Today, Cohere is releasing a new state-of-the-art version of our lightweight Command R7B model that excels in advanced Arabic language capabilities for enterprises in the Middle East and Northern Africa. It is mission-critical for businesses to have secure AI technology that supports their global teams across a range of languages, dialects, and cultures. This release marks another step in Cohere’s commitment to provide measurable impact to customers through top-tier security, customization, and multilingual support.

Command R7B Arabic is a fast and highly efficient model that can be served on low-end GPUs, a MacBook, or even CPUs. Similar to other models in the R series, it offers a context length of 128k and industry-leading performance in its class across capabilities that matter most to businesses like regional language understanding and strong accuracy with citations using retrieval-augmented generation (RAG). Its compact size enables businesses to more easily scale Arabic language AI applications to production.

We have always prioritized ensuring our AI technology serves as many people, organizations, and markets as possible. This open-weights release creates new possibilities for Arabic-speaking developers and businesses. We will continue to deliver secure AI solutions designed to meet the specific needs of our global enterprise customers.

Leading enterprise performance and efficiency

Multilingual

Command R7B Arabic outperforms other leading models in its class across key enterprise tasks that rely on advanced Arabic language and culture understanding. While Command R7B is already a strong multilingual model, the R7B Arabic model offers improvements in all Arabic language dimensions. We achieved enhanced Arabic performance with no regression in the core languages Command R7B already supports.

Its long-context length allows it to process and generate text with high accuracy and coherence. The model is particularly well-suited for advanced business applications like RAG and building agents that require complex reasoning, multiple actions, and accessing internal information sources. It excels in instruction-following and length-control functionality so users can perform real-world tasks with AI in their native language. This includes document summarization, question answering on company materials, and leveraging external tools (search engines, APIs, and vector databases) to automate repetitive work.

Evaluations on capabilities that are relevant to enterprise tasks. Arabic language and cultural understanding (AlGhafa-Native + Arabic MMLU), Instruction Following (IFEval Arabic), and RAG (TyDI QA Arabic + FaithEval Arabic - an independently translated version of the well-known RAG benchmark FaithEval).

*Evaluations on enterprise usability factors. Auto win-rates on Arabic version of LMSYS Arena "Hard" human preference tasks (details can be found in our Aya Expanse* *release*).

Efficiency

Similar to Command R7B, R7B Arabic is designed for businesses that need to optimize for speed, cost-performance, and compute resources while maintaining high accuracy on enterprise tasks. It's one of the most efficient models in the market for scalable and practical AI applications. The model can be run on a single GPU, on-prem, and further fine-tuned to enhance performance.

Customization

We developed Command R7B Arabic to tackle a core limitation in the market with general purpose models. Businesses are looking for AI solutions that serve their specific needs. We focused on addressing the unique challenges of Arabic language processing such as managing complex morphology and ensuring accurate dialectal variations. With this release we are providing a customized solution for the Arabic language that will securely enable organizations in the region to accelerate adoption of AI.

We will continue to partner closely with enterprises across industries and geographies to provide seamless integration, expanded capabilities, and tailored AI solutions to boost productivity and efficiency.

Availability

Command R7B Arabic is available today on the Cohere platform as well as accessible on HuggingFace and Ollama. As we’ve done with the rest of the R series, we’re releasing the model weights to provide access to state-of-the-art AI technology for the research community.

If you are interested in on-prem deployment please reach out to our sales team.

———————————————————————————————————

اليوم، Cohere تصدر نسخة جديدة متطورة من نموذجنا Command R7B الأحدث الصغير الحجم وفائق السرعة و يتميز بقدرات متقدمة للغة العربية للمؤسسات في الشرق الأوسط وشمال أفريقيا. إنه من الأهمية القصوى لبلوغ أهداف الشركات أن تحظى بتقنيات ذكاء اصطناعي آمنة لدعم فرقها العالمية عبرعدة لغات ولهجات وثقافات. هذا الإصدار يمثل خطوة أخرى في تعهد Cohere لتقديم تأثير ملموس للعملاء من خلال أعلى درجات الأمان والتخصيص و دعم اللغات المتعددة.

يعد Command R7B Arabic نموذجاً سريعاً و ذا كفاءة عالية و يمكنه تقديم وحدات معالجة الرسوميات (GPU) منخفضة الأداء أو أجهزة ماك بوك أو حتى وحدات المعالجة المركزية (CPU). على شاكلة النماذج الأخرى في سلسلة R، فإنه يقدم طول سياق يبلغ 128K و أداءً رائدًا في الصناعة في فئته عبر القدرات الأكثر أهمية بالنسبة للشركات مثل فهم اللغة الإقليمية والدقة القوية مع الرجوع إلى المصادر باستخدام التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG). يمكن لحجمه الصغير أن يمكّن الشركات من توسيع تطبيقات الذكاء الاصطناعي باللغة العربية بسهولة أكبر للإنتاج.

