt Arabic MMLU (0-shot). Groq gibt an, dass die bereitgestellte Implementierung TruePoint Numerics nutzt. Eine Zuordnung zu Upstream-Gewichten oder Checkpoints, Serving-Revision, Evaluierungsdatum, Stichprobengröße und weitere Laufeinstellungen sind nicht veröffentlicht.
- Einordnung
- Dies ist eine datierte Beobachtung für Groqs benannte API-Route, kein Ergebnis eines gepinnten Checkpoints oder einer unabhängigen Replikation. Upstream-Checkpoint und ursprüngliches Evaluierungsprotokoll sind nicht offengelegt.
ETEC Arabic (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 67
- Bewertung
- 67
- Messgröße
- Accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Groq documentation for API route allam-2-7b, checked 2026-10-17; benchmark revision and model serving revision not stated
- Kategorie
- arabic-knowledge
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Groq model documentation: ALLaM-2-7B, route allam-2-7b
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Die Routenseite bezeichnet das Modell als ALLaM-2-7B und nennt ETEC Arabic (0-shot). Groq gibt an, dass die bereitgestellte Implementierung TruePoint Numerics nutzt. Eine Zuordnung zu Upstream-Gewichten oder Checkpoints, Serving-Revision, Evaluierungsdatum, Stichprobengröße und weitere Laufeinstellungen sind nicht veröffentlicht.
- Einordnung
- Dies ist eine datierte Beobachtung für Groqs benannte API-Route, kein Ergebnis eines gepinnten Checkpoints oder einer unabhängigen Replikation. Upstream-Checkpoint und ursprüngliches Evaluierungsprotokoll sind nicht offengelegt.
IEN-MCQ (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 90.8
- Bewertung
- 90.8
- Messgröße
- Accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Groq documentation for API route allam-2-7b, checked 2026-10-17; benchmark revision and model serving revision not stated
- Kategorie
- arabic-knowledge
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Groq model documentation: ALLaM-2-7B, route allam-2-7b
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Die Routenseite bezeichnet das Modell als ALLaM-2-7B und nennt die IEN-MCQ-Genauigkeit. Die Quelle nennt keine Shot-Zahl. Groq gibt an, dass die bereitgestellte Implementierung TruePoint Numerics nutzt. Eine Zuordnung zu Upstream-Gewichten oder Checkpoints, Serving-Revision, Evaluierungsdatum, Stichprobengröße und weitere Laufeinstellungen sind nicht veröffentlicht.
- Einordnung
- Dies ist eine datierte Beobachtung für Groqs benannte API-Route, kein Ergebnis eines gepinnten Checkpoints oder einer unabhängigen Replikation. Upstream-Checkpoint und ursprüngliches Evaluierungsprotokoll sind nicht offengelegt.
MT-bench Arabic average (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 6.6
- Bewertung
- 6.6
- Messgröße
- Average score on the published 0-10 scale
- Einheit
- points
- Benchmark-Version
- MT-bench; revision, judge, prompt setup and evaluation date not stated
- Kategorie
- arabic-dialogue
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Groq model documentation: ALLaM-2-7B, route allam-2-7b
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Die Routenseite bezeichnet das Modell als ALLaM-2-7B und nennt MT-bench Arabic Average 6,6 von 10. Groq gibt TruePoint Numerics für die bereitgestellte Implementierung an. Eine Zuordnung zu Upstream-Gewichten oder Checkpoints, Serving-Revision, Evaluierungsdatum, Stichprobengröße und Judge-Konfiguration fehlen.
- Einordnung
- Dies ist eine datierte Beobachtung für Groqs benannte API-Route, kein Ergebnis eines gepinnten Checkpoints oder einer unabhängigen Replikation. Upstream-Checkpoint und MT-bench-Protokoll sind nicht offengelegt.
MT-bench English average (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 7.14
- Bewertung
- 7.14
- Messgröße
- Average score on the published 0-10 scale
- Einheit
- points
- Benchmark-Version
- MT-bench; revision, judge, prompt setup and evaluation date not stated
- Kategorie
- dialogue
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Groq model documentation: ALLaM-2-7B, route allam-2-7b
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Die Routenseite bezeichnet das Modell als ALLaM-2-7B und nennt MT-bench English Average 7,14 von 10. Groq gibt TruePoint Numerics für die bereitgestellte Implementierung an. Eine Zuordnung zu Upstream-Gewichten oder Checkpoints, Serving-Revision, Evaluierungsdatum, Stichprobengröße und Judge-Konfiguration fehlen.
