大型語言模型能用標準阿拉伯語回答問題，不表示它能掌握阿聯酋使用者的日常說法。詞語背後的慣用情境、地方知識和說話者關係，都會影響一句話真正要表達的意思。2026 年 10 月 6 日，阿布達比科技創新研究院（Technology Innovation Institute，TII）公布 Falcon-Emirati，將模型定位為面向阿聯酋阿拉伯語的語言模型。評估這類在地化模型，關鍵在於資料涵蓋誰、測試測到什麼，以及上線後如何發現錯誤。
Falcon-Emirati 要處理的問題，不只是阿拉伯語生成
TII 將 Falcon-Emirati 定位為能處理阿聯酋阿拉伯語詞彙、表達方式與文化脈絡的模型。這是發布方對產品方向的描述，現有公告不足以單獨證明它在各種真實場景都能正確理解使用者。
阿拉伯語在正式教育、新聞與書面場合常使用現代標準阿拉伯語，日常交談則有各地不同的口語形式。TII 在發布資料中指出，阿聯酋阿拉伯語包含特有詞彙、節奏、慣用語與文化指涉，像詩歌、諺語和軼事可能有難以逐字翻譯的含義。模型即使能辨認句子中的字，也可能錯過說話者暗示的情緒、立場或文化背景。
這讓問題從「能不能生成阿拉伯語」往前移到「它在哪些任務中理解哪些群體的表達」。若產品面向客服，使用者可能省略背景、使用地方說法，也可能在正式語和口語之間切換。假如模型只在標準語句子上表現穩定，客服系統仍可能把需求分錯類、把拒絕理解成同意，或以不合情境的語氣回答。語言能力因此需要連同任務、對象和錯誤後果一起定義。
TII 公告稱，Falcon-Emirati 以 Falcon-H1-Arabic 為基礎，開發時使用阿聯酋本地內容、涵蓋阿聯酋文化與傳承的現代標準阿拉伯語材料，以及參照阿聯酋語言資源製作的合成資料，也就是依既有語言資源生成的訓練樣本。這些是發布方揭露的設計資訊；公告沒有提供語料的完整清單、各來源比例、授權狀態或詳細訓練流程，因此不能據此推斷資料規模、取樣方式或每個群體受到的代表程度。
同一篇公告也公布模型在 Alyah 阿聯酋阿拉伯語基準測試取得 84.83%，並稱其高於參與比較的阿拉伯語與多語開放權重模型。這個數字描述的是發布方所列基準與比較條件下的結果。要判斷它對客服、語音助理或教育工具是否有幫助，還得知道題目如何設計、誰負責標註、模型版本與提示如何設定，以及錯誤如何計分。分數能回答特定測試的表現，不能直接代替真實使用成效。
「主權 AI 能力必須反映人們日常使用的語言。」TII 執行長 Najwa Aaraj 在官方發布資料中如此說明；這段話點出模型開發的目標，也不能取代對模型輸出品質的獨立評估。
方言和文化語境如何進入模型設計
模型需要處理詞彙、拼寫、語用、地域差異與語言切換，也需要確認訓練素材的來源和代表性。這些是一般方言模型的設計考量，不能全部當成 Falcon-Emirati 已公開採取的具體措施。
方言資料常見的困難，是同一個口語表達可能有不同拼寫，也可能依說話者、地區、年齡和對話場合而變化。社群媒體文字還會省略標點、混用外來詞或使用拉丁字母轉寫。若資料整理時只保留單一正字或標準化成書面語，模型看似容易訓練，卻可能失去辨識真實訊息所需的變異。反過來，未經篩選地蒐集大量網路文字，也會帶入垃圾內容、偏見、重複資料和未授權內容。
文化語境同樣不能只靠增添名詞解釋。諺語、玩笑、禮貌語和拒絕方式都與使用情境有關；同一個字面句子，對親友、客戶或公部門窗口可能有不同的得體程度。資料若只有詞句，沒有任務、對話脈絡或適當的標註，模型可能學到常見搭配，卻未必能在新情境判斷含義。這也是為什麼語料收集要和使用任務共同規劃，而不是只追求「多放一些方言文字」。
在地內容、經人工整理的資料和合成資料各有用途。人工整理有機會提高正確性和文化適切度，代價是耗時，也可能受標註者背景影響；合成資料能補足特定任務的例句，仍要檢查生成偏差與錯誤擴散；網路原生內容貼近日常使用，則需要處理權利、品質和隱私。資料治理要記錄來源、取得依據、整理方式、授權範圍和更新責任，讓團隊日後能追查某類錯誤從哪裡進入模型。
| 資料路徑 | 可能價值 | 檢查重點 |
|---|---|---|
| 社群或網路原生內容 | 保留日常拼寫和自然用語 | 取得權利、個資、垃圾內容、偏見與重複資料 |
| 在地專家整理內容 | 有機會補足語意和文化脈絡 | 標註者背景、共識流程、涵蓋地區與年齡層 |
| 合成或改寫資料 | 補充稀少任務與表達形式 | 生成錯誤、樣本同質性、與真實社群用法的差距 |
