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Qwen 3.8 27B Obliterated: AI Large Language Models

Usa Qwen 3.8 27B Obliterated tramite un’unica API. Contesto da 524K token, streaming e tariffazione a consumo per token. Provalo gratis nel playground di Muapi.

Controlli interattivi del modello

Usa Qwen 3.8 27B Obliterated tramite un’unica API. Contesto da 524K token, streaming e tariffazione a consumo per token. Provalo gratis nel playground di Muapi.

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Panoramica

A proposito di questo modello

Qwen 3.8 27B Obliterated è un modello Qwen 3.8 da 27B con una finestra di contesto da 524K token e input di immagini, modificato per ridurre i rifiuti; una modalità di ragionamento opzionale consente ragionamenti più approfonditi. Muapi lo rende disponibile tramite un singolo endpoint REST con polling asincrono e streaming Server-Sent Events, così puoi integrarlo in app di chat, agenti e flussi di lavoro senza ospitare GPU. È particolarmente adatto a chat generiche, programmazione, ragionamento e comprensione delle immagini. La tariffazione è a consumo per token: $0.5/M token in input e $3/M token in output, senza abbonamento. Vedi anche 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. Consulta l’intera gamma nella pagina Qwen Abliterated API o nell’hub abliterated LLM API; famiglie correlate: GLM Abliterated API e Gemma Abliterated API. “Abliterated” e “derestricted” descrivono modifiche che riducono i rifiuti del modello. Non garantiscono output senza restrizioni e resta tua responsabilità rispettare le leggi applicabili e i termini di utilizzo di Muapi.

1Chat e assistenti: crea app conversazionali con Qwen 3.8 27B Obliterated per chat generiche, programmazione, ragionamento e comprensione delle immagini.
2Esperimenti con meno rifiuti: confronta il comportamento di rifiuto con quello del modello di base nelle tue valutazioni, nel rispetto delle condizioni d’uso di Muapi.
3Agenti e flussi di lavoro: richiama il modello dai nodi dei flussi di lavoro Muapi e dagli esempi dell’hub [abliterated LLM API](/abliterated-llm-api).
💰

Prezzi e valore

Analisi dei costi

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

Pay-per-token, billed on actual usage con una small minimum reserved up front.

Fal.aiNon disponibile

Qwen 3.8 27B Obliterated non è disponibile come endpoint ospitato.

ReplicateNon disponibile

Qwen 3.8 27B Obliterated non è disponibile come endpoint ospitato.

**I prezzi della concorrenza sono stimati in base ad architetture di modelli e livelli di utilizzo simili.

⚙️

Dettagli tecnici

Schema di configurazione

tempestivostring

.

Valore predefinitoSummarize the trade-offs between a monolith and microservices in five bullet points.
URL dell'immaginestring

Optional public image URL for multimodal analysis.

Valore predefinitoundefined
Richiesta di sistemastring

, .

Valore predefinitoYou are a concise, direct assistant.
Token massimiinteger

Optional maximum number of tokens to generate.

Valore predefinito8192
pensandoboolean

Enable extended thinking mode for harder reasoning tasks.

Valore predefinitofalse
📖

Guida all'implementazione

Documentazione per gli sviluppatori

Come usare l’API di Qwen 3.8 27B Obliterated

  1. Ottieni una chiave API: crea una chiave nella dashboard di Muapi.

  2. Invia un prompt: invia prompt (e, facoltativamente, system_prompt e max_tokens, fino a 32768) a /api/v1/qwen-3-8-27b-obliterated. Puoi specificare un image_url pubblico opzionale per includere un’immagine nel prompt. Imposta thinking su true per un ragionamento più approfondito.

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"}'
  1. Esegui il polling o attiva lo streaming: invia richieste di polling a GET /api/v1/predictions/{request_id}/result finché status non è completed, oppure ricevi i token in tempo reale da /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"}'
  1. Leggi il risultato: il testo generato viene restituito in outputs. L’utilizzo viene fatturato in base al numero effettivo di token.
❓

Domande comuni

Chiesto frequentemente

Che cos’è Qwen 3.8 27B Obliterated?

Qwen 3.8 27B Obliterated è un modello Qwen 3.8 da 27B con una finestra di contesto da 524K token e input di immagini, modificato per ridurre i rifiuti; una modalità di ragionamento opzionale consente ragionamenti più approfonditi.

Che cosa significa “abliterated”?

I modelli abliterated o derestricted sono modificati per ridurre i rifiuti. Questo li rende meno frequenti, ma non li elimina e non garantisce output senza restrizioni.

Qual è il prezzo di Qwen 3.8 27B Obliterated?

La fatturazione è a consumo per token: $0.5/M token in input e $3/M token in output. All’avvio della richiesta viene riservato un piccolo importo minimo, poi adeguato all’utilizzo effettivo.

Qwen 3.8 27B Obliterated supporta lo streaming?

Sì. Ricevi i token in tempo reale da `/api/v1/qwen-3-8-27b-obliterated/stream` tramite Server-Sent Events oppure usa il polling sull’endpoint asincrono.

Qual è la finestra di contesto?

La finestra di contesto è di circa 524K token. Prompt e output devono rientrarvi complessivamente; `max_tokens` è limitato a 32768. L’input di immagini è supportato tramite `image_url`.

L’output è garantito senza restrizioni?

No. È meno probabile che i modelli abliterated rifiutino una richiesta, ma il comportamento varia in base al prompt e la qualità può differire da quella del modello di base. Valutalo per il tuo caso d’uso e rispetta le leggi applicabili.