TII（阿联酋人工智能研究所）正式发布其最新成果——Falcon-H1-Arabic，这是目前性能最强大的阿拉伯语语言模型系列，标志着阿拉伯语自然语言处理技术的重大突破。该系列基于创新的混合架构，融合了状态空间模型（Mamba）与Transformer注意力机制，实现线性时间扩展性与长程建模能力的平衡，显著提升对长文本的处理与理解能力。 Falcon-H1-Arabic包含3B、7B和34B三个参数规模的模型，均在多个关键指标上超越现有同类模型。其上下文窗口长度大幅提升：3B模型支持128K tokens，7B与34B模型则达到256K tokens（约20万词），足以处理整本小说或数百页技术文档，适用于法律分析、医疗记录、学术研究等高复杂度场景。为解决“中间信息丢失”问题，团队在后训练阶段特别优化了长上下文下的信息利用能力。 在数据层面，Falcon-H1-Arabic的预训练数据经过全面重构，采用深度语言学分析进行多阶段质量过滤，有效剔除噪声，提升文本连贯性与风格一致性。同时，模型大幅扩展了对埃及、黎凡特、海湾、马格里布等方言的覆盖，使生成内容更贴近真实多语境使用。训练数据中约3000亿token为阿拉伯语、英语及多语言内容，保障了在代码、STEM、跨语言推理等领域的强表现。 后训练阶段采用监督微调（SFT）与直接偏好优化（DPO）相结合的流程，重点提升模型在长文本中的逻辑连贯性、对话忠实度、结构化响应与语篇组织能力，避免常见错误如信息漂移或过度依赖上下文。 在多个权威基准测试中，Falcon-H1-Arabic表现卓越：3B模型在Open Arabic LLM Leaderboard（OALL）上得分约62%，领先Gemmas、Qwen等同类小模型；7B模型以71.7%得分超越多数10B级模型；34B模型在OALL上达75%，超越Llama-3.3-70B等更大规模模型，实现“以小博大”的性能突破。 三款模型各具定位：3B适合边缘设备、实时应用与高吞吐系统；7B为通用生产级主力，适用于企业聊天、摘要、内容生成；34B专为法律、医疗、科研等高精度任务设计，支持单次处理海量文档。 尽管性能领先，团队仍强调模型存在幻觉与偏见风险，建议在医疗、法律等关键领域使用时辅以人工审核。该成果得益于阿拉伯语NLP社区的开放协作，以及TII团队的长期投入。 Falcon-H1-Arabic现已在Hugging Face开源，提供三种规模版本，致力于推动阿拉伯语AI生态的发展与应用落地。