這些選擇沒有脫離情境的優劣排序。若預期用途是理解短訊息，拼寫變體、簡寫和上下文要占評估重點；若用途是生成公開服務回答，正確性、語氣、政策知識和升級轉人工的條件也要一併檢查。資料選擇會設定模型看得見哪些語言現象，也會影響哪一類錯誤較難被發現。
怎麼判斷模型真的理解在地表達
評測要涵蓋理解、生成、語用與文化適切性，並由熟悉當地表達的人檢視錯誤。單一總分或少數示例無法說明模型在不同任務、群體和風險情境中的表現。
評測題目應從預定用途出發。理解任務可以測試模型是否抓到使用者意圖、是否能辨別含糊或矛盾訊息；生成任務要觀察資訊正確性、語氣、是否不當套用刻板印象，以及何時應承認不確定或轉交人員。題目還需包含現代標準阿拉伯語與口語混用、拼寫變體、隱喻和省略等常見情況。測試資料若只由研究團隊撰寫的標準句構成，結果較難反映日常對話。
2025 年發表於 ACL Anthology 的 AraDiCE 研究建立阿拉伯方言與文化評測資源，涵蓋方言理解、生成和跨區域文化題目。研究摘要指出，阿拉伯語專用模型在部分方言任務上勝過多語模型，但方言辨識、生成和翻譯仍有挑戰。另一項 2025 年的文化基準研究由 11 名專家檢視超過 2,500 道題目，依流暢度、適切性、文化合宜、偏見、宗教敏感度和社會規範等面向標註。這些研究呈現的是評測設計可以如何擴充，並非 Falcon-Emirati 的獨立測試結果。
2026 年 LREC 收錄的 DialectalArabicMMLU，則將 3,000 題問答人工翻譯及調整為五種阿拉伯方言，其中包括阿聯酋方言，涵蓋 32 個學術與專業領域。研究者評估 19 個開放權重阿拉伯語及多語模型，發現不同方言間仍有明顯表現差異。這類基準讓跨方言比較更有依據，同時也提醒使用者：題型、樣本數和領域範圍會決定分數能代表什麼。選擇題答對不等同於能穩定處理自由對話或組織內部流程。
實際測試可以把整體分數拆成任務、用語形式、地區和使用者群體等切面，再逐類檢視錯誤。測試者應保存題目來源與標註依據，將模型版本、提示、生成參數和評分方式一併記錄，避免模型或測試條件變更後仍拿舊結果比較。對高風險任務，也要設定拒答或轉人工標準，追蹤錯誤會造成什麼影響，不只計算回答是否「看起來流暢」。
「研究凸顯文化敏感度對具包容性的阿拉伯語大型語言模型評估的重要性。」Nacar 等人在 2025 年的研究摘要也列出文化合宜、偏見、宗教敏感度與社會規範等人工檢視面向。這提醒開發團隊把在地社群納入題目設計和輸出審查，並將通用語言能力分數視為其中一項指標。
對繁體中文模型的參考，先從社群差異開始
可借鏡的是先界定服務對象與語言場景，再決定語料及測試方式。阿聯酋方言模型的資料和評測不能直接移植成台灣模型的答案，因為社群組成、用語和任務都不同。
台灣繁體中文也會隨地域、世代、職業和使用情境變化。使用者可能混用台語、客語、英語、注音或網路縮寫，也可能以不同說法描述同一件事。語言模型若偏重公開新聞或正式書面資料，便可能在客服、地方政府服務、教育或社區資訊等口語任務中遇到落差。這項風險不能只靠把語料總量擴大來消除，還要看不同群體的內容是否被納入，以及語料是否能合法、合目的地使用。
規劃繁體中文在地化模型時，可以先把預期任務寫成可檢查的情境，例如民眾如何詢問地方服務、年長者如何描述數位操作困難、使用者如何在中文和台語之間切換。接著邀請目標社群共同確認詞句是否自然、回答是否符合實際期待，並說明哪些內容屬於地區差異而非錯誤。這種參與也能避免由少數工程或內容人員代替整個社群定義「標準的在地說法」。
評估時應分開報告不同任務、族群和語言形式的表現，讓平均分數不會掩蓋特定使用者常遇到的失敗。若模型面向全民服務，台灣北中南、城鄉、年齡層與語言混用的差異都值得依用途評估；若只服務特定社群，則應清楚界定適用範圍和不適用情況。目標不是替所有人製造一種一致的說法，而是降低系統只對資料中最常見的使用者好用、對其他人失準的機率。
對新聞、公共服務或健康資訊等內容，還應分辨語言模型的表達能力與資訊正確性。能流暢地用台灣常用詞回答，不能證明內容符合最新規定或專業要求；任何需要依據事實、政策或專業判斷的任務，都要設計來源查核、更新機制和責任歸屬。這是「文化語境」之外仍要納入的產品條件。
在地化模型落地前要檢查哪些條件
先確認目標使用者、資料權利、代表性、任務評測、整合成本與錯誤處理責任。這些條件決定模型能否安全地進入工作流程，也決定問題發生後有沒有人能修正。
第一，確認資料和模型的取得方式。TII 官方發布資料稱 Falcon-Emirati 預計透過 Falcon Chat 平台提供，這項說明不能延伸成開放權重（可下載模型參數）、可自行部署或已具備特定商用授權。實際採用前要查看模型卡（Model Card，說明模型用途與限制的文件）、使用條款、部署方式、地區可用性、資料是否會送往外部服務，以及供應方如何處理輸入與輸出。尚未查明的條件應留待官方文件確認，不能從品牌名稱或「開放」字樣推定。