- Einordnung
- Dies ist eine datierte Beobachtung für Groqs benannte API-Route, kein Ergebnis eines gepinnten Checkpoints oder einer unabhängigen Replikation. Upstream-Checkpoint und MT-bench-Protokoll sind nicht offengelegt.
MizanQA: PM(1) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 26.88
- Bewertung
- 26.88
- Messgröße
- PM(1)
- Einheit
- Keine Einheit angegeben
- Kategorie
- knowledge
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- EACL Anthology, MizanQA: Benchmarking Large Language Models on Moroccan Legal Question Answering
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-18
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Die exakte Tabellenbezeichnung lautet Allam-2 (7b). Die Studie testet Modelle ohne Beispiele im arabischen Schriftsystem mit festem Prompt, Temperatur 1, ohne Werkzeuge oder Retrieval und mit Konfidenzausgabe je Antwortoption; fehlerhafte Antworten werden erneut abgefragt und verbleibende Fehler als falsch gewertet. Die Tabelle bezeichnet die Skala nicht. Für diesen Wert werden weder N noch CI angegeben.
- Einordnung
- Die Studie beschreibt MizanQA mit 1.776 Fragen, bindet diese Gesamtzahl jedoch nicht als exaktes N an den einzelnen Modellwert. Die Tabellenwerte bleiben unverändert mit unbekannter Einheit; es erfolgt keine Umrechnung in Prozent.
MizanQA: PM(0.5) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 34.04
- Bewertung
- 34.04
- Messgröße
- PM(0.5)
- Einheit
- Keine Einheit angegeben
- Kategorie
- knowledge
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- EACL Anthology, MizanQA: Benchmarking Large Language Models on Moroccan Legal Question Answering
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-18
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Die exakte Tabellenbezeichnung lautet Allam-2 (7b). Die Studie testet Modelle ohne Beispiele im arabischen Schriftsystem mit festem Prompt, Temperatur 1, ohne Werkzeuge oder Retrieval und mit Konfidenzausgabe je Antwortoption; fehlerhafte Antworten werden erneut abgefragt und verbleibende Fehler als falsch gewertet. Die Tabelle bezeichnet die Skala nicht. Für diesen Wert werden weder N noch CI angegeben.
- Einordnung
- Die Studie beschreibt MizanQA mit 1.776 Fragen, bindet diese Gesamtzahl jedoch nicht als exaktes N an den einzelnen Modellwert. Die Tabellenwerte bleiben unverändert mit unbekannter Einheit; es erfolgt keine Umrechnung in Prozent.
MizanQA: F1(1) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 43.07
- Bewertung
- 43.07
- Messgröße
- F1(1)
- Einheit
- Keine Einheit angegeben
- Kategorie
- knowledge
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- EACL Anthology, MizanQA: Benchmarking Large Language Models on Moroccan Legal Question Answering
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-18
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Die exakte Tabellenbezeichnung lautet Allam-2 (7b). Die Studie testet Modelle ohne Beispiele im arabischen Schriftsystem mit festem Prompt, Temperatur 1, ohne Werkzeuge oder Retrieval und mit Konfidenzausgabe je Antwortoption; fehlerhafte Antworten werden erneut abgefragt und verbleibende Fehler als falsch gewertet. Die Tabelle bezeichnet die Skala nicht. Für diesen Wert werden weder N noch CI angegeben.
- Einordnung
- Die Studie beschreibt MizanQA mit 1.776 Fragen, bindet diese Gesamtzahl jedoch nicht als exaktes N an den einzelnen Modellwert. Die Tabellenwerte bleiben unverändert mit unbekannter Einheit; es erfolgt keine Umrechnung in Prozent.
