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モデル/Abliterated LLM API/テキストからテキスト生成API
提供中20個のモデル

Abliterated LLM API — 20種類の制限解除・フィルター解除モデル

Abliterated LLM APIは、1つのMuapi APIキーと統一されたリクエスト形式（prompt、オプションのsystem_prompt、max_tokens、ビジョン対応モデルのimage_url）で20種類のモデルへのプログラムアクセスを提供します。制限解除（Abliterated）モデルは、組み込みの応答拒否動作を低減するよう調整された言語モデルです。アブリテレーションや関連技術（obliteration、derestriction）はモデルがリクエストを拒否する頻度を下げますが、無制限の出力を保証したり、あらゆる制約を撤廃したり、Muapiの利用規定方針を変更するものではありません。生成された出力の利用に関する責任は利用者に帰属します。

APIキーを取得PlaygroundでQwen 3.8 27B Abliteratedを試すModel comparisons and API examplesCoding-agent benchmark and setupGeneral-purpose agent integrations

Watch: Best Abliterated LLMs 2026 — 6 Picks, No GPU

MiMo

MiMoモデル1個のモデル
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MiMo

MiMo V2.6 Flash Abliterated

アブリテレーションにより拒否動作が低減されたMiMo V2.6 Flash：高速推論、100万トークンのコンテキストウィンドウ、オプションの画像入力に対応。

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Abliterated Model

Abliterated Modelモデル3個のモデル
テキスト生成提供中
Abliterated Model

Abliterated Model

262Kトークンのコンテキストウィンドウとオプションの画像入力に対応した、汎用的な制限解除推論モデル。

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テキスト生成提供中
Abliterated Model

Abliterated Model Large

テキスト入出力と100万トークンのコンテキストウィンドウを備えた、より大規模な制限解除推論モデル。

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Abliterated Model

Abliterated Model Large V2

100万トークンのコンテキストウィンドウとテキスト専用入力を備えた、大型制限解除推論モデルの第2リビジョン。

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Qwen

Qwenモデル6個のモデル
テキスト生成提供中Featured
Qwen

Qwen 3.8 27B Abliterated

アブリテレーションにより拒否動作が低減されたQwen 3.8 27B：画像入力、524Kトークンのコンテキストウィンドウ、オプションの思考モードに対応。

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Qwen

Qwen 3.8 27B Obliterated

完全解除型アブレーションにより拒否動作が除去されたQwen 3.8 27B：画像入力、524Kトークンのコンテキストウィンドウ、オプションの思考モードに対応。

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Qwen

Qwen 2.5 32B Instruct Abliterated

アブリテレーションにより拒否動作が低減されたQwen 2.5 32B Instruct：32Kトークンのコンテキストウィンドウを備えたコンパクトな汎用チャット＆コーディングモデル。

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Qwen

Qwen3.5 27B Queen Derestricted

制限緩和により拒否動作が低減されたQwen3.5 27B Queen：画像入力、262Kトークンのコンテキストウィンドウ、一律トークン料金。

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Qwen

Qwen3.5 27B Blossom Derestricted

制限緩和により拒否動作が低減されたQwen3.5 27B Blossom (V6.4)：画像入力、262Kトークンのコンテキストウィンドウ、一律トークン料金。

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Qwen

Qwen3.5 27B Opus-Distilled Derestricted

Claude Opus 4.6の推論トレースから蒸留され、制限緩和により拒否動作が低減されたQwen3.5 27B：画像入力と262Kトークンのコンテキストウィンドウに対応。

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Llama

Llamaモデル2個のモデル
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Llama

Llama 3.3 70B Instruct Abliterated

アブリテレーションにより拒否動作が低減されたLlama 3.3 70B Instruct：32Kトークンのコンテキストウィンドウを備えた大規模オープンウェイトチャットベースライン。

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Llama

NeuralDaredevil 8B Abliterated

Llama 3 8Bから派生した制限解除モデルNeuralDaredevil 8B：8Kトークンのコンテキストウィンドウを備えた最も軽量で安価な選択肢。

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DeepSeek R1

DeepSeek R1モデル2個のモデル
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DeepSeek R1

