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モデル/Abliterated LLM API/Qwen Abliterated/テキストからテキスト生成API
提供中6個のモデル

Qwen Abliterated API — 6モデル

Qwen Abliterated APIは、1つのMuapi APIキーで6種類のモデルへのプログラムアクセスを提供します。すべてのエンドポイントが同一のリクエスト形式（prompt、オプションのsystem_prompt、max_tokens、ビジョン対応モデルのimage_url）を受け入れます。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。

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Qwen 3.8 27B Abliterated

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1個のモデル
テキスト生成提供中Featured
Qwen 3.8 27B Abliterated

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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$0.30/M in · $2.40/M out
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Qwen 3.8 27B Obliterated

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1個のモデル
テキスト生成提供中
Qwen 3.8 27B Obliterated

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 2.5 32B Instruct Abliterated

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1個のモデル
テキスト生成提供中
Qwen 2.5 32B Instruct Abliterated

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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Qwen3.5 27B Queen Derestricted

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1個のモデル
テキスト生成提供中
Qwen3.5 27B Queen Derestricted

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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Qwen3.5 27B Blossom Derestricted

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1個のモデル
テキスト生成提供中
Qwen3.5 27B Blossom Derestricted

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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Qwen3.5 27B Opus-Distilled Derestricted

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1個のモデル
テキスト生成提供中
Qwen3.5 27B Opus-Distilled Derestricted

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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Qwen Abliterated APIとは何ですか？

このページでは、Muapiの6種類のモデルについて解説します。以下に各モデルのコンテキストウィンドウ、入力モダリティ、および料金を記載しています。

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

6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

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
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

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。

Qwen Abliterated 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. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

5. 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。

6. 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。

7. 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。

Qwen Abliterated APIにはどのモデルが含まれていますか？

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が含まれます。それぞれURL内に固有のモデル名を持つ個別のエンドポイントです。

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。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ではプロンプトの隣に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：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。Qwen 2.5 32B Instruct Abliterated はツール呼び出しに対応しておらず、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

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Qwen Abliterated 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。

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