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Arabic.AI于10月17日发布技术说明，介绍其两款翻译模型的评测结果：5B参数的LLM-T面向阿拉伯语及领域术语场景；1B参数的LLM-N覆盖英语加45种语言。公司报告称，LLM-N在单台工作站完成91,080句翻译用时1,058秒；在功耗上限为10瓦的设备上约为每秒15个token，抽样对比的COMET质量与工作站结果相差不超过0.1。
这份说明还报告LLM-T在FLORES阿拉伯语到英语方向的COMET为94.0、英语到阿拉伯语为91.0。需要注意，数字来自厂商发布的技术说明；文中明确指出，LLM-T和LLM-N的评测设置不同，不能作严格的模型间横向比较。10瓦设备的质量对比也只是抽样结果，并非完整测试集的平均值。
这项工作的看点不是“越小越强”，而是针对重复、边界清晰的翻译任务，探索把模型部署到本地或低功耗设备的可行性；实际效果仍应以独立复测和具体语言场景为准。
来源：Arabic.AI官方技术说明，2026年10月17日。https://arabic.ai/the-case-for-right-sized-ai/ |
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