DeepSeek R1 Distill Llama 70B Abliterated

Llama 70Bに蒸留されアブリテレーションで拒否動作が低減されたDeepSeek R1：16Kトークンのコンテキストウィンドウを備えた思考の連鎖（CoT）推論モデル。

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$1.40/M in · $1.40/M out
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DeepSeek R1

DeepSeek R1 Distill Qwen 32B Abliterated

Qwen 32Bに蒸留されアブリテレーションで拒否動作が低減されたDeepSeek R1：16Kトークンのコンテキストウィンドウを備えたコンパクトな思考の連鎖（CoT）推論モデル。

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GLM

GLMモデル3個のモデル
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GLM

GLM 5.3 Flash Abliterated

アブリテレーションにより拒否動作が低減されたGLM 5.3 Flash：高速推論、100万トークンのコンテキストウィンドウ、オプションの画像入力に対応。

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GLM

GLM 5.3 Abliterated

アブリテレーションにより拒否動作が低減されたフルサイズGLM 5.3：テキスト入出力、100万トークンのコンテキストウィンドウに対応。

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GLM

GLM 4.6 Derestricted v5

制限緩和により拒否動作が低減されたGLM 4.6 (v5)：131Kトークンのコンテキストウィンドウ、テキスト入出力に対応。

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Gemma

Gemmaモデル3個のモデル
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Gemma

Gemma 4 26B A4B Abliterated

アブリテレーションにより拒否動作が低減されたGemma 4 26B A4B：65Kトークンのコンテキストウィンドウを備えた高効率MoEチャットモデル（テキスト入出力）。

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Gemma

Gemma 4 31B Gembrain Abliterated

拒否動作が低減されたGemma 4 31B Gembrain：画像入力、262Kトークンのコンテキストウィンドウ、汎用・創作チャット向けの一律トークン料金。

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Gemma

Gemma 4 31B SDFT Abliterated

拒否動作が低減された制限解除Gemma 4、Gemma 4 31B SDFT Abliterated：キャラクターチャットやクリエイティブライティング向けに調整され、画像入力と262Kトークンのコンテキストウィンドウに対応。

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Abliterated LLM APIとは何ですか？

Abliterated LLM APIは、軽量な8Bチャットモデルから100万トークンのコンテキストを持つ推論モデルまで、20種類の制限解除・フィルター解除LLMを網羅したMuapiのカタログです。統一された単一のRESTインターフェースを介して、モデル名を変更するだけで簡単に比較できます。

プロンプト（必要に応じてペルソナや口調を設定するsystem_prompt、ビジョン対応モデルではimage_url）を送信し、生成されたテキストをポーリングして取得します。主な用途としては、クリエイティブライティング、レッドチームや安全性研究、未修正ベースモデルとの比較評価、ベースモデルの過剰な拒否が正当な業務の妨げとなるユースケースなどが挙げられます。制限解除モデルは、組み込みの拒否動作を低減するよう調整された言語モデルです。アブリテレーション等の技術は拒否頻度を下げますが、完全な無制限出力を保証するものではなく、Muapiの利用規定方針が適用されます。出力結果の利用に関する責任は利用者が負います。

主な機能

20種類のモデルを1つのAPIで

すべてのエンドポイントが同一のリクエストボディを受け入れ、共通の結果エンドポイントを介してテキストを返すため、モデルの切り替えはコード1行で完了します。

拒否率の大幅な低減

アブリテレーションおよび関連技術により、モデルがリクエストを拒否する頻度が低減します。挙動はモデルやプロンプトによって異なり、絶対的な保証ではありません。

システムプロンプトによる制御

system_promptを設定して、創作、分析、評価作業に応じたペルソナ、口調、出力形式を細かく制御できます。

トークン従量課金

各呼び出しで返されるトークン数に応じた従量課金制です。月額サブスクリプションや自前のモデルホスティング管理は不要です。

ビジョン対応モデルでの画像入力

MiMo V2.6 Flash Abliterated、Abliterated Model、Qwen 3.8 27B Abliterated、Qwen 3.8 27B Obliterated、Qwen3.5 27B Queen Derestricted、Qwen3.5 27B Blossom Derestricted、Qwen3.5 27B Opus-Distilled Derestricted、GLM 5.3 Flash Abliterated、Gemma 4 31B Gembrain Abliterated、Gemma 4 31B SDFT Abliteratedにはimage_urlを渡して画像認識を実行できます。

