Abliterated Model Large: AI Large Language Models

Utilisez Abliterated Model Large through one API. 1M jetons de contexte, diffusion en continu ainsi que pay-per-jeton pricing. Try free dans le Muapi playground.

Commandes interactives du modèle

Utilisez Abliterated Model Large through one API. 1M jetons de contexte, diffusion en continu ainsi que pay-per-jeton pricing. Try free dans le Muapi playground.

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Aperçu

À propos de ce modèle

Abliterated Model Large est un grand modèle de raisonnement textuel doté d’une fenêtre de contexte de 1M-jeton jetons et de la prise en charge des appels d’outils ; il a été modifié par ablitération afin de réduire les refus. Muapi exposes it through a single REST endpoint avec asynchrone polling ainsi que Server-Sent Events diffusion en continu, so you can drop it into chat apps, agents ainsi que workflows without hosting GPUs. Il convient particulièrement à au raisonnement sur de grands contextes et aux agents utilisant des outils. La facturation se fait par jeton : $6/M jetons en entrée et $10/M jetons en sortie, sans abonnement. Voir aussi Abliterated Model, Abliterated Model Large V2. Découvrez toute la gamme sur la page Abliterated Model API ou dans le hub abliterated LLM API ; familles associées : GLM Abliterated API ainsi que Gemma Abliterated API. 'Abliterated' ainsi que 'derestricted' describe modifications that reduce le modèle's refusal behavior. They do not guarantee unrestricted sortie, ainsi que you remain responsible pour complying avec applicable laws ainsi que le Muapi terms of utiliser.

1Chat et assistants : créez des applications conversationnelles avec Abliterated Model Large pour au raisonnement sur de grands contextes et aux agents utilisant des outils.

2Low-refusal experimentation: Compare refusal behavior against le base modèle dans your own evaluations, within Muapi's utilisation policy.

3Agents ainsi que workflows: Utilisez le modèle depuis Muapi workflow nodes ainsi que le [abliterated LLM API](/abliterated-llm-api) hub examples.

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Prix et valeur

Analyse des coûts

Fournisseur	Coût	Remarques
muapiapp	$6/M input tokens and $10/M output tokens	Facturation à l’utilisation par jeton, selon l’utilisation réelle, avec un petit montant minimum réservé au départ.
Fal.ai	Non disponible	Abliterated Model Large n’est pas proposé en tant qu’endpoint hébergé.
Replicate	Non disponible	Abliterated Model Large n’est pas proposé en tant qu’endpoint hébergé.

muapiapp$6/M input tokens and $10/M output tokens

Facturation à l’utilisation par jeton, selon l’utilisation réelle, avec un petit montant minimum réservé au départ.

Fal.aiNon disponible

Abliterated Model Large n’est pas proposé en tant qu’endpoint hébergé.

ReplicateNon disponible

Abliterated Model Large n’est pas proposé en tant qu’endpoint hébergé.

** Les prix des concurrents sont estimés sur la base d'architectures de modèles et de niveaux d'utilisation similaires.

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Détails techniques

Schéma de configuration

Paramètre	Taper	Description	Par défaut
invite	string	.	`Summarize the trade-offs between a monolith and microservices in five bullet points.`
Invite système	string	, .	`You are a concise, direct assistant.`
Nombre maximum de jetons	integer	Optional maximum number of tokens to generate.	`8192`

invitestring

Valeur par défautSummarize the trade-offs between a monolith and microservices in five bullet points.

Invite systèmestring

, .

Valeur par défautYou are a concise, direct assistant.

Nombre maximum de jetonsinteger

Optional maximum number of tokens to generate.

Valeur par défaut8192

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Guide de mise en œuvre

Documentation du développeur

Utiliser Abliterated Model Large API

obtenir an API key: créer a key dans your Muapi dashboard.
Envoyer un prompt: Envoyez une requête POST avec prompt (et éventuellement system_prompt ainsi que max_tokens, dans la limite de 32768) sur /api/v1/abliterated-model-large.

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

Interroger ou diffuser: Interrogez GET /api/v1/predictions/{request_id}/result jusqu’à ce que status soit completed, ou diffusez les jetons en direct depuis /api/v1/abliterated-model-large/stream.

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

Lire le résultat: Le texte généré est renvoyé dans outputs. La facturation repose sur le nombre réel de jetons utilisés.

❓

Questions courantes

Foire aux questions

Qu’est-ce que Abliterated Model Large ?

Que signifie « ablitéré » ?

Les modèles ablitérés ou débridés sont modifiés pour réduire les refus. Cela les diminue sans les supprimer et ne garantit pas une sortie sans restrictions.

Quel est le tarif de Abliterated Model Large ?

La facturation se fait par jeton : $6/M jetons en entrée et $10/M jetons en sortie. Un petit montant minimum est réservé au démarrage de la requête, puis ajusté selon l’utilisation réelle.

prend-il en charge la diffusion en continu ?Abliterated Model Large prise en charge diffusion en continu ?

Oui. Diffusez les jetons en direct depuis `/api/v1/abliterated-model-large/stream` using Server-Sent Events, ou interroger le asynchrone endpoint.

Quelle est la taille de la fenêtre de contexte ?

La fenêtre de contexte est d’environ 1M jetons. Le prompt et la sortie doivent tenir ensemble dans cette limite ; `max_tokens` est plafonné à 32768. Cet endpoint accepte uniquement du texte.

La sortie est-elle garantie sans restrictions ?

Non. Les modèles ablitérés sont moins susceptibles de refuser, mais leur comportement varie selon le prompt et leur qualité peut différer de celle du modèle de base. Évaluez-le selon votre cas d’utilisation et respectez les lois applicables.