ذكر موقع MarkTechPost أن معهد الابتكار التكنولوجي (TII) في أبوظبي كشف عن Falcon-ASR، وهو نموذج للتعرف على الكلام يضم 1.6 مليار معامل، يركز على العربية واللهجة الإماراتية خصوصًا، ويدعم كذلك الإنجليزية والفرنسية والإسبانية والبرتغالية بمجموعة أوزان واحدة، من دون حاجة إلى تحديد اللغة مسبقًا، كما يحدد موضع كل كلمة داخل التسجيل الصوتي.

وفي تقييم أجراه المعهد على 6 مجموعات اختبار عربية، سجل النموذج متوسط معدل خطأ في الكلمات بلغ 20.92%، متقدمًا بفارق 2.25 نقطة على Audar-ASR-V1-Turbo الذي سجل 23.17%. وفي اختبار داخلي خاص بالإماراتية والخليجية بلغ معدل خطئه 22.73% مقابل 26.80% لنموذج Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct، أما في الإنجليزية فبلغ متوسطه 5.74% عبر 7 مجموعات، وكان أضعف أداء له 11.86% على Earnings-22.

ودُرب النموذج على تسجيلات بالإماراتية والعربية الفصحى ولهجات خليجية وعربية أخرى إضافة إلى الإنجليزية، مع إدخال ضوضاء خلفية وكلام متداخل وموسيقى وصدى ومؤثرات هاتفية لمحاكاة الحديث اليومي. ويستند إلى أبحاث Falcon3-Audio السابقة للمعهد، بينما لم يعثر الموقع على تفاصيل منشورة عن بنيته الدقيقة أو حجم بيانات تدريبه.

ويلفت الموقع إلى أن جميع النتائج صادرة عن المعهد نفسه، وأن الوصول إلى النموذج يقتصر على عرض تجريبي في Hugging Face يقبل مقاطع حتى 60 ثانية و20 ميغابايت، من دون نشر الأوزان أو الترخيص، مع خطط لإتاحة واجهة برمجية وتطبيقات أصلية.