利用規定方針の適用

拒否動作の低減は、ルールが存在しないことを意味するものではありません。生成されるコンテンツには、Muapiの利用規定方針および関連法令が引き続き適用されます。

料金

エンドポイント入力出力料金最適な用途
mimo-v2-6-flash-abliteratedPrompt + system_prompt、max_tokens、オプションのimage_url完全なテキスト応答（結果をポーリング）入力 $1.00/M · 出力 $3.00/M画像入力と超長文コンテキストに対応した、高速・低コストな推論モデル
abliterated-modelPrompt + system_prompt、max_tokens、オプションのimage_url完全なテキスト応答（結果をポーリング）入力 $2.00/M · 出力 $6.00/M拒否率を低減した汎用推論およびマルチモーダルチャット
abliterated-model-largePrompt + system_prompt、max_tokens完全なテキスト応答（結果をポーリング）入力 $6.00/M · 出力 $10.00/M長文ドキュメントやコードベースに対応した大容量コンテキスト推論
abliterated-model-large-v2Prompt + system_prompt、max_tokens完全なテキスト応答（結果をポーリング）入力 $6.00/M · 出力 $10.00/M最新の大型制限解除推論ティア
qwen-3-8-27b-abliteratedPrompt + system_prompt、max_tokens、オプションのimage_url、オプションのthinking完全なテキスト応答（結果をポーリング）入力 $0.30/M · 出力 $2.40/M画像入力と切り替え可能な思考モードを備えた、最も低コストなQwen 3.8ティア
qwen-3-8-27b-obliteratedPrompt + system_prompt、max_tokens、オプションのimage_url、オプションのthinking完全なテキスト応答（結果をポーリング）入力 $0.50/M · 出力 $3.00/M画像入力と切り替え可能な思考モードを備えた中規模推論モデル
qwen-2-5-32b-abliteratedPrompt + system_prompt、max_tokens完全なテキスト応答（結果をポーリング）入力 $1.40/M · 出力 $1.40/M一律トークン料金で利用できるコンパクトな汎用チャット＆コーディングモデル
qwen-3-5-27b-queen-derestrictedPrompt + system_prompt、max_tokens、オプションのimage_url完全なテキスト応答（結果をポーリング）入力 $0.612/M · 出力 $0.612/M一律料金で利用できる、画像入力対応の創作・汎用チャットモデル
qwen-3-5-27b-blossom-derestrictedPrompt + system_prompt、max_tokens、オプションのimage_url完全なテキスト応答（結果をポーリング）入力 $0.612/M · 出力 $0.612/M一律料金で利用できる、画像入力対応のクリエイティブライティング＆チャットモデル
qwen-3-5-27b-opus-distilled-derestrictedPrompt + system_prompt、max_tokens、オプションのimage_url完全なテキスト応答（結果をポーリング）入力 $0.612/M · 出力 $0.612/M一律料金で利用できる、画像入力対応のステップバイステップ推論モデル
llama-3-3-70b-abliteratedPrompt + system_prompt、max_tokens完全なテキスト応答（結果をポーリング）入力 $1.40/M · 出力 $1.40/M一律トークン料金で利用できる大規模オープンウェイトチャットモデル
neuraldaredevil-8b-abliteratedPrompt + system_prompt、max_tokens完全なテキスト応答（結果をポーリング）入力 $0.88/M · 出力 $0.88/M軽量かつ低コストなチャットおよびプロトタイピング向けモデル
deepseek-r1-llama-70b-abliteratedPrompt + system_prompt、max_tokens完全なテキスト応答（結果をポーリング）入力 $1.40/M · 出力 $1.40/MLlama 70Bベースのステップバイステップ推論モデル
deepseek-r1-qwen-32b-abliteratedPrompt + system_prompt、max_tokens完全なテキスト応答（結果をポーリング）入力 $2.80/M · 出力 $2.80/MQwen 32Bベースのコンパクトなステップバイステップ推論モデル
glm-5-3-flash-abliteratedPrompt + system_prompt、max_tokens、オプションのimage_url完全なテキスト応答（結果をポーリング）入力 $0.40/M · 出力 $1.60/M画像入力と超長文コンテキストに対応した、高速・低コストな推論モデル
glm-5-3-abliteratedPrompt + system_prompt、max_tokens完全なテキスト応答（結果をポーリング）入力 $2.50/M · 出力 $4.50/M超長文コンテキストに対応したフルサイズ推論モデル
glm-4-6-derestricted-v5Prompt + system_prompt、max_tokens完全なテキスト応答（結果をポーリング）入力 $0.80/M · 出力 $3.00/M131Kトークンのコンテキストを持つ中規模GLM推論モデル
gemma-4-26b-a4b-abliteratedPrompt + system_prompt、max_tokens完全なテキスト応答（結果をポーリング）入力 $0.30/M · 出力 $1.40/MGemmaファミリーをベースにした高効率・低コストのチャット＆推論モデル
gemma-4-31b-gembrain-abliteratedPrompt + system_prompt、max_tokens、オプションのimage_url完全なテキスト応答（結果をポーリング）入力 $0.612/M · 出力 $0.612/M一律トークン料金で利用できる、画像入力対応の汎用・創作チャットモデル
gemma-4-31b-sdft-abliteratedPrompt + system_prompt、max_tokens、オプションのimage_url完全なテキスト応答（結果をポーリング）入力 $0.612/M · 出力 $0.612/M画像入力に対応した、Gemma 4ベースのキャラクターチャットおよびクリエイティブライティングモデル

