GLM 5.3 Abliterated: AI Large Language Models

استدعِ GLM 5.3 Abliterated عبر API واحدة. سياق من 1M رمز، وبث وتسعير حسب الرمز. جرّبه مجانًا في ساحة Muapi. GLM 5.3 Abliterated هو نموذج استدلال كامل الحجم من GLM 5.3، بنافذة سياق من 1M رمز ودعم استدعاء الأدوات، عُدّل بتقنية abliteration لتقليل سلوك الرفض. يتيحه Muapi عبر نقطة نهاية REST واحدة مع الاستعلام غير المتزامن والبث باستخدام Server-Sent Events، لتتمكن من دمجه في تطبيقات الدردشة والوكلاء وسير العمل دون استضافة وحدات GPU. وهو الأنسب للاستدلال ذي السياق الطويل والوكلاء الذين يستخدمون الأدوات. التسعير حسب الرمز: $2.5/M لرموز الإدخال و$4.5/M لرموز الإخراج، دون اشتراك. راجع أيضًا GLM 5.3 Flash Abliterated وGLM 4.6 Derestricted v5. تصفح المجموعة الكاملة في صفحة GLM Abliterated API أو مركز abliterated LLM API؛ ومن العائلات ذات الصلة: Gemma Abliterated API. يصف مصطلحا 'Abliterated' و'derestricted' تعديلات تقلل سلوك الرفض لدى النموذج. ولا يضمنان مخرجات غير مقيّدة، وتظل مسؤولًا عن الامتثال للقوانين السارية وشروط استخدام Muapi.

عناصر التحكم التفاعلية للنموذج

استدعِ GLM 5.3 Abliterated عبر API واحدة. سياق من 1M رمز، وبث وتسعير حسب الرمز. جرّبه مجانًا في ساحة Muapi.

📝

نظرة عامة

حول هذا النموذج

GLM 5.3 Abliterated هو نموذج استدلال كامل الحجم من GLM 5.3، بنافذة سياق من 1M رمز ودعم استدعاء الأدوات، عُدّل بتقنية abliteration لتقليل سلوك الرفض. يتيحه Muapi عبر نقطة نهاية REST واحدة مع الاستعلام غير المتزامن والبث باستخدام Server-Sent Events، لتتمكن من دمجه في تطبيقات الدردشة والوكلاء وسير العمل دون استضافة وحدات GPU. وهو الأنسب للاستدلال ذي السياق الطويل والوكلاء الذين يستخدمون الأدوات. التسعير حسب الرمز: $2.5/M لرموز الإدخال و$4.5/M لرموز الإخراج، دون اشتراك. راجع أيضًا GLM 5.3 Flash Abliterated وGLM 4.6 Derestricted v5. تصفح المجموعة الكاملة في صفحة GLM Abliterated API أو مركز abliterated LLM API؛ ومن العائلات ذات الصلة: Gemma Abliterated API. يصف مصطلحا 'Abliterated' و'derestricted' تعديلات تقلل سلوك الرفض لدى النموذج. ولا يضمنان مخرجات غير مقيّدة، وتظل مسؤولًا عن الامتثال للقوانين السارية وشروط استخدام Muapi.

1الدردشة والمساعدون: أنشئ تطبيقات محادثة باستخدام GLM 5.3 Abliterated للاستدلال ذي السياق الطويل والوكلاء الذين يستخدمون الأدوات.

2تجارب تقليل الرفض: قارن سلوك الرفض بالنموذج الأساسي ضمن تقييماتك الخاصة، وبما يتوافق مع سياسة استخدام Muapi.

3الوكلاء وسير العمل: استدعِ النموذج من عُقد سير عمل Muapi ومن أمثلة مركز [abliterated LLM API](/abliterated-llm-api).

💰

التسعير والقيمة

تحليل التكلفة

مزود	التكلفة	ملاحظات
muapiapp	$2.5/M input tokens and $4.5/M output tokens	الدفع حسب الرمز، وتُحتسب التكلفة وفق الاستخدام الفعلي مع حجز حد أدنى بسيط مقدماً.
Fal.ai	غير متوفر	لا يُقدَّم GLM 5.3 Abliterated كنقطة نهاية مستضافة.
Replicate	غير متوفر	لا يُقدَّم GLM 5.3 Abliterated كنقطة نهاية مستضافة.

muapiapp$2.5/M input tokens and $4.5/M output tokens

الدفع حسب الرمز، وتُحتسب التكلفة وفق الاستخدام الفعلي مع حجز حد أدنى بسيط مقدماً.