لقد وضعنا دائمًا على رأس أولوياتنا ضمان خدمة تقنية الذكاء الاصطناعي لأكبر عدد ممكن من الأشخاص والمؤسسات والأسواق. و يخلق هذا الإصدار المفتوح المصدر إمكانيات جديدة للمطورين والشركات التي تتحدث اللغة العربية. و سنواصل تقديم حلول الذكاء الاصطناعي الآمنة المصممة لتلبية الاحتياجات المحددة لعملائنا من المؤسسات العالمية.

أداء وكفاءة مؤسسية رائدة

متعدد اللغات

يتفوق Command R7B Arabic على النماذج الرائدة الأخرى في فئته عبر المهام المؤسسية الرئيسية التي تعتمد على الفهم المتقدم للغة والثقافة العربية. على الرغم من أن Command R7B يعد نموذجًا قويًا متعدد اللغات، فإن نموذج R7B Arabic يقدم تحسينات في كل أبعاد اللغة العربية. لقد حققنا أداءً محسنًا للغة العربية دون أي تراجع في اللغات الأساسية التي يدعمها Command R7B مسبقًا.

يتيح طوله الكبير في سياق النص معالجة وتوليد النص بدقة عالية واتساق. يعد النموذج مناسبًا بشكل خاص للتطبيقات التجارية المتقدمة مثل RAG و بناء agents الذين يحتاجون إلى استدلال معقد، وتنفيذ إجراءات متعددة، والوصول إلى مصادر المعلومات الداخلية. يتميز النموذج بقدرات فائقة في اتباع التعليمات والتحكم في طول النص، مما يسمح للمستخدمين أداء المهام الواقعية باستخدام الذكاء الاصطناعي بلغتهم الأم. يشمل ذلك تلخيص المستندات، والإجابة على الأسئلة المتعلقة بمواد الشركة، والاستفادة من الأدوات الخارجية (مثل محركات البحث و APIs وقواعد البيانات المتجهات) لأتمتة الأعمال المتكررة

تقييمات القدرات المتعلقة بالمهام المؤسسية: اللغة العربية والفهم الثقافي (AlGhafa-Native + Arabic MMLU). اتباع التعليمات (IFEval Arabic). التوليد المعزز بالاسترجاع (FaithEval Arabic + TyDI QA Arabic - نسخة مترجمة من FaithEval معيار RAG الشهير).

تقييمات عوامل قابلية الاستخدام المؤسسي. معدلات الفوز التلقائي في النسخة العربية لساحة LMSYS مهام التفضيل البشري "الصعبة" (يمكن إيجاد التفاصيل في إصدار AYA Expanse الخاص بنا)

الكفاءة

على غرار Command R7B تم تصميم R7B Arabic للأعمال والشركات التي تحتاج إلى تحسين من أجل السرعة، وتكلفة الأداء وموارد الحوسبة مع الحفاظ على الدقة الفائقة في أداء المهام المؤسسية. إنه أحد أكثر النماذج كفاءة في السوق لتطبيقات الذكاء الاصطناعي العملية والقابلة للتطوير. يمكن تشغيل النموذج على وحدة معالجة رسومات (GPU)، وعلى الأجهزة المحلية في مكان العمل، ويمكن ضبطه بشكل أكبر لتحسين الأداء.

التخصيص

قمنا بتطوير Command R7B Arabic لمعالجة قيود جوهرية في السوق من خلال نماذج الأغراض العامة. تبحث الشركات عن حلول الذكاء الاصطناعي التي تخدم احتياجاتها الخاصة. لقد قمنا بالتركيز على معالجة التحديات الفريدة لمعالجة اللغة العربية مثل إدارة الصرف المعقد وضمان التنوعات الدقيقة في اللهجات. من خلال هذا الإصدار، نقدم حلًا مخصصًا للغة العربية من شأنه أن يمكن المؤسسات في المنطقة من تسريع عملية تبني الذكاء الاصطناعي بشكل آمن.

سنواصل الشراكة عن كثب مع المؤسسات عبر الصناعات والمناطق الجغرافية المختلفة لتوفير تكامل سلس، وقدرات موسعة، وحلول الذكاء الاصطناعي المصممة خصيصًا لتعزيز الإنتاجية والكفاءة.

الإتاحة

يتواجد Command R7B Arabic اليوم على منصة Cohere platform وكذلك يمكن الوصول إليه على HuggingFace و Ollama. وكما فعلنا مع بقية سلسلة R، فإننا نصدر أوزان النموذج لتسهيل الوصول إلى أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي لمجتمع البحث.

إذا كنت مهتمًا بالإطلاق عبر الأجهزة المحلية للمؤسسة، فيرجى التواصل مع فريق المبيعات لدينا.

Introducing Command R7B Arabic