Qwen 3.8 27B Obliterated: AI Large Language Models

Utilisez Qwen 3.8 27B Obliterated through one API. 524K jetons de contexte, diffusion en continu ainsi que pay-per-jeton pricing. Try free dans le Muapi playground.

Commandes interactives du modèle

Utilisez Qwen 3.8 27B Obliterated through one API. 524K 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

Qwen 3.8 27B Obliterated soit a 27B Qwen 3.8 modèle avec a 524K jetons de contexte window ainsi que image entrée, modified sur reduce refusal behavior; an facultatif thinking mode enables approfondi raisonnement. 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 chat général, au codage, au raisonnement et à la compréhension d’images. La facturation se fait par jeton : $0.5/M jetons en entrée et $3/M jetons en sortie, sans abonnement. Voir aussi Qwen 2.5 32B Abliterated, Qwen 3.8 27B Abliterated, Qwen3.5 27B Queen Derestricted, Qwen3.5 27B Blossom Derestricted, Qwen3.5 27B Opus-Distilled Derestricted. Découvrez toute la gamme sur la page Qwen Abliterated 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 Qwen 3.8 27B Obliterated pour au chat général, au codage, au raisonnement et à la compréhension d’images.

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.

💰

Prix et valeur

Analyse des coûts

Fournisseur	Coût	Remarques
muapiapp	$0.5/M input tokens and $3/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	Qwen 3.8 27B Obliterated n’est pas proposé en tant qu’endpoint hébergé.
Replicate	Non disponible	Qwen 3.8 27B Obliterated n’est pas proposé en tant qu’endpoint hébergé.

muapiapp$0.5/M input tokens and $3/M output tokens

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

Fal.aiNon disponible

Qwen 3.8 27B Obliterated n’est pas proposé en tant qu’endpoint hébergé.

ReplicateNon disponible

Qwen 3.8 27B Obliterated 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.`
URL de l'image	string	Optional public image URL for multimodal analysis.	`undefined`
Invite système	string	, .	`You are a concise, direct assistant.`
Nombre maximum de jetons	integer	Optional maximum number of tokens to generate.	`8192`
en pensant	boolean	Enable extended thinking mode for harder reasoning tasks.	`false`

invitestring

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

URL de l'imagestring

Optional public image URL for multimodal analysis.

Valeur par défautundefined

Invite systèmestring

, .

Valeur par défautYou are a concise, direct assistant.

Nombre maximum de jetonsinteger

Optional maximum number of tokens to generate.

Valeur par défaut8192

en pensantboolean

Enable extended thinking mode for harder reasoning tasks.

Valeur par défautfalse

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Guide de mise en œuvre

Documentation du développeur

Utiliser Qwen 3.8 27B Obliterated 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/qwen-3-8-27b-obliterated. Vous pouvez fournir une image_url publique facultative pour joindre une image à votre prompt. Définissez thinking sur true pour activer le raisonnement approfondi.

curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/qwen-3-8-27b-obliterated \
  -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"}'

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/qwen-3-8-27b-obliterated/stream.

curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/qwen-3-8-27b-obliterated/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"}'

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 Qwen 3.8 27B Obliterated ?

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 Qwen 3.8 27B Obliterated ?

La facturation se fait par jeton : $0.5/M jetons en entrée et $3/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 ?Qwen 3.8 27B Obliterated prise en charge diffusion en continu ?

Oui. Diffusez les jetons en direct depuis `/api/v1/qwen-3-8-27b-obliterated/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 524K jetons. Le prompt et la sortie doivent tenir ensemble dans cette limite ; `max_tokens` est plafonné à 32768. Les images peuvent être fournies avec `image_url`.

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.