MiMo V2.6 Flash Abliterated
MiMo V2.6 Flash Abliterated — कम विलंबता, उच्च-गुणवत्ता और अनप्रतिबंधित टेक्स्ट जेनरेशन।
Abliterated LLM API एक ही MuAPI कुंजी और मानकीकृत अनुरोध प्रारूप के माध्यम से 20 अनप्रतिबंधित भाषा मॉडलों तक प्रोग्रामेटिक पहुंच प्रदान करता है।
MiMo V2.6 Flash Abliterated — कम विलंबता, उच्च-गुणवत्ता और अनप्रतिबंधित टेक्स्ट जेनरेशन।
Abliterated Model — कम विलंबता, उच्च-गुणवत्ता और अनप्रतिबंधित टेक्स्ट जेनरेशन।
Abliterated Model Large — कम विलंबता, उच्च-गुणवत्ता और अनप्रतिबंधित टेक्स्ट जेनरेशन।
Abliterated Model Large V2 — कम विलंबता, उच्च-गुणवत्ता और अनप्रतिबंधित टेक्स्ट जेनरेशन।
Qwen 3.8 27B Abliterated — कम विलंबता, उच्च-गुणवत्ता और अनप्रतिबंधित टेक्स्ट जेनरेशन।
Qwen 3.8 27B Obliterated — कम विलंबता, उच्च-गुणवत्ता और अनप्रतिबंधित टेक्स्ट जेनरेशन।
Qwen 2.5 32B Instruct Abliterated — कम विलंबता, उच्च-गुणवत्ता और अनप्रतिबंधित टेक्स्ट जेनरेशन।
Qwen3.5 27B Queen Derestricted — कम विलंबता, उच्च-गुणवत्ता और अनप्रतिबंधित टेक्स्ट जेनरेशन।
Qwen3.5 27B Blossom Derestricted — कम विलंबता, उच्च-गुणवत्ता और अनप्रतिबंधित टेक्स्ट जेनरेशन।
Qwen3.5 27B Opus-Distilled Derestricted — कम विलंबता, उच्च-गुणवत्ता और अनप्रतिबंधित टेक्स्ट जेनरेशन।
Llama 3.3 70B Instruct Abliterated — कम विलंबता, उच्च-गुणवत्ता और अनप्रतिबंधित टेक्स्ट जेनरेशन।
NeuralDaredevil 8B Abliterated — कम विलंबता, उच्च-गुणवत्ता और अनप्रतिबंधित टेक्स्ट जेनरेशन।
DeepSeek R1 Distill Llama 70B Abliterated — कम विलंबता, उच्च-गुणवत्ता और अनप्रतिबंधित टेक्स्ट जेनरेशन।
DeepSeek R1 Distill Qwen 32B Abliterated — कम विलंबता, उच्च-गुणवत्ता और अनप्रतिबंधित टेक्स्ट जेनरेशन।
GLM 5.3 Flash Abliterated — कम विलंबता, उच्च-गुणवत्ता और अनप्रतिबंधित टेक्स्ट जेनरेशन।
GLM 5.3 Abliterated — कम विलंबता, उच्च-गुणवत्ता और अनप्रतिबंधित टेक्स्ट जेनरेशन।
GLM 4.6 Derestricted v5 — कम विलंबता, उच्च-गुणवत्ता और अनप्रतिबंधित टेक्स्ट जेनरेशन।
Gemma 4 26B A4B Abliterated — कम विलंबता, उच्च-गुणवत्ता और अनप्रतिबंधित टेक्स्ट जेनरेशन।
Gemma 4 31B Gembrain Abliterated — कम विलंबता, उच्च-गुणवत्ता और अनप्रतिबंधित टेक्स्ट जेनरेशन।
Gemma 4 31B SDFT Abliterated — कम विलंबता, उच्च-गुणवत्ता और अनप्रतिबंधित टेक्स्ट जेनरेशन।
Abliterated LLM API एक ही MuAPI कुंजी और मानकीकृत अनुरोध प्रारूप के माध्यम से 20 अनप्रतिबंधित भाषा मॉडलों तक प्रोग्रामेटिक पहुंच प्रदान करता है।
MuAPI के माध्यम से Abliterated LLM API को अपने अनुप्रयोगों में एकीकृत करें। बिना किसी निश्चित सदस्यता के प्रति-उपयोग बिलिंग और उच्च उपलब्धता का लाभ उठाएं।
Abliterated LLM API के साथ व्यावसायिक गुणवत्ता और कम विलंबता में आउटपुट प्राप्त करें।
Abliterated LLM API के साथ व्यावसायिक गुणवत्ता और कम विलंबता में आउटपुट प्राप्त करें।
Abliterated LLM API के साथ व्यावसायिक गुणवत्ता और कम विलंबता में आउटपुट प्राप्त करें।
Abliterated LLM API के साथ व्यावसायिक गुणवत्ता और कम विलंबता में आउटपुट प्राप्त करें।
Abliterated LLM API के साथ व्यावसायिक गुणवत्ता और कम विलंबता में आउटपुट प्राप्त करें।
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| Endpoint | Input | Output | Price | Best For |
|---|---|---|---|---|
| mimo-v2-6-flash-abliterated | Prompt + system_prompt, max_tokens, optional image_url | Complete text response (poll for result) | $1.00/M in · $3.00/M out | Fast, low-cost reasoning with image input and very long context |
| abliterated-model | Prompt + system_prompt, max_tokens, optional image_url | Complete text response (poll for result) | $2.00/M in · $6.00/M out | General reasoning and multimodal chat with reduced refusals |
| abliterated-model-large | Prompt + system_prompt, max_tokens | Complete text response (poll for result) | $6.00/M in · $10.00/M out | Large-context reasoning over long documents and codebases |
| abliterated-model-large-v2 | Prompt + system_prompt, max_tokens | Complete text response (poll for result) | $6.00/M in · $10.00/M out | The newest large abliterated reasoning tier |
| 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 | The lowest-cost Qwen 3.8 tier, with image input and a switchable thinking mode |
| 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 | Mid-size reasoning with image input and a switchable thinking mode |
| 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 | Creative and general chat with image input at a flat rate |
| 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 | Creative writing and chat with image input at a flat rate |