各呼び出しで返される使用量に基づきトークン単位で課金されます。表示価格は入力および出力トークン100万単位です。

Abliterated LLM APIの呼び出し手順

Muapi APIキーを使用してJSONリクエストを送信し、リクエストIDを保存して共通結果エンドポイントをポーリングします。

1. MiMo V2.6 Flash Abliteratedにプロンプトを送信

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"}

プロンプトおよびオプションのsystem_prompt、image_urlを指定してmimo-v2-6-flash-abliteratedを呼び出します。

2. Abliterated Modelにプロンプトを送信

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"}

プロンプトおよびオプションのsystem_prompt、image_urlを指定してabliterated-modelを呼び出します。

3. Abliterated Model Largeにプロンプトを送信

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"}

プロンプトおよびオプションのsystem_promptを指定してabliterated-model-largeを呼び出します。

4. Abliterated Model Large V2にプロンプトを送信

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"}

プロンプトおよびオプションのsystem_promptを指定してabliterated-model-large-v2を呼び出します。

5. Qwen 3.8 27B Abliteratedにプロンプトを送信

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"}

プロンプト、オプションのsystem_prompt、image_url、thinkingフラグを指定してqwen-3-8-27b-abliteratedを呼び出します。

6. Qwen 3.8 27B Obliteratedにプロンプトを送信

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"}

プロンプト、オプションのsystem_prompt、image_url、thinkingフラグを指定してqwen-3-8-27b-obliteratedを呼び出します。

7. Qwen 2.5 32B Instruct Abliteratedにプロンプトを送信

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"}

プロンプトおよびオプションのsystem_promptを指定してqwen-2-5-32b-abliteratedを呼び出します。

8. Qwen3.5 27B Queen Derestrictedにプロンプトを送信

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"}

プロンプトおよびオプションのsystem_prompt、image_urlを指定してqwen-3-5-27b-queen-derestrictedを呼び出します。

9. Qwen3.5 27B Blossom Derestrictedにプロンプトを送信

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"}

プロンプトおよびオプションのsystem_prompt、image_urlを指定してqwen-3-5-27b-blossom-derestrictedを呼び出します。

10. Qwen3.5 27B Opus-Distilled Derestrictedにプロンプトを送信

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"}

プロンプトおよびオプションのsystem_prompt、image_urlを指定してqwen-3-5-27b-opus-distilled-derestrictedを呼び出します。

