Los mejores modelos de IA para árabe
El texto en árabe usa más tokens que el inglés, y la diferencia depende del modelo. Lo medimos nosotros mismos y lo combinamos con puntuaciones de calidad independientes y precios actuales para mostrar qué modelos ofrecen los mejores resultados por tu dinero en árabe.
El costo del árabe, por familia de modelos
| Tokenizadori | Tokens (inglés) | Tokens (árabe) | Extra frente al inglés |
|---|---|---|---|
| Mistral (Nemo) | 220 | 277 | +26 % |
| OpenAI (GPT-4o) | 219 | 295 | +35 % |
| Google (Gemma 3) | 218 | 320 | +47 % |
| Meta (Llama 4) | 219 | 347 | +58 % |
| Alibaba (Qwen 3) | 219 | 360 | +64 % |
| DeepSeek (V3.1) | 219 | 368 | +68 % |
| Z.ai (GLM-4.5) | 219 | 409 | +87 % |
Anthropic (Claude) y xAI (Grok) no publican sus tokenizadores, así que no se pueden medir; para sus modelos usamos el promedio de las familias medidas (marcado con ≈). Gemini se estima con Gemma, el tokenizador abierto de Google.
Los modelos más capaces y su costo real en árabe
Rankings →| Modelo | Índice generali | Factor del árabe | Entradai | 1000 páginas |
|---|---|---|---|---|
GPT-6 AstraOpenAI | 166,6 | ×1,35 | 10 US$ | 4,56 US$ |
Claude Fable 5.1Anthropic | 165,0 | ≈ ×1,55 | 10 US$ | 5,25 US$ |
Claude Fable 5Anthropic | 163,6 | ≈ ×1,55 | 10 US$ | 5,25 US$ |
Claude Opus 5Anthropic | 162,7 | ≈ ×1,55 | 5 US$ | 2,62 US$ |
GPT-5.5 ProOpenAI | 162,5 | ×1,35 | 30 US$ | 13,69 US$ |
GPT-5.6 SolOpenAI | 162,0 | ×1,35 | 2 US$ | 0,912 US$ |
GPT-5.6 TerraOpenAI | 159,3 | ×1,35 | 2 US$ | 0,912 US$ |
GPT-5.5OpenAI | 159,3 | ×1,35 | 5 US$ | 2,28 US$ |
GPT-5.4 ProOpenAI | 159,1 | ×1,35 | 30 US$ | 13,69 US$ |
Claude Opus 4.8Anthropic | 158,3 | ≈ ×1,55 | 5 US$ | 2,62 US$ |
Gemini 3.7 FlashGoogle DeepMind | 157,7 | ×1,47 | 0,75 US$ | 0,371 US$ |
Kimi K3Moonshot AI | 157,7 | ≈ ×1,55 | 3 US$ | 1,57 US$ |
Gemini 3.8 FlashGoogle DeepMind | 157,1 | ×1,47 | 0,75 US$ | 0,371 US$ |
Muse Spark 1.3Meta | 156,9 | ×1,58 | 1,25 US$ | 0,671 US$ |
GPT-5.4OpenAI | 156,9 | ×1,35 | 2,50 US$ | 1,14 US$ |
Costo de leer como entrada 1000 páginas de texto (unas 300.000 palabras en inglés) escritas en árabe. Cada modelo recibe el factor medido en el tokenizador público más reciente de su empresa, así que tómalo como una estimación: los modelos nuevos pueden usar otro tokenizador. ≈ indica empresas que no publican su tokenizador (promedio de las familias medidas).
La mejor relación calidad-precio en árabe
Modelos potentes (índice general de 140 o más), del más barato al más caro para procesar texto en árabe.
- 0,01 US$ / 1000 páginas
- 0,017 US$ / 1000 páginas
- 0,036 US$ / 1000 páginas
- 0,038 US$ / 1000 páginas
- 0,045 US$ / 1000 páginas
- 0,084 US$ / 1000 páginas
- 0,09 US$ / 1000 páginas
- 0,091 US$ / 1000 páginas
Modelos creados para el árabe
Los modelos especializados no siempre están disponibles en las grandes API de arriba, pero vale la pena probarlos, sobre todo para variantes regionales y conocimiento cultural.
- Jais ↗Modelos árabe-inglés de los Emiratos Árabes Unidos, publicados con pesos abiertos.
- ALLaM ↗Modelos centrados en el árabe, desarrollados por la autoridad saudí de datos e IA.
- Fanar ↗Modelos y asistente centrados en el árabe, desarrollados en Catar.
- Falcon Arabic ↗Versiones en árabe de los modelos abiertos Falcon, del Technology Innovation Institute de Abu Dabi.
- SILMA ↗Modelos árabes abiertos y pequeños, pensados para funcionar a bajo costo.
Rankings independientes en árabe
Estos proyectos evalúan los modelos directamente en árabe. Úsalos junto con las puntuaciones generales de arriba.
- Open Arabic LLM Leaderboard (OALL) ↗Evalúa modelos abiertos en pruebas de conocimiento y razonamiento en árabe.
- HELM Arabic ↗Evaluación transparente y reproducible de modelos abiertos y comerciales en árabe.
- Arabic Broad Leaderboard ↗Benchmark amplio en árabe que cubre muchos tipos de tareas, con mediciones de velocidad.
Consejos para usar la IA en árabe
- Prueba con tu propio dialecto. La mayoría de los modelos rinden mejor en árabe estándar moderno; los resultados en dialecto egipcio, del Golfo, levantino o magrebí varían mucho más de un modelo a otro.
- Pide el árabe de forma explícita. Añade «responde en árabe» a tus instrucciones, sobre todo si tu pregunta contiene términos en inglés; si no, algunos modelos cambian de idioma.
- Comprueba la escritura de derecha a izquierda. Un texto que mezcla árabe y caracteres latinos (nombres de productos, código, números) puede aparecer desordenado si tu aplicación no gestiona bien la dirección del texto.
- Prevé tokens adicionales. Según el modelo, el mismo contenido cuesta entre un 26 % y un 87 % más en árabe que en inglés: usa la tabla de arriba o el contador de tokens para calcularlo.
- Revisa nombres, cifras y signos diacríticos. Un texto árabe generado puede ser fluido y aun así equivocarse en nombres propios, fechas o vocales: revísalo antes de publicarlo.
Cómo lo medimos
Escribimos los mismos cuatro textos (una noticia, un correo a un cliente, una explicación técnica y consejos de viaje) en 15 idiomas, y contamos los tokens que produce cada tokenizador público. Las puntuaciones de calidad provienen de Epoch AI y se miden sobre todo en inglés, así que prueba siempre a los finalistas con tu propio contenido en árabe.
Obtén una recomendación personalizadaCuenta los tokens de tu propio texto