MizanQA: F1(2) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 39.93
- Bewertung
- 39.93
- Messgröße
- F1(2)
- Einheit
- Keine Einheit angegeben
- Kategorie
- knowledge
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- EACL Anthology, MizanQA: Benchmarking Large Language Models on Moroccan Legal Question Answering
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-18
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Die exakte Tabellenbezeichnung lautet Allam-2 (7b). Die Studie testet Modelle ohne Beispiele im arabischen Schriftsystem mit festem Prompt, Temperatur 1, ohne Werkzeuge oder Retrieval und mit Konfidenzausgabe je Antwortoption; fehlerhafte Antworten werden erneut abgefragt und verbleibende Fehler als falsch gewertet. Die Tabelle bezeichnet die Skala nicht. Für diesen Wert werden weder N noch CI angegeben.
- Einordnung
- Die Studie beschreibt MizanQA mit 1.776 Fragen, bindet diese Gesamtzahl jedoch nicht als exaktes N an den einzelnen Modellwert. Die Tabellenwerte bleiben unverändert mit unbekannter Einheit; es erfolgt keine Umrechnung in Prozent.
MizanQA: ACC (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 15.32
- Bewertung
- 15.32
- Messgröße
- ACC
- Einheit
- Keine Einheit angegeben
- Kategorie
- knowledge
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- EACL Anthology, MizanQA: Benchmarking Large Language Models on Moroccan Legal Question Answering
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-18
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Die exakte Tabellenbezeichnung lautet Allam-2 (7b). Die Studie testet Modelle ohne Beispiele im arabischen Schriftsystem mit festem Prompt, Temperatur 1, ohne Werkzeuge oder Retrieval und mit Konfidenzausgabe je Antwortoption; fehlerhafte Antworten werden erneut abgefragt und verbleibende Fehler als falsch gewertet. Die Tabelle bezeichnet die Skala nicht. Für diesen Wert werden weder N noch CI angegeben.
- Einordnung
- Die Studie beschreibt MizanQA mit 1.776 Fragen, bindet diese Gesamtzahl jedoch nicht als exaktes N an den einzelnen Modellwert. Die Tabellenwerte bleiben unverändert mit unbekannter Einheit; es erfolgt keine Umrechnung in Prozent.
MizanQA: ECEopt (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 28.42
- Bewertung
- 28.42
- Messgröße
- ECEopt
- Einheit
- Keine Einheit angegeben
- Kategorie
- knowledge
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- EACL Anthology, MizanQA: Benchmarking Large Language Models on Moroccan Legal Question Answering
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-18
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Die exakte Tabellenbezeichnung lautet Allam-2 (7b). Die Studie testet Modelle ohne Beispiele im arabischen Schriftsystem mit festem Prompt, Temperatur 1, ohne Werkzeuge oder Retrieval und mit Konfidenzausgabe je Antwortoption; fehlerhafte Antworten werden erneut abgefragt und verbleibende Fehler als falsch gewertet. ECEopt ist der Expected Calibration Error auf Optionsebene. Die Tabelle bezeichnet die Skala nicht. Für diesen Wert werden weder N noch CI angegeben.
- Einordnung
- Die Studie beschreibt MizanQA mit 1.776 Fragen, bindet diese Gesamtzahl jedoch nicht als exaktes N an den einzelnen Modellwert. Die Tabellenwerte bleiben unverändert mit unbekannter Einheit; es erfolgt keine Umrechnung in Prozent. ECE ist ein Fehlermaß, daher ist ein niedrigerer Wert besser.
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Beliebtheit im Vergleich
Wie oft das Modell gesucht, genutzt und erwähnt wird, im Vergleich mit allen Modellen dieser Kategorie.
Beliebtheitsindex
Die 100 beliebtesten Modelle dieser Kategorie, 0 bis 100, höher ist beliebter
20 von 101 Modellen
Stand November 2026 · Quelle: gradually.ai Beliebtheitsindex
Zeitlicher Verlauf
Wochenwerte vom 18. Oktober 2026 bis 7. November 2026
ALLaM-2-7bGranite 4.1 8B 44GLM-5.3-Flash 44DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 44Gemini 3.1 Flash-Lite 44
Methodenwechsel im Verlauf, ein Sprung an dieser Stelle ist kein Marktereignis:
- 11. November 2026: Wert nur mit Such- oder Nutzungsdaten, 30-Tage-Aufmerksamkeit
Was gerade an Beliebtheit gewinnt, steht für Modelle, Anbieter, Harnesses und KI-Abos gesammelt in Alle KI-Trends.