| 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 |
| llama-3-3-70b-abliterated | Prompt + system_prompt, max_tokens | Complete text response (poll for result) | $1.40/M in · $1.40/M out | Large open-weights chat at a flat token rate |
| neuraldaredevil-8b-abliterated | Prompt + system_prompt, max_tokens | Complete text response (poll for result) | $0.88/M in · $0.88/M out | Lightweight, low-cost chat and prototyping |
| deepseek-r1-llama-70b-abliterated | Prompt + system_prompt, max_tokens | Complete text response (poll for result) | $1.40/M in · $1.40/M out | Step-by-step reasoning on the Llama 70B base |
| deepseek-r1-qwen-32b-abliterated | Prompt + system_prompt, max_tokens | Complete text response (poll for result) | $2.80/M in · $2.80/M out | Compact step-by-step reasoning on the Qwen 32B base |
| glm-5-3-flash-abliterated | Prompt + system_prompt, max_tokens, optional image_url | Complete text response (poll for result) | $0.40/M in · $1.60/M out | Fast, low-cost reasoning with image input and very long context |
| glm-5-3-abliterated | Prompt + system_prompt, max_tokens | Complete text response (poll for result) | $2.50/M in · $4.50/M out | Full-size reasoning over very long context |
| glm-4-6-derestricted-v5 | Prompt + system_prompt, max_tokens | Complete text response (poll for result) | $0.80/M in · $3.00/M out | Mid-size GLM reasoning with a 131K-token context |
| gemma-4-26b-a4b-abliterated | Prompt + system_prompt, max_tokens | Complete text response (poll for result) | $0.30/M in · $1.40/M out | Efficient, low-cost chat and reasoning on the Gemma family |
| gemma-4-31b-gembrain-abliterated | Prompt + system_prompt, max_tokens, optional image_url | Complete text response (poll for result) | $0.612/M in · $0.612/M out | General and creative chat with image input at a flat token rate |
| gemma-4-31b-sdft-abliterated | Prompt + system_prompt, max_tokens, optional image_url | Complete text response (poll for result) | $0.612/M in · $0.612/M out | Character chat and creative writing on a Gemma 4 base, with image input |
Billed per token from the usage each call returns; prices are per million input and output tokens.
Submit a JSON request with your Muapi API key, save the request ID, and poll the shared result endpoint.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/mimo-v2-6-flash-abliterated \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Write a morally gray villain monologue for my novel.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "image_url": "https://example.com/reference.png", "max_tokens": 1024}'
# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}Call mimo-v2-6-flash-abliterated with a prompt and optional system_prompt, image_url.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/abliterated-model \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Describe the plot of a dark psychological thriller in detail.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "image_url": "https://example.com/reference.png", "max_tokens": 1024}'
# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}Call abliterated-model with a prompt and optional system_prompt, image_url.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/abliterated-model-large \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Summarize this long transcript and list every claim that needs a fact-check.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "max_tokens": 1024}'
# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}Call abliterated-model-large with a prompt and optional system_prompt.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/abliterated-model-large-v2 \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Draft a blunt red-team style review of this product launch plan.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "max_tokens": 1024}'
# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}Call abliterated-model-large-v2 with a prompt and optional system_prompt.
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"}Call qwen-3-8-27b-abliterated with a prompt and optional system_prompt, image_url and thinking flag.
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"}Call qwen-3-8-27b-obliterated with a prompt and optional system_prompt, image_url and thinking flag.
