问题答案（QA）是自然语言处理中最具挑战性的最具挑战性的问题之一（NLP）。问答（QA）系统试图为给定问题产生答案。这些答案可以从非结构化或结构化文本生成。因此，QA被认为是可以用于评估文本了解系统的重要研究区域。大量的QA研究致力于英语语言，调查最先进的技术和实现最先进的结果。然而，由于阿拉伯QA中的研究努力和缺乏大型基准数据集，在阿拉伯语问答进展中的研究努力得到了很大速度的速度。最近许多预先接受的语言模型在许多阿拉伯语NLP问题中提供了高性能。在这项工作中，我们使用四个阅读理解数据集来评估阿拉伯QA的最先进的接种变压器模型，它是阿拉伯语 - 队，ArcD，AQAD和TYDIQA-GoldP数据集。我们微调并比较了Arabertv2基础模型，ArabertV0.2大型型号和ARAElectra模型的性能。在最后，我们提供了一个分析，了解和解释某些型号获得的低绩效结果。