Jais 3 vs Jais 2 : même laboratoire, dix mois, et un modèle entièrement différent

La famille Jais 3 et Jais-2-70B-Chat viennent du même laboratoire à onze mois d'écart, et si vous ne lisez que le nombre de paramètres, vous en concluriez que la version plus récente a reculé. Jais-2-70B-Chat est un modèle dense de 70B publié le 9 décembre 2025. Le modèle phare de Jais 3, Jais-3-375B-A23B, stocke 375B de paramètres et en active 23B par token. Le modèle dense Jais-3-32B fait moins de la moitié de la taille du 70B de Jais 2. Ce n'est pas une régression — c'est tout l'intérêt du changement de génération, et le vérifier prend environ deux minutes sur le Hub. Jais 2 est un modèle de chat avec un fichier de licence à accès restreint et un identifiant d'article dans ses tags. Jais 3 est une famille de sept checkpoints ouverts avec des recettes de déploiement publiées dix jours avant son propre communiqué de presse. La question utile n'est pas de savoir lequel obtient les meilleurs scores ; c'est de savoir sur lequel vous pouvez construire, et chaque ligne de cette réponse pointe dans la même direction.

Le gating est la première différence et il n’est pas cosmétique

Les modèles Jais-2-70B-Chat et Jais-2-8B-Chat portent tous deux accès restreint : auto sur le Hub. L'accès restreint automatique signifie une approbation automatisée — vous acceptez les conditions et obtenez l'accès — mais l'acceptation reste une étape, et la fiche du modèle 70B renvoie HTTP 401 à une lecture non authentifiée. Vous ne pouvez pas voir ce que le modèle affirme de lui-même sans d'abord accepter quelque chose.

• Les checkpoints de base de Jais 3 ne sont pas soumis à restriction d'accès. inception42/Jais-3-375B-A23B, Jais-3-32B, Jais-3-7B, Jais-3-3.7B, Jais-3-0.9B et Jais-3-MoVA-36B-A4B se lisent tous sans authentification, tous sous Apache 2.0, tous avec des tableaux de benchmarks dans la fiche.

• Les versions quantifiées et edge sont également en accès libre. Points de contrôle FP8, GGUF pour llama.cpp et Ollama, et versions MLX 4 bits, 8 bits et bf16 au sein de l’organisation IFM. Les versions MLX 32B sont arrivées le 1er octobre, les GGUF 3,7B et 7B le 13 octobre.

• La portée de Jais 2 après onze mois est faible. Le modèle 70B a accumulé environ 1 752 téléchargements sur le Hub et la version GGUF du 8B environ 340. Ce ne sont pas des chiffres qui décrivent un modèle en production — ils décrivent un modèle qui a été publié, à accès restreint, et peu sollicité.

• Texte de la licence — Apache 2.0 est également déclaré dans les métadonnées de la fiche de Jais 2, donc la licence n'a jamais été l'obstacle. Le verrou, si.

Deux conceptions de modèles différentes, et non deux tailles d’un même modèle

La rupture architecturale est plus importante que ne le suggère son appellation.

• Jais 2 déclare model_type: jais2 avec Jais2ForCausalLM et un template de chat dérivé de Llama — <|start_header_id|> et <|eot_id|> tokens, un rôle ai pour le tour de l'assistant. C'est un décodeur dense classique avec son propre nom d'architecture sur une conception familière.

• Jais 3 déclare model_type: k2_horizon avec K2HorizonForCausalLM — une lignée entièrement différente, partageant sa dénomination avec les modèles de recherche K2-Horizon d'IFM, et exigeant --trust-remote-code dans chaque commande de service, car l'implémentation est personnalisée.

• Le modèle phare est un mélange d'experts de 192 experts qui route 8 experts par token.Jais 2 n'a aucune variante MoE ; ses deux checkpoints publiés sont denses.

• Jais-3-MoVA-36B-A4B ajoute une attention Mixture-of-Values par-dessus le MoE/strong> — 36B stockés, 4B actifs par token. Ce design n'existe nulle part dans Jais 2.

• Le contexte est la rupture structurelle. Tous les checkpoints de Jais 3, à l'exception du 0.9B, vont jusqu'à 524 288 tokens. Les métadonnées de la carte de Jais 2 ne publient aucune longueur de contexte, et la documentation de serving de la famille n'existe pas sous la forme de celle de Jais 3.

Ce que Jais 3 ajoute que Jais 2 ne pouvait pas faire

Voici la version courte de la raison pour laquelle la famille plus récente constitue une catégorie de produits différente.

• Séparation du raisonnement. --reasoning-parser k2_horizon place la trace de réflexion dans reasoning_content et la réponse dans content. La profondeur est alors un paramètre par requête — reasoning_effort: high ou low — plutôt que quelque chose intégré dans un checkpoint.

• Appel d'outils avec un parseur, et trois formats de transmission. --tool-call-parser k2_horizon plus --enable-auto-tool-choice, avec json, xml et xml_typed sélectionnables par requête. La fiche de Jais 2 annonce un usage conversationnel ; l'utilisation d'outils ne fait pas partie de ses capacités déclarées.

• Points de contrôle par étapes que vous pouvez inspecter. Jais 3 publie séparément les branches CPT, Cooldown, FTPO et SFT sur le dépôt phare. Pour la recherche sur la dynamique d'entraînement, c'est la différence entre un modèle et une étude de cas.

• Journaux d'entraînement en accès libre. IFM donne un lien vers un projet W&B pour le modèle phare. Jais 2 mentionne un identifiant d'article et rien d'autre d'opérationnel.