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"}Call qwen-2-5-32b-abliterated with a prompt and optional 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"}Call qwen-3-5-27b-queen-derestricted with a prompt and optional system_prompt, 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"}Call qwen-3-5-27b-blossom-derestricted with a prompt and optional system_prompt, 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"}Call qwen-3-5-27b-opus-distilled-derestricted with a prompt and optional system_prompt, image_url.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/llama-3-3-70b-abliterated \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Continue this interactive fiction scene without softening the tone.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "max_tokens": 1024}'
# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}Call llama-3-3-70b-abliterated with a prompt and optional system_prompt.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/neuraldaredevil-8b-abliterated \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Give me five brainstorming angles for a horror short story.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "max_tokens": 1024}'
# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}Call neuraldaredevil-8b-abliterated with a prompt and optional system_prompt.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/deepseek-r1-llama-70b-abliterated \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Reason step by step through this logic puzzle and show your working.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "max_tokens": 1024}'
# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}Call deepseek-r1-llama-70b-abliterated with a prompt and optional system_prompt.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/deepseek-r1-qwen-32b-abliterated \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Work through this probability problem step by step.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "max_tokens": 1024}'
# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}Call deepseek-r1-qwen-32b-abliterated with a prompt and optional system_prompt.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/glm-5-3-flash-abliterated \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Analyze this chart and write a blunt executive summary of the risks.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "image_url": "https://example.com/reference.png", "max_tokens": 1024}'
# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}Call glm-5-3-flash-abliterated with a prompt and optional system_prompt, image_url.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/glm-5-3-abliterated \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Summarize this 500-page report and flag every unsupported claim.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "max_tokens": 1024}'
# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}Call glm-5-3-abliterated with a prompt and optional system_prompt.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/glm-4-6-derestricted-v5 \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Draft a frank critique of this business plan.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "max_tokens": 1024}'
# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}Call glm-4-6-derestricted-v5 with a prompt and optional system_prompt.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/gemma-4-26b-a4b-abliterated \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Argue the strongest case for the opposite side of this debate.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "max_tokens": 1024}'
# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}Call gemma-4-26b-a4b-abliterated with a prompt and optional system_prompt.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/gemma-4-31b-gembrain-abliterated \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Describe this image as the opening of a gritty short story.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "image_url": "https://example.com/reference.png", "max_tokens": 1024}'
# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}Call gemma-4-31b-gembrain-abliterated with a prompt and optional system_prompt, image_url.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/gemma-4-31b-sdft-abliterated \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Stay in character as the ship AI and describe the storm outside.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "image_url": "https://example.com/reference.png", "max_tokens": 1024}'
# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}Call gemma-4-31b-sdft-abliterated with a prompt and optional system_prompt, 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.
Poll the shared result endpoint until the task is completed, then read the generated text from outputs.
यह अत्याधुनिक AI वास्तुकला पर आधारित है जो उच्च विश्वसनीयता और गति प्रदान करती है।
एकल MuAPI कुंजी के साथ हमारे मानकीकृत REST एंडपॉइंट्स पर कॉल करें।
बिना किसी निश्चित मासिक सदस्यता के प्रति-उपयोग पारदर्शी दरें लागू होती हैं।
यह अत्याधुनिक AI वास्तुकला पर आधारित है जो उच्च विश्वसनीयता और गति प्रदान करती है।
यह अत्याधुनिक AI वास्तुकला पर आधारित है जो उच्च विश्वसनीयता और गति प्रदान करती है।
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यह अत्याधुनिक AI वास्तुकला पर आधारित है जो उच्च विश्वसनीयता और गति प्रदान करती है।
हाँ, उन मॉडलों के लिए जो टूल कॉलिंग का समर्थन करते हैं: यहाँ के 20 में से 14 मॉडल, जिनमें MiMo V2.6 Flash Abliterated, Qwen 3.8 27B Obliterated, GLM 5.3 Abliterated, Gemma 4 31B SDFT Abliterated और Abliterated Model Large V2 शामिल हैं। बाकी 6 केवल टेक्स्ट वाले हैं और कोडिंग एजेंट में उपयोग नहीं किए जा सकते। Claude Code में ANTHROPIC_BASE_URL को https://api.muapi.ai/anthropic पर और ANTHROPIC_AUTH_TOKEN को अपनी Muapi API कुंजी पर सेट करें, फिर इसे claude --model qwen-3-8-27b-obliterated से शुरू करें (ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL और ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL को भी उसी आईडी पर सेट करें)। Codex CLI भी काम करता है: base_url https://api.muapi.ai/openai/v1 वाला एक मॉडल प्रोवाइडर जोड़ें और model को उसी आईडी पर सेट करें। गुणवत्ता मॉडल के अनुसार अलग होती है और छोटे मॉडल कई फ़ाइलों वाले कार्यों में चरण छोड़ सकते हैं, प्रॉम्प्ट कैशिंग नहीं है इसलिए हर टर्न का बिल अब तक की पूरी बातचीत के लिए बनता है, और हर प्रतिक्रिया 16,384 टोकन तक सीमित है। सेटअप गाइड: /hi/docs/ai-agent-install-chat-agents।
बिना किसी कृत्रिम इनकार के रचनात्मक स्वतंत्रता अनलॉक करें।