第二，檢查整合與維運成本。模型能否連接現有介面、知識庫、身份驗證和紀錄系統，會影響導入工作量。若輸出需要人員覆核，必須估算額外作業時間，也要界定誰負責處理錯誤、更新規則和回覆使用者。效能測試還應放在預計使用的硬體或服務環境，考量延遲、併發、監控、資安、服務中斷和供應方調整條款。模型得分較高，仍可能不適合某個成本或責任條件無法接受的場景。
第三，設定上線後的回饋與更新閉環。保留必要且合法的錯誤案例，讓使用者可以回報不自然表達、錯誤理解或不當回答；由熟悉語言與業務的人定期分類，決定要改資料、改提示、改流程或暫停某項功能。更新後重新執行舊測試和新增案例，觀察修正是否造成其他群體退步。更新記錄要包含版本、變更原因、測試結果與回復方式，確保品質變化可追溯。
評估在地化模型時，先完成以下檢查：
- 列出目標使用者、預期任務，以及可接受與不可接受的錯誤。
- 檢視語料來源、取得依據、地域與世代覆蓋，以及標註者背景。
- 以真實任務建立理解、生成和文化適切性測試，按群體與用語形式拆分結果。
- 確認授權、部署條件、整合成本、人工覆核責任和上線後更新流程。
- Falcon-Emirati 是 TII 公布、聚焦阿聯酋阿拉伯語的模型；官方規格與測試結果仍需依其公開條件解讀。
- 方言和文化語境涉及資料來源、表達變異、任務情境與社群參與，不能只靠擴大資料量處理。
- 在地化模型要用獨立且分群的評測檢查能力，再確認權利、整合、錯誤責任和更新安排。
常見問題
現有公開資訊可確認 TII 的設計定位和發布方公布的測試成績，不能單獨證明模型已具備普遍的文化理解能力。仍須檢視測試條件、獨立評測和真實使用回饋。
常見問題
Q1: Falcon-Emirati 是阿拉伯語通用模型嗎？
TII 將其定位為面向阿聯酋阿拉伯語的模型。這個定位不代表它能涵蓋所有阿拉伯方言，也不代表其表現在各種任務都相同。
Q2: Alyah 的 84.83% 可以和其他模型直接比較嗎？
只有在題目範圍、版本、提示、評分方式與比較模型一致時，分數才適合直接對照。解讀時仍要查看官方公布的測試說明，並確認此分數代表哪類任務。
Q3: 台灣團隊能直接採用 Falcon-Emirati 的訓練資料嗎？
不能從發布資訊推定資料可取得或可再利用。應先確認來源、授權和使用條款；可參考的是資料與評測需對準特定社群的設計原則。
Q4: 在地化模型上線後，還要重新評測嗎？
需要。模型版本、語料、使用者和服務流程都可能改變。持續收集合規的錯誤案例，並在更新後重跑分群測試，才能及早發現退步或新風險。
參考來源
- Technology Innovation Institute (2026). TII Launches Falcon-Emirati Alongside New Arabic AI Models for Speech and Visual Text Understanding. *Falcon LLM
- Mousi B, et al. (2025). AraDiCE: Benchmarks for Dialectal and Cultural Capabilities in LLMs. *Proceedings of the 31st International Conference on Computational Linguistics
- Altakrori MH, et al. (2026). DialectalArabicMMLU: Benchmarking Dialectal Capabilities in Arabic and Multilingual Language Models. *Proceedings of the Fifteenth Language Resources and Evaluation Conference
- Nacar O, et al. (2025). Towards Inclusive Arabic LLMs: A Culturally Aligned Benchmark in Arabic Large Language Model Evaluation. *Proceedings of the First Workshop on Language Models for Low-Resource Languages
