Variantes de Qwen 2.5 de 7B, 14B, 32B y 72B con capas de rechazo neutralizadas para máxima potencia en programación, matemáticas y ciberseguridad.Disfruta de la excepcional arquitectura de Qwen con total libertad para analizar código malicioso, pruebas de penetración y redacción creativa.
Qwen 3.8 27B con comportamiento de rechazo reducido mediante abliteración: entrada de imagen, a 524K-token ventana de contexto, and an optional thinking mode.
Qwen 3.8 27B con rechazos eliminados mediante ablación sin restricciones, entrada de imagen, ventana de contexto de 524K tokens y modo de razonamiento opcional.
Qwen 2.5 32B Instruct con comportamiento de rechazo reducido by abliteration: a compact general chat and coding model with a 32K-token ventana de contexto.
Qwen3.5 27B Queen con comportamiento de rechazo reducido mediante eliminación de restricciones: entrada de imagen, ventana de contexto de 262K tokens y tarifa fija por token.
Qwen3.5 27B Blossom (V6.4) con comportamiento de rechazo reducido mediante eliminación de restricciones: entrada de imagen, ventana de contexto de 262K tokens y tarifa fija por token.
Qwen3.5 27B destilado de trazas de razonamiento de Claude Opus 4.6, con comportamiento de rechazo reducido mediante eliminación de restricciones: entrada de imagen y ventana de contexto de 262K tokens.
Qwen es ampliamente reconocido como uno de los modelos de código abierto más inteligentes del planeta. Esta edición sin restricciones libera todo su potencial analítico.
Permite a investigadores de seguridad y desarrolladores depurar código complejo y explorar hipótesis de investigación sin bloqueos arbitrarios.
Inspecciona código vulnerable, scripts ofuscados y pruebas de concepto de seguridad.
Resuelve demostraciones y problemas algorítmicos con máxima rigurosidad.
Mantiene la coherencia a lo largo de miles de líneas de código y documentos técnicos.
| Endpoint | Input | Output | Price | Best For |
|---|---|---|---|---|
| qwen-3-8-27b-abliterated | Prompt + system_prompt, max_tokens, optional image_url, optional thinking | Complete text response (poll for result) | $0.30/M in · $2.40/M out | El nivel de menor costo de Qwen 3.8, con entrada de imagen y modo de pensamiento conmutable. |
| qwen-3-8-27b-obliterated | Prompt + system_prompt, max_tokens, optional image_url, optional thinking | Complete text response (poll for result) | $0.50/M in · $3.00/M out | Razonamiento de tamaño medio con entrada de imagen y modo de pensamiento conmutable. |
| qwen-2-5-32b-abliterated | Prompt + system_prompt, max_tokens | Complete text response (poll for result) | $1.40/M in · $1.40/M out | Compact general chat and coding at a flat token rate |
| qwen-3-5-27b-queen-derestricted | Prompt + system_prompt, max_tokens, optional image_url | Complete text response (poll for result) | $0.612/M in · $0.612/M out | Chat general y creativo con entrada de imagen a tarifa fija. |
| qwen-3-5-27b-blossom-derestricted | Prompt + system_prompt, max_tokens, optional image_url | Complete text response (poll for result) | $0.612/M in · $0.612/M out | Escritura creativa y chat con entrada de imagen a tarifa fija. |
| qwen-3-5-27b-opus-distilled-derestricted | Prompt + system_prompt, max_tokens, optional image_url | Complete text response (poll for result) | $0.612/M in · $0.612/M out | Step-by-step reasoning with image input at a flat rate |
Facturado por token a partir del uso devuelto en cada llamada; los precios se expresan por millón de tokens de entrada y salida.
Envía una solicitud JSON con tu clave de API de Muapi, guarda el ID de la solicitud y consulta el endpoint de resultados compartido.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/qwen-3-8-27b-abliterated \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Write a tense, unflinching short story about a heist gone wrong.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "image_url": "https://example.com/reference.png", "thinking": true, "max_tokens": 1024}'
# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}Invoca qwen-3-8-27b-abliterated con una indicación y, opcionalmente, system_prompt, image_url y parámetro de razonamiento.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/qwen-3-8-27b-obliterated \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Character chat as a cynical noir detective and narrate the opening scene.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "image_url": "https://example.com/reference.png", "thinking": true, "max_tokens": 1024}'
# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}Invoca qwen-3-8-27b-obliterated con una indicación y, opcionalmente, system_prompt, image_url y parámetro de razonamiento.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/qwen-2-5-32b-abliterated \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Write a Python function that parses log lines and explain each step.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "max_tokens": 1024}'
# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}Invoca qwen-2-5-32b-abliterated con una indicación y, opcionalmente, system_prompt.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/qwen-3-5-27b-queen-derestricted \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Write a candid character study of a retired assassin.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "image_url": "https://example.com/reference.png", "max_tokens": 1024}'
# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}Invoca qwen-3-5-27b-queen-derestricted con una indicación y, opcionalmente, system_prompt e image_url.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/qwen-3-5-27b-blossom-derestricted \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Continue this fantasy scene in the voice of a sardonic narrator.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "image_url": "https://example.com/reference.png", "max_tokens": 1024}'
# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}Invoca qwen-3-5-27b-blossom-derestricted con una indicación y, opcionalmente, system_prompt e image_url.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/qwen-3-5-27b-opus-distilled-derestricted \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Reason step by step about the risks in this plan and rank them.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "image_url": "https://example.com/reference.png", "max_tokens": 1024}'
# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}Invoca qwen-3-5-27b-opus-distilled-derestricted con una indicación y, opcionalmente, system_prompt e image_url.
curl https://api.muapi.ai/api/v1/predictions/REQUEST_ID/result \ -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" # Poll until status is completed, then read the generated text from outputs.
Consulta el endpoint de resultados compartido hasta que la tarea se complete, luego lee el texto generado en outputs.
Ofrecemos desde 7B para inferencia económica hasta 72B para máxima inteligencia analítica.
Sí, con los modelos que admiten llamadas a herramientas: Qwen 3.8 27B Abliterated, Qwen 3.8 27B Obliterated, Qwen3.5 27B Queen Derestricted, Qwen3.5 27B Blossom Derestricted y Qwen3.5 27B Opus-Distilled Derestricted. Qwen 2.5 32B Instruct Abliterated no admite llamadas a herramientas y no se puede usar en agentes de programación. En Claude Code, establece ANTHROPIC_BASE_URL en https://api.muapi.ai/anthropic y ANTHROPIC_AUTH_TOKEN en tu clave de API de Muapi, y luego inícialo con claude --model qwen-3-8-27b-obliterated (establece también ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL y ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL con el mismo id). Codex CLI también funciona: añade un proveedor de modelos con base_url https://api.muapi.ai/openai/v1 y establece model con el mismo id. Calidad variable según el modelo y los modelos más pequeños pueden saltarse pasos en tareas de varios archivos; no hay caché de prompts, por lo que cada turno se factura por toda la conversación hasta ese momento; y cada respuesta está limitada a 16,384 tokens. Guía de configuración: /es/docs/ai-agent-install-chat-agents.
Crea una clave de API de Muapi y llama a todos los modelos de esta página con una solicitud REST estándar.