• Une échelle de tailles. Les modèles textuels publiés de Jais 2 sont 70B et 8B. Jais 3 couvre 0,9B, 3,7B, 7B, 32B, 36B-A4B et 375B-A23B, il y a donc un checkpoint qui tient sur un GPU et un checkpoint qui est à la hauteur d’une ambition. L’Adapter et -Uno, des variantes, se trouvent à leurs côtés.

Un modèle I/O arabe est le seul domaine où Jais 2 l'emporte encore en portée

Il y a une chose que Jais 2 fait qu'aucun checkpoint textuel de Jais 3 ne fait, et l'article serait malhonnête de ne pas le dire : la gamme Jais 2 est documentée comme bilingue arabe et anglais par conception, avec l'identifiant d'article arxiv:2608.13580 associé aux deux dépôts Jais 2. Les fiches de Jais 3 déclarent elles aussi l'arabe et l'anglais, et sa suite de benchmarks est massivement centrée sur l'arabe — MMLU arabe, AraSTEM, GSM8K arabe, identification de dialectes, IslamicQA, culture arabe, diacritisation, analyse syntaxique.

La différence tient à la destination du travail. La promesse de Jais 2, c’est la parité conversationnelle bilingue. Celle de Jais 3, c’est une profondeur native en arabe — dialectes, culture, connaissances islamiques, diacritiques et comportement agentique en arabe. Ce sont des paris différents, et une équipe dont la charge de travail est véritablement à moitié en anglais devrait lire la documentation de Jais 2 avant de supposer que Jais 3 le supplante sur cet axe.

Ce que Jais 3 a que Jais 2 n’a pas, du côté de la parole, c’est un frère plutôt qu’un successeur : Jais-ASR est un modèle distinct construit sur une base Jais-3-4B, couvrant l’arabe standard moderne ainsi que les dialectes de 19 pays arabes, avec alternance de langues vers l’anglais, le français, l’espagnol et l’italien, publié sous Apache 2.0 avec son propre plugin vLLM et son propre ensemble de benchmarks. Si votre pipeline prend de la parole en entrée et produit du texte en sortie, c’est l’artefact de la génération Jais 3 qu’il vous faut, et il n’existe rien d’équivalent dans Jais 2.

La comparaison que personne ne peut faire honnêtement

Il n'existe aucune comparaison directe publiée entre Jais 3 et Jais 2, et l'article ne va pas en construire une. Les fiches de Jais 3 présentent des résultats face à des modèles de référence — Qwen 3.5, MiniMax M3, Gemma 4, Falcon-H1, Muse-Glimmer, Fanar 2 — et non face à Jais 2. Les chiffres de référence de Jais 2 se trouvent dans une fiche à accès restreint, produits sur un banc d'essai plus ancien, et les deux ensembles ne sont pas comparables. Tous les chiffres des tableaux de Jais 3 proviennent d'IFM lui-même, sans vérification par un tiers, et il en va de même pour tout ce que Jais 2 a publié.

Ce que l'on peut dire sans harnais d'évaluation, c'est ce que coûte réellement une migration, et c'est la partie dont les praticiens ont besoin. Jais 3 exige --trust-remote-code, un k2_horizon pour l'analyse du raisonnement, un k2_horizon pour l'appel d'outils, et un échantillonnage dépendant de la langue — température 1,0 pour l'anglais et 0,7 pour l'arabe en mode réflexion, contre une valeur par défaut de 0,2 en dehors. Il lui faut aussi un budget d'au moins 32 768 jetons de sortie. Rien de tout cela ne constitue un remplacement direct pour une intégration Jais 2, et copier tel quel un corps de requête Jais 2 produira de mauvais résultats pour des raisons qui ressemblent à la qualité du modèle mais relèvent de la configuration.

Comment exécuter la mise à niveau comme une expérimentation plutôt qu’une migration

Personne ne devrait remplacer une charge de travail arabe qui fonctionne par un modèle non éprouvé sur la seule foi d’un tableau de benchmarks d’un fournisseur. La bonne approche est une comparaison côte à côte : mêmes prompts, les deux modèles, évaluez-les vous-même, et seulement ensuite basculez le trafic. La licence de Jais 3 facilite cela au niveau des poids — Apache 2.0, pas de restriction d’accès, des recettes pour vLLM et SGLang avec les flags exacts, et une configuration AMD MI355X validée aux côtés des configurations NVIDIA pour le modèle phare.

Au niveau de la requête, ce qui rend une comparaison côte à côte peu coûteuse, c'est de ne pas avoir à mettre en place deux intégrations. OrcaRouter est une API unique couvrant plus de 200 modèles, avec 0 % de marge, le prix catalogue du fournisseur répercuté tel quel, et son DSL de routage est conçu exactement pour cette comparaison — vous composez les deux modèles en un seul appel et récupérez les deux réponses, plutôt que de maintenir deux clients et un script de diff. Le basculement automatique couvre l'autre moitié du problème : une génération non éprouvée peut prendre une part du trafic de production pendant qu'une génération déjà mesurée absorbe le reste, et un chemin de réponse défaillant bascule automatiquement au lieu de faire échouer la requête. Ni Jais 2 ni Jais 3 ne figurent aujourd'hui dans notre catalogue, donc vérifiez la liste des modèles avant de concevoir autour d'un auto-hébergement — et si votre intérêt porte sur la comparaison plutôt que sur le déploiement, c'est cette liste qui évolue le plus vite.

La conclusion honnête est celle-ci : Jais 3 n’est pas un Jais 2 en plus grand, c’est un effort de laboratoire différent, avec une licence ouverte, une échelle de six tailles et une surface de service agentique, et les onze mois qui les séparent ont apporté plus que de l’échelle. Savoir s’il est meilleur pour votre travail est une question à laquelle seuls vos prompts peuvent répondre, et la seule preuve publiée à ce sujet jusqu’ici est celle du fournisseur lui-même.