Zolamir
ع
EnglishENFrançaisFREspañolESالعربيةع

أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي للغة اليابانية

قد يحتاج النص نفسه باللغة اليابانية إلى عدد من الرموز يختلف عنه بالإنجليزية، ويختلف الفارق من نموذج لآخر. قسنا ذلك بأنفسنا، ثم جمعناه مع درجات جودة مستقلة والأسعار الحالية لنبيّن أي النماذج تمنحك أفضل نتيجة مقابل ما تدفعه باللغة اليابانية.

يحتاج النص نفسه إلى رموز أكثر بنسبة تتراوح بين 17‎%‎ و70‎%‎ باللغة اليابانية مقارنة بالإنجليزية، بحسب النموذج. Google (Gemma 3) هو الأكثر كفاءة، وMistral (Nemo) هو الأقل.

تكلفة اللغة اليابانية حسب عائلة النماذج

أداة التقطيعiالرموز (الإنجليزية)الرموز (اليابانية)الزيادة مقارنة بالإنجليزية
Google (Gemma 3)218255
+17‎%‎
Meta (Llama 4)219291
+33‎%‎
Alibaba (Qwen 3)219308
+41‎%‎
Z.ai (GLM-4.5)219335
+53‎%‎
DeepSeek (V3.1)219338
+54‎%‎
OpenAI (GPT-4o)219353
+61‎%‎
Mistral (Nemo)220375
+70‎%‎

لا تنشر Anthropic (Claude) وxAI (Grok) أدوات التقطيع الخاصة بهما، لذا لا يمكن قياسهما، ونستخدم لنماذجهما متوسط العائلات المقاسة (مع علامة ≈). ويُقدَّر Gemini باستخدام Gemma، أداة التقطيع المفتوحة من Google.

أقوى النماذج وتكلفتها الفعلية باللغة اليابانية

التصنيفات →
النموذجالمؤشر العامiمعامل اليابانيةالمدخلاتi1,000 صفحة
166.6×1.61‏10 US$‏5.46 US$
165.0≈ ×1.47‏10 US$‏4.98 US$
163.6≈ ×1.47‏10 US$‏4.98 US$
Claude Opus 5Anthropic
162.7≈ ×1.47‏5 US$‏2.49 US$
162.5×1.61‏30 US$‏16.38 US$
162.0×1.61‏2 US$‏1.09 US$
159.3×1.61‏2 US$‏1.09 US$
GPT-5.5OpenAI
159.3×1.61‏5 US$‏2.73 US$
159.1×1.61‏30 US$‏16.38 US$
158.3≈ ×1.47‏5 US$‏2.49 US$
Gemini 3.7 FlashGoogle DeepMind
157.7×1.17‏0.75 US$‏0.296 US$
Kimi K3Moonshot AI
157.7≈ ×1.47‏3 US$‏1.49 US$
Gemini 3.8 FlashGoogle DeepMind
157.1×1.17‏0.75 US$‏0.296 US$
156.9×1.33‏1.25 US$‏0.563 US$
GPT-5.4OpenAI
156.9×1.61‏2.50 US$‏1.36 US$

تكلفة قراءة 1,000 صفحة من النص (نحو 300,000 كلمة بالإنجليزية) مكتوبة باللغة اليابانية كمدخلات. يحصل كل نموذج على المعامل المقاس على أحدث أداة تقطيع عامة لشركته، لذا فهو تقدير، إذ قد تستخدم النماذج الأحدث أداة مختلفة. تشير ≈ إلى الشركات التي لا تنشر أداة تقطيع (متوسط العائلات المقاسة).

أفضل قيمة مقابل السعر باللغة اليابانية

نماذج قوية (مؤشر عام 140 أو أكثر) مرتبة من الأرخص إلى الأغلى في معالجة النص باللغة اليابانية.

  • DeepSeek V4 Flash 0731
    المؤشر العام 154.5 · ×1.54
    ‏0.0094 US$ / 1,000 صفحة
  • Qwen3.7 Flash
    المؤشر العام 144.6 · ×1.41
    ‏0.014 US$ / 1,000 صفحة
  • Gemma 4 26B A4B
    المؤشر العام 141.9 · ×1.17
    ‏0.03 US$ / 1,000 صفحة
  • Qwen3.5-Flash
    المؤشر العام 144.0 · ×1.41
    ‏0.031 US$ / 1,000 صفحة
  • Gemma 4 31B
    المؤشر العام 142.7 · ×1.17
    ‏0.035 US$ / 1,000 صفحة
  • Qwen3.6 35B A3B
    المؤشر العام 143.9 · ×1.41
    ‏0.071 US$ / 1,000 صفحة
  • GLM 5.2
    المؤشر العام 151.8 · ×1.53
    ‏0.075 US$ / 1,000 صفحة
  • Qwen3.5-35B-A3B
    المؤشر العام 142.5 · ×1.41
    ‏0.077 US$ / 1,000 صفحة

نصائح لاستخدام الذكاء الاصطناعي باللغة اليابانية

  1. اطلب الإجابة باللغة اليابانية صراحةً، خاصةً إذا تضمن سؤالك مصطلحات إنجليزية، وإلا فقد ينتقل بعض النماذج إلى الإنجليزية.
  2. اختبر النماذج على محتواك الخاص. تُقاس درجات الجودة غالبًا بالإنجليزية، لذا جرّب النماذج المرشحة على أمثلة حقيقية باللغة اليابانية قبل أن تقرر.
  3. قارن تكلفة الرموز. بحسب النموذج، يكلّف المحتوى نفسه باللغة اليابانية بين +17‎%‎ و+70‎%‎ مقارنة بالإنجليزية، وGoogle (Gemma 3) هو الأكثر كفاءة في معالجته.
  4. حدد جمهورك. تختلف المفردات والنبرة ودرجة الرسمية بين المناطق والمواقف، فأخبر النموذج لمن تكتب.
  5. راجع الأسماء والأرقام وعلامات الترقيم. قد يكون النص المولَّد سلسًا لكنه يخطئ في أسماء الأعلام أو التواريخ أو الأعراف المحلية، فراجع أي محتوى قبل نشره.

كيف قسنا

كتبنا النصوص الأربعة نفسها (خبر، ورسالة لعميل، وشرح تقني، ونصائح سفر) بـ 15 لغة، ثم عددنا الرموز التي تنتجها كل أداة تقطيع متاحة للعموم. تأتي درجات الجودة من Epoch AI وتُقاس غالبًا بالإنجليزية، لذا اختبر دائمًا النماذج المرشحة على محتواك الخاص باللغة اليابانية.

احصل على توصية مخصصةاحسب رموز نصك