11. Llama 3.3 70B Instruct Abliteratedにプロンプトを送信

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"}

プロンプトおよびオプションのsystem_promptを指定してllama-3-3-70b-abliteratedを呼び出します。

12. NeuralDaredevil 8B Abliteratedにプロンプトを送信

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"}

プロンプトおよびオプションのsystem_promptを指定してneuraldaredevil-8b-abliteratedを呼び出します。

13. DeepSeek R1 Distill Llama 70B Abliteratedにプロンプトを送信

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"}

プロンプトおよびオプションのsystem_promptを指定してdeepseek-r1-llama-70b-abliteratedを呼び出します。

14. DeepSeek R1 Distill Qwen 32B Abliteratedにプロンプトを送信

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"}

プロンプトおよびオプションのsystem_promptを指定してdeepseek-r1-qwen-32b-abliteratedを呼び出します。

15. GLM 5.3 Flash Abliteratedにプロンプトを送信

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"}

プロンプトおよびオプションのsystem_prompt、image_urlを指定してglm-5-3-flash-abliteratedを呼び出します。

16. GLM 5.3 Abliteratedにプロンプトを送信

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"}

プロンプトおよびオプションのsystem_promptを指定してglm-5-3-abliteratedを呼び出します。

17. GLM 4.6 Derestricted v5にプロンプトを送信

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"}

プロンプトおよびオプションのsystem_promptを指定してglm-4-6-derestricted-v5を呼び出します。

18. Gemma 4 26B A4B Abliteratedにプロンプトを送信

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"}

プロンプトおよびオプションのsystem_promptを指定してgemma-4-26b-a4b-abliteratedを呼び出します。

19. Gemma 4 31B Gembrain Abliteratedにプロンプトを送信

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"}

プロンプトおよびオプションのsystem_prompt、image_urlを指定してgemma-4-31b-gembrain-abliteratedを呼び出します。

20. Gemma 4 31B SDFT Abliteratedにプロンプトを送信

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"}

プロンプトおよびオプションのsystem_prompt、image_urlを指定してgemma-4-31b-sdft-abliteratedを呼び出します。

21. 結果をポーリング

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.

タスクが完了するまで共通の結果エンドポイントをポーリングし、outputsから生成されたテキストを読み取ります。

よくある質問

制限解除（Abliterated）LLMとは何ですか？

アブリテレーテッド言語モデルとは、通常スクラッチからの再学習を行うことなく、拒否動作を駆動する内部表現ベクトルを編集・除去することで拒否動作を低減させたモデルです。obliterated（完全解除）やderestricted（制限緩和）などの用語も同様の手法を指します。結果として元のベースモデルよりもリクエストを拒否する頻度が低くなりますが、無制限の応答が保証されるわけではなく、品質がベースモデルと異なる場合があります。

Abliterated LLM APIにはどのモデルが含まれていますか？

MiMo V2.6 Flash Abliterated、Abliterated Model、Abliterated Model Large、Abliterated Model Large V2、Qwen 3.8 27B Abliterated、Qwen 3.8 27B Obliterated、Qwen 2.5 32B Instruct Abliterated、Qwen3.5 27B Queen Derestricted、Qwen3.5 27B Blossom Derestricted、Qwen3.5 27B Opus-Distilled Derestricted、Llama 3.3 70B Instruct Abliterated、NeuralDaredevil 8B Abliterated、DeepSeek R1 Distill Llama 70B Abliterated、DeepSeek R1 Distill Qwen 32B Abliterated、GLM 5.3 Flash Abliterated、GLM 5.3 Abliterated、GLM 4.6 Derestricted v5、Gemma 4 26B A4B Abliterated、Gemma 4 31B Gembrain Abliterated、Gemma 4 31B SDFT Abliteratedが含まれています。各モデルはURL内に固有のモデル名を持つ個別のエンドポイントとして提供されます。

利用料金はいくらですか？

各呼び出しでモデルが返したトークン数に基づいて差し引かれるトークン単位の従量課金です。料金は入力トークン100万あたり$0.30から始まります。全モデルの料金表をご確認ください。

