GLM 5.3 Flash Abliterated: Modelos de lenguaje grandes con IA

Usa GLM 5.3 Flash Abliterated con una sola. 1M de contexto, streaming y precio por token. Pruébalo gratis en el playground de Muapi. GLM 5.3 Flash Abliterated es un GLM 5.3 Flash razonamiento model con una ventana de contexto de 1M tokens, entrada de imágenes y compatibilidad con llamadas a herramientas, modificada mediante abliteration para reducir las respuestas de rechazo. Muapi la ofrece mediante un único endpoint REST con consulta asíncrona y streaming por Server-Sent Events, para integrarla en aplicaciones de chat, agentes y flujos de trabajo sin alojar GPU. Es ideal para razonamiento con contexto extenso, uso de herramientas y prompts multimodales. El precio es por token: $0.4/M tokens de entrada y $1.6/M tokens de salida, sin suscripción. Consulta también GLM 5.3 Abliterated, GLM 4.6 Derestricted v5. Explora toda la gama en la página GLM Abliterated o en el centro abliterated LLM; familias relacionadas: Gemma Abliterated. 'Abliterated' y 'derestricted' describen modificaciones que reducen las respuestas de rechazo del modelo. No garantizan resultados sin restricciones; debes cumplir las leyes aplicables y las condiciones de uso de Muapi.

Controles interactivos del modelo

Usa GLM 5.3 Flash Abliterated con una sola. 1M de contexto, streaming y precio por token. Pruébalo gratis en el playground de Muapi.

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Descripción general

Acerca de este modelo

GLM 5.3 Flash Abliterated es un GLM 5.3 Flash razonamiento model con una ventana de contexto de 1M tokens, entrada de imágenes y compatibilidad con llamadas a herramientas, modificada mediante abliteration para reducir las respuestas de rechazo. Muapi la ofrece mediante un único endpoint REST con consulta asíncrona y streaming por Server-Sent Events, para integrarla en aplicaciones de chat, agentes y flujos de trabajo sin alojar GPU. Es ideal para razonamiento con contexto extenso, uso de herramientas y prompts multimodales. El precio es por token: $0.4/M tokens de entrada y $1.6/M tokens de salida, sin suscripción. Consulta también GLM 5.3 Abliterated, GLM 4.6 Derestricted v5. Explora toda la gama en la página GLM Abliterated o en el centro abliterated LLM; familias relacionadas: Gemma Abliterated. 'Abliterated' y 'derestricted' describen modificaciones que reducen las respuestas de rechazo del modelo. No garantizan resultados sin restricciones; debes cumplir las leyes aplicables y las condiciones de uso de Muapi.

1Chat y asistentes: crea aplicaciones conversacionales con GLM 5.3 Flash Abliterated para razonamiento con contexto extenso, uso de herramientas y prompts multimodales.
2Experimentación con menos rechazos: compara en tus evaluaciones el comportamiento de rechazo con el del modelo base, de acuerdo con la política de uso de Muapi.
3Agentes y flujos de trabajo: llama al modelo desde los nodos de flujo de Muapi y los ejemplos del centro [abliterated LLM](/abliterated-llm-api) .
💰

Precios y tarifas

Análisis de costes

muapiapp$0.4/M input tokens and $1.6/M output tokens

Pago por token, facturado según el uso real con una pequeña reserva mínima inicial.

Fal.aiNo disponible

GLM 5.3 Flash Abliterated no se ofrece como endpoint alojado.

ReplicateNo disponible

GLM 5.3 Flash Abliterated no se ofrece como endpoint alojado.

** Los precios de competidores son estimaciones basadas en arquitecturas de modelos y niveles de uso similares.

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Especificaciones técnicas

Esquema de configuración

Promptstring

.

Valor por defectoSummarize the trade-offs between a monolith and microservices in five bullet points.
URL de imagenstring

Optional public image URL for multimodal analysis.

Valor por defectoundefined
Prompt del sistemastring

, .

Valor por defectoYou are a concise, direct assistant.
Máximo de tokensinteger

Optional maximum number of tokens to generate.

Valor por defecto8192
📖

Guía de integración

Documentación para desarrolladores

Cómo usar la de GLM 5.3 Flash Abliterated

  1. Obtén una clave de: crea una clave en el panel de Muapi.

  2. Envía un prompt: haz POST a prompt (además de system_prompt y max_tokens, hasta 32768) a /api/v1/glm-5-3-flash-abliterated. Provide an optional public image_url público opcional para incluir una imagen en el prompt.

curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/glm-5-3-flash-abliterated \
  -H "x-api-key: $MUAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "Explain how attention works in transformers.", "image_url": "https://example.com/photo.jpg"}'
  1. Consulta o transmite: consulta GET /api/v1/predictions/{request_id}/result hasta que status sea completed, o transmite tokens en tiempo real desde /api/v1/glm-5-3-flash-abliterated/stream.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/glm-5-3-flash-abliterated/stream \
  -H "x-api-key: $MUAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "Explain how attention works in transformers.", "image_url": "https://example.com/photo.jpg"}'
  1. Lee el resultado: el texto generado se devuelve en outputs. Usage sea billed on actual token counts.
❓

Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes

Qué es GLM 5.3 Flash Abliterated?

GLM 5.3 Flash Abliterated es un GLM 5.3 Flash razonamiento model con una ventana de contexto de 1M tokens, entrada de imágenes y compatibilidad con llamadas a herramientas, modificada mediante abliteration para reducir las respuestas de rechazo.

¿Qué significa abliterated?

Los modelos abliterated o derestricted se modifican para reducir las respuestas de rechazo. Esto reduce los rechazos, pero no los elimina ni garantiza resultados sin restricciones.

Cuál es el precio de GLM 5.3 Flash Abliterated?

La facturación es por token: $0.4/M tokens de entrada y $1.6/M output tokens. Se reserva un mínimo pequeño al iniciar la solicitud y se ajusta al uso real.

¿Admite GLM 5.3 Flash Abliterated streaming?

Sí. Transmite tokens en tiempo real desde `/api/v1/glm-5-3-flash-abliterated/stream` mediante Server-Sent Events o consulta el endpoint asíncrono.

¿Cuál es la ventana de contexto?

La ventana de contexto es de aproximadamente 1M tokens. El prompt y la respuesta deben caber juntos; `max_tokens` tiene un límite de 32768. La entrada de imágenes se admite mediante `image_url`.

¿Se garantiza que los resultados no tengan restricciones?

No. Abliterated models tienen menos probabilidades de rechazar solicitudes, pero su comportamiento varía según el prompt y la calidad puede diferir de la del modelo base. Evalúalo para tu caso de uso y cumple las leyes aplicables.