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- Mistral 7B v0.3Mistral AI · ähnliche Größe
Alle technischen Daten
Architektur
Ein- und Ausgabe
Wasserzeichen und Herkunft
KI-Wasserzeichen meint unsichtbare Signale in der Ausgabe. Sichtbare Zeichen und Herkunftsmetadaten sind getrennt aufgeführt. Unbekannt bedeutet, dass für die jeweilige Angabe kein ausreichender Beleg vorliegt.
- KI-Wasserzeichen
- Unbekannt
- ohne Quelle
- Wasserzeichen-Technik
- Nicht bekannt
- ohne Quelle
Lizenz und Zugang
Häufige Fragen zu ALLaM-2-7b
Wie groß ist das Kontextfenster von ALLaM-2-7b?
4.096 Token. So viel Text liest ALLaM-2-7b auf einmal, das sind rund 10 A4-Seiten.
Seitenzahl als Faustregel nach Artificial Analysis
GLM-5.1200 Tsd.
DeepSeek-V3 0324164 Tsd.
GLM-4.5131 Tsd.
GPT OSS 120B131 Tsd.
DeepSeek-V3.2128 Tsd.
DeepSeek-R1128 Tsd.
ALLaM-2-7bPlatz 103 von 1034 Tsd.
Kann ich ALLaM-2-7b lokal nutzen?
Ja, die Gewichte sind offen.
Angaben von SDAIA
- Offene Gewichte
- ja
- Lizenz
- Apache 2.0
- Parameter
- 7 Mrd.
- davon aktiv je Token
- k. A.
Quellen und Datenstand
Alle 14 Quellen anzeigen
Benchmarkquellen im Überblick
Welche unabhängigen Auswerter dieses Modell getestet haben. Das ist Abdeckung, keine Qualitätsrangliste.
Für dieses Modell ist derzeit kein aktives Ergebnis der geprüften externen Auswerter zugeordnet. Weitere Quellenbelege stehen darunter.
Ohne Herstellerangaben sowie historische oder strittige Ergebnisse; diese stehen gekennzeichnet bei den Einzelwerten.
| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Eingabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 27. Oktober 2026. |
| Ausgabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 27. Oktober 2026. |
| Recherchestand | Recherchestand 15. Oktober 2026. 6 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| Nicht veröffentlicht | score-units-and-harness Hinweis Die Modellkarte nennt die Zahl der Beispiele für diese Zeilen, aber nicht Ergebniseinheiten, Details zu Eingabeaufforderungen, Evaluierungsdaten oder das Aggregationsverfahren. |
| Ungeklärt | preview-checkpoint-bridge Hinweis Die Ergebnisse der Preview-Karte sind ALLaM-2-7B ohne belegte Checkpoint-Zuordnung nicht zugeordnet. Separate Anbieterwerte für die benannte API-Route belegen keine identischen zugrunde liegenden Gewichte. |
| Ungeklärt | upstream-checkpoint-bridge-and-evaluation-protocol Hinweis Groqs exakte Routenseite allam-2-7b bezeichnet das Modell als ALLaM-2-7B und veröffentlicht routenspezifische Werte, nennt aber keine Serving-Revision, Zuordnung zu Upstream-Checkpoint oder Gewichten, ursprüngliches Evaluierungsdatum oder vollständiges Protokoll. Die vorhandenen Benchmarkzeilen für ALLaM-7B-Instruct-preview belegen den Upstream-Checkpoint dieser Route nicht und bleiben getrennt. |
| Weitere Quelle | Hugging Face · ALLaM 7B instruction model card · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Groq model documentation: ALLaM-2-7B, route allam-2-7b (abgerufen 17. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | EACL Anthology, MizanQA: Benchmarking Large Language Models on Moroccan Legal Question Answering (abgerufen 18. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Mendacium PSYOP-Bench Track A (abgerufen 20. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Exploring the Expressive Power of Large Language Models in Neuro-Fuzzy System Explainability: A Study on EEG-Based Seizure Detection (abgerufen 21. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 18. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | ALLaM research paper · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Ollama: kumulierte Downloads für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Replicate: kumulierte Ausführungen für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Google Trending Now: begrenzte Feed-Auswahl für Deutschland und USA |
| Weitere Quelle | Creative Commons Attribution 4.0 |