これらのモデルは何を質問しても答えてくれますか？

いいえ。拒否動作の低減は無制限の出力を意味するものではなく、各モデルの知識や生成能力によっても回答は制約されます。出力結果の利用に対する責任はユーザーにあり、Muapiの利用規定方針や法令に違反するリクエストは許可されません。

これらのモデルに画像を送信できますか？

はい。MiMo V2.6 Flash Abliterated、Abliterated Model、Qwen 3.8 27B Abliterated、Qwen 3.8 27B Obliterated、Qwen3.5 27B Queen Derestricted、Qwen3.5 27B Blossom Derestricted、Qwen3.5 27B Opus-Distilled Derestricted、GLM 5.3 Flash Abliterated、Gemma 4 31B Gembrain Abliterated、Gemma 4 31B SDFT Abliteratedでは、プロンプトと共にimage_urlを指定して画像入力を送信できます。その他のモデルはテキスト専用です。

生成結果はどのように取得しますか？

/api/v1/<model-name> へのPOSTリクエストでrequest_idが返されます。ステータスがcompletedになるまで /api/v1/predictions/{request_id}/result をポーリングし、outputsから生成テキストを読み取ります。

Qwen 3.8モデルのthinkingオプションは何をしますか？

thinkingをtrueに設定すると、モデルが回答前に推論ステップ（思考プロセス）を実行し、難易度の高い問題の回答精度が向上します（出力トークン数が増加します）。より高速で経済的な応答を得るには無効のままにしてください。

これらのモデルを Claude Code や Codex で使えますか？

はい、ツール呼び出しに対応しているモデルが対象です。ここにある 20 モデルのうち 14 モデルが該当し、MiMo V2.6 Flash Abliterated、Qwen 3.8 27B Obliterated、GLM 5.3 Abliterated、Gemma 4 31B SDFT Abliterated、Abliterated Model Large V2 などが含まれます。残りの 6 モデルはテキスト専用のため、コーディングエージェントでは使用できません。Claude Code では、ANTHROPIC_BASE_URL を https://api.muapi.ai/anthropic に、ANTHROPIC_AUTH_TOKEN を Muapi の API キーに設定し、claude --model qwen-3-8-27b-obliterated で起動します（ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL と ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL も同じ ID に設定してください）。Codex CLI への対応は実験的で、base_url に https://api.muapi.ai/openai/v1 を指定したモデルプロバイダーを追加し、model に同じ ID を設定します。品質はモデルによって異なり、小さなモデルは複数ファイルにわたる作業で手順を飛ばすことがあります。プロンプトキャッシュはないため、各ターンはそれまでの会話全体に対して課金され、1 回のレスポンスは 16,384 トークンが上限です。セットアップガイド：/docs/ai-agent-install-chat-agents

Abliterated Model APIを見る →Abliterated Model、Abliterated Model Large、Abliterated Model Large V2MiMo Abliterated APIを見る →MiMo V2.6 Flash AbliteratedQwen Abliterated APIを見る →6モデル。Llama Abliterated APIを見る →Llama 3.3 70B Instruct AbliteratedおよびNeuralDaredevil 8B AbliteratedGLM Abliterated APIを見る →GLM 5.3 Flash Abliterated、GLM 5.3 Abliterated、GLM 4.6 Derestricted v5Gemma Abliterated APIを見る →Gemma 4 26B A4B Abliterated、Gemma 4 31B Gembrain Abliterated、Gemma 4 31B SDFT AbliteratedDeepSeek R1 Abliterated APIを見る →DeepSeek R1 Distill Llama 70B AbliteratedおよびDeepSeek R1 Distill Qwen 32B AbliteratedCharacter Chat LLM APIを見る →Character Chat LLM APIの12モデル。Low-Refusal LLM APIを見る →Low-Refusal LLM APIの2モデル。MuapiのすべてのLLMを見る →これらのモデルをカタログ内のGPT、Claude、Gemini、DeepSeekおよびその他のすべての言語モデルと比較できます。

Abliterated LLM APIで開発を始めませんか？

Muapi APIキーを1つ作成するだけで、このページのすべてのモデルをシンプルなRESTリクエストで呼び出すことができます。

APIキーを取得PlaygroundでQwen 3.8 27B Abliteratedを試す