> ## Content Index
> Fetch the complete content index at: https://globalfeed.ai/llms.txt
> Use this file to discover other available public pages before exploring further.

# Mistral تطلق نموذج Voxtral مفتوحا لتحويل الكلام العربي إلى نص فوريا
- URL: https://globalfeed.ai/ar/mistral-ttlq-nmwdhj-voxtral-mftwh-lthwyl-lklm-laarby-l-ns-fwry/
- Published: 2026-10-10T18:55:30.000Z
- Updated: 2026-10-10T18:55:30.000Z
- Description: أطلقت Mistral AI نموذج Voxtral Mini 4B Realtime Arabic الذي يحول الكلام بالعربية ولهجاتها إلى نص في الوقت الفعلي، بترخيص Apache 2.0. وإلى جانبه نموذج LIDstral Arabic الذي يحدد لهجة النص المكتوب بالحروف العربية أو لغته. وقد طُوّر النموذجان بالتعاون مع وزارة الانتقال الرقمي المغربية.
- Author: GlobalFeed Editor
- Tags: Mistral, Voxtral, التعرف على الكلام, اللغة العربية, x-MistralAI, dil-ar, elle

أطلقت **Mistral AI** في 8 أكتوبر 2026 نموذجين للغة العربية على منصة Hugging Face. الأول **Voxtral Mini 4B Realtime Arabic**، وهو نموذج للتعرف على الكلام يحول العربية الفصحى المعاصرة واللهجات العربية إلى نص أثناء الحديث، ما يجعله مناسبا للترجمة النصية الحية والواجهات الصوتية. والثاني **LIDstral Arabic**، وهو مصنف سريع يحدد ما إذا كان النص المكتوب بالحروف العربية بالفصحى أو بأي لهجة، أو بلغة أخرى تستخدم الأبجدية نفسها. ويصدر النموذجان بترخيص Apache 2.0، وملفاتهما متاحة للتنزيل للجميع، ما يتيح للمؤسسات تشغيلهما على خوادمها الخاصة.

وبحسب بطاقتي النموذجين، طُوّر النموذجان بالتعاون مع وزارة الانتقال الرقمي وإصلاح الإدارة في المغرب، وهما جزء من الشراكة الاستراتيجية التي وقعتها Mistral والمغرب في يناير 2026\. وتصف Mistral النموذجين بأنهما "أصل سيادي للذكاء الاصطناعي" في إطار هذه الشراكة.

## تفريغ الكلام أثناء الحديث

يضم Voxtral Mini 4B Realtime Arabic نحو 4.4 مليار معامل، وقد جرى ضبطه للعربية انطلاقا من نموذج Mistral المتعدد اللغات Voxtral Mini 4B Realtime. ويعمل بطريقة متدفقة تنتج النص مع وصول الصوت، ويمكن ضبط زمن التأخير بحسب الاستخدام. وركز التدريب بشكل خاص على التناوب اللغوي، أي حين ينتقل المتحدث في منتصف الجملة من العربية إلى لغة أخرى ثم يعود. وبحسب قياسات Mistral، يبلغ متوسط معدل الخطأ على مستوى الحروف 8.82 بالمئة في سبع مجموعات اختبار عربية بتأخير قدره 480 جزءا من الثانية، أي بفارق 0.91 نقطة عن نتيجة 7.91 بالمئة التي يحققها نموذج الشركة Voxtral Transcribe Arabic. وتشمل مجموعات الاختبار، إلى جانب FLEURS، مجموعتين جديدتين هما Darija in the Wild التي تغطي الدارجة المغربية، وISMA.

يمكن تشغيل النموذج خادما عبر vLLM مع بث الصوت عبر WebSocket إلى نقطة اتصال فورية، كما يعمل مع مكتبة Transformers. ولا تذكر بطاقة النموذج حجم ذاكرة بطاقة الرسوميات المطلوب. والنموذج مخصص للعربية وحدها، وتوصي Mistral باستخدام نموذج Voxtral Mini 4B Realtime الأصلي للغات الأخرى.

## مصنف لتحديد اللهجة

يختار LIDstral Arabic فئة واحدة من 51 فئة تشمل العربية الفصحى المعاصرة، ولهجات بلدان مثل المغرب والجزائر وموريتانيا وليبيا والعراق ومصر، ولغات أخرى تُكتب بالحروف العربية. ويجمع النموذج بين مصنف قائم على fastText وشبكة عصبية صغيرة وخطوة لمعايرة الاحتمالات، ويعمل على المعالج من دون حاجة إلى بطاقة رسوميات. وفي تقييم Mistral الذي شمل 84,870 مثالا، بلغت درجة F1 للدارجة المغربية 88.67 بالمئة، مقابل 72.65 بالمئة لنموذج LahjatBERT و71.28 بالمئة لنموذج GlotLID v3 في الاختبار نفسه.

حُسبت معدلات الخطأ لنموذج الكلام بطريقة لتوحيد النصوص طُوّرت بالتعاون مع الوزارة المغربية، ولا تقدم بطاقة النموذج تفصيلا للنتائج بحسب كل لهجة. ولأن LIDstral يسند كل نص إلى فئة من فئاته الإحدى والخمسين حتما، فقد يخطئ مع اللغات غير المدعومة أو النصوص المختلطة اللغات. وللحصول على صورة أشمل، تابع أيضا تقييمات الباحثين المستقلين.

المصادر: [Hugging Face: بطاقة نموذج Voxtral Mini 4B Realtime Arabic](https://huggingface.co/mistralai/Voxtral-Mini-4B-Realtime-Arabic?ref=globalfeed.ai)، و[Hugging Face: بطاقة نموذج LIDstral Arabic](https://huggingface.co/mistralai/LIDstral-Arabic?ref=globalfeed.ai).