Les meilleurs modèles d’IA pour l’arabe
Un texte arabe consomme plus de tokens qu’un texte anglais, et l’écart dépend du modèle. Nous l’avons mesuré nous-mêmes, puis croisé avec des scores de qualité indépendants et les prix actuels pour montrer quels modèles offrent le meilleur rapport qualité-prix en arabe.
Le coût de l’arabe, par famille de modèles
| Tokeniseuri | Tokens (anglais) | Tokens (arabe) | Surcoût vs anglais |
|---|---|---|---|
| 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) et xAI (Grok) ne publient pas leurs tokeniseurs : ils ne peuvent pas être mesurés, et nous utilisons pour leurs modèles la moyenne des familles mesurées (marquée ≈). Gemini est estimé avec Gemma, le tokeniseur ouvert de Google.
Les modèles les plus performants et leur coût réel en arabe
Classements →| Modèle | Indice générali | Facteur arabe | Entréei | 1 000 pages |
|---|---|---|---|---|
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 |
Coût pour lire en entrée 1 000 pages de texte (environ 300 000 mots en anglais) rédigées en arabe. Chaque modèle reçoit le facteur mesuré sur le dernier tokeniseur public de son entreprise : c’est une estimation, car les modèles récents peuvent en utiliser un autre. ≈ signale les entreprises qui ne publient aucun tokeniseur (moyenne des familles mesurées).
Meilleur rapport qualité-prix en arabe
Modèles performants (indice général de 140 ou plus), du moins cher au plus cher pour traiter du texte en arabe.
- 0,01 $US / 1 000 pages
- 0,017 $US / 1 000 pages
- 0,036 $US / 1 000 pages
- 0,038 $US / 1 000 pages
- 0,045 $US / 1 000 pages
- 0,084 $US / 1 000 pages
- 0,09 $US / 1 000 pages
- 0,091 $US / 1 000 pages
Modèles conçus pour l’arabe
Les modèles spécialisés ne sont pas toujours disponibles via les grandes API ci-dessus, mais ils méritent d’être testés, notamment pour les variantes locales et les connaissances culturelles.
- Jais ↗Modèles arabe–anglais développés aux Émirats, publiés en poids ouverts.
- ALLaM ↗Modèles centrés sur l’arabe, développés par l’autorité saoudienne des données et de l’IA.
- Fanar ↗Modèles et assistant centrés sur l’arabe, développés au Qatar.
- Falcon Arabic ↗Versions arabes des modèles ouverts Falcon, du Technology Innovation Institute d’Abou Dhabi.
- SILMA ↗Petits modèles arabes ouverts, conçus pour tourner à faible coût.
Classements indépendants en arabe
Ces projets testent directement les modèles en arabe. Utilisez-les en complément des scores généraux ci-dessus.
- Open Arabic LLM Leaderboard (OALL) ↗Évalue des modèles ouverts sur des tests de connaissances et de raisonnement en arabe.
- HELM Arabic ↗Évaluation transparente et reproductible de modèles ouverts et commerciaux en arabe.
- Arabic Broad Leaderboard ↗Benchmark arabe large couvrant de nombreux types de tâches, avec mesures de vitesse.
Conseils pour utiliser l’IA en arabe
- Testez avec votre propre dialecte. La plupart des modèles sont plus forts en arabe standard moderne ; les résultats en dialecte égyptien, du Golfe, levantin ou maghrébin varient beaucoup plus d’un modèle à l’autre.
- Demandez explicitement l’arabe. Ajoutez « réponds en arabe » à vos instructions, surtout si votre question contient des termes anglais, sinon certains modèles changent de langue.
- Vérifiez l’affichage de droite à gauche. Un texte mêlant arabe et caractères latins (noms de produits, code, chiffres) peut s’afficher dans le désordre si votre application gère mal le sens d’écriture.
- Prévoyez des tokens en plus. Selon le modèle, le même contenu coûte de 26 % à 87 % de plus en arabe qu’en anglais : utilisez le tableau ci-dessus ou le compteur de tokens pour estimer.
- Relisez les noms, les chiffres et les voyelles. Un arabe généré peut être fluide tout en se trompant sur les noms propres, les dates ou les signes diacritiques : relisez avant de publier.
Notre méthode
Nous avons rédigé les quatre mêmes textes (une actualité, un e-mail client, une explication technique et des conseils de voyage) dans 15 langues, puis compté les tokens produits par chaque tokeniseur public. Les scores de qualité viennent d’Epoch AI et sont mesurés surtout en anglais : testez toujours les finalistes sur vos propres contenus en arabe.
Obtenir une recommandation personnaliséeCompter les tokens de votre texte