Fal.aiغير متوفر

لا يُقدَّم GLM 5.3 Abliterated كنقطة نهاية مستضافة.

Replicateغير متوفر

لا يُقدَّم GLM 5.3 Abliterated كنقطة نهاية مستضافة.

** يتم تقدير أسعار المنافسين بناءً على بنيات النماذج ومستويات الاستخدام المماثلة.

⚙️

التفاصيل الفنية

مخطط التكوين

المعلمة	يكتب	وصف	الافتراضي
موجه	string	.	`Summarize the trade-offs between a monolith and microservices in five bullet points.`
موجه النظام	string	، .	`You are a concise, direct assistant.`
الحد الأقصى من الرموز	integer	Optional maximum number of tokens to generate.	`8192`

موجهstring

القيمة الافتراضيةSummarize the trade-offs between a monolith and microservices in five bullet points.

موجه النظامstring

، .

القيمة الافتراضيةYou are a concise, direct assistant.

الحد الأقصى من الرموزinteger

Optional maximum number of tokens to generate.

القيمة الافتراضية8192

📖

دليل التنفيذ

وثائق المطور

كيفية استخدام GLM 5.3 Abliterated API

احصل على مفتاح API: أنشئ مفتاحًا في لوحة تحكم Muapi.
أرسل prompt: أرسل prompt (مع system_prompt وmax_tokens اختياريًا، بحد أقصى 32768) إلى /api/v1/glm-5-3-abliterated.

curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/glm-5-3-abliterated \
  -H "x-api-key: $MUAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "Explain how attention works in transformers."}'

استعلم أو ابث: استعلم عبر GET /api/v1/predictions/{request_id}/result حتى تصبح status هي completed، أو ابث الرموز مباشرة من /api/v1/glm-5-3-abliterated/stream.

curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/glm-5-3-abliterated/stream \
  -H "x-api-key: $MUAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "Explain how attention works in transformers."}'

اقرأ النتيجة: يُعاد النص المُنشأ في outputs. وتُحتسب الرسوم بناءً على عدد الرموز المستخدم فعليًا.

❓

الأسئلة الشائعة

كثيرا ما يطلب

ما هو GLM 5.3 Abliterated؟

GLM 5.3 Abliterated هو نموذج استدلال كامل الحجم من GLM 5.3، بنافذة سياق من 1M رمز ودعم استدعاء الأدوات، عُدّل بتقنية abliteration لتقليل سلوك الرفض.

ما معنى abliterated؟

تُعدّل النماذج abliterated أو derestricted لتقليل سلوك الرفض. يقلل ذلك حالات الرفض دون إلغائها، ولا يضمن مخرجات غير مقيّدة.

كيف يُسعّر GLM 5.3 Abliterated؟

تتم الفوترة حسب الرمز: $2.5/M لرموز الإدخال و$4.5/M لرموز الإخراج. يُحجز حد أدنى صغير عند بدء الطلب، ثم تُسوّى الفاتورة وفق الاستخدام الفعلي.

هل يدعم GLM 5.3 Abliterated البث؟

نعم. ابث الرموز مباشرة من `/api/v1/glm-5-3-abliterated/stream` باستخدام Server-Sent Events، أو استعلم عن نقطة النهاية غير المتزامنة.

ما حجم نافذة السياق؟

تبلغ نافذة السياق نحو 1M رمز. يجب أن يتسع prompt والإخراج معًا ضمنها؛ والحد الأقصى لـ `max_tokens` هو 32768. تقبل نقطة النهاية إدخالًا نصيًا فقط.

هل الإخراج مضمون أن يكون غير مقيّد؟

لا. تقل احتمالية رفض النماذج abliterated للطلبات، لكن السلوك يختلف باختلاف prompt، وقد تختلف الجودة عن النموذج الأساسي. قيّمه لحالة الاستخدام الخاصة بك والتزم بالقوانين السارية.