모델/Abliterated LLM API/Qwen Abliterated/Qwen Abliterated API

제공 중6개 모델

Qwen Abliterated API — 6종의 Qwen 2.5 및 3.5 모델

Qwen Abliterated API는 Qwen 3.8 27B, Qwen 3.5 Queen 등 6종의 고성능 다국어 필터 해제 모델에 대한 접근을 단일 API 키로 제공합니다.다국어 이해와 복잡한 지시 준수에 뛰어난 Qwen 모델의 강점을 제한 없이 활용하세요.

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Qwen 3.8 27B Abliterated

이미지 입력과 전환 가능한 사고 모드를 지원하는 가장 경제적인 Qwen 3.8 티어1개 모델

텍스트 생성제공 중Featured

Qwen 3.8 27B Abliterated

Qwen 3.8 27B Abliterated — 거부 반응이 완화된 고성능 텍스트 생성 및 대화 엔드포인트.

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Qwen 3.8 27B Obliterated

이미지 입력과 전환 가능한 사고 모드를 지원하는 중형 추론 모델1개 모델

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Qwen 3.8 27B Obliterated

Qwen 3.8 27B Obliterated — 거부 반응이 완화된 고성능 텍스트 생성 및 대화 엔드포인트.

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Qwen 2.5 32B Instruct Abliterated

균일 토큰 요율로 이용 가능한 컴팩트 범용 대화 및 코딩 모델1개 모델

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Qwen 2.5 32B Instruct Abliterated

Qwen 2.5 32B Instruct Abliterated — 거부 반응이 완화된 고성능 텍스트 생성 및 대화 엔드포인트.

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Qwen3.5 27B Queen Derestricted

균일 요율로 이용 가능한 이미지 입력 지원 창작 및 범용 대화 모델1개 모델

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Qwen3.5 27B Queen Derestricted

Qwen3.5 27B Queen Derestricted — 거부 반응이 완화된 고성능 텍스트 생성 및 대화 엔드포인트.

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Qwen3.5 27B Blossom Derestricted

균일 요율로 이용 가능한 이미지 입력 지원 창작 작문 및 대화 모델1개 모델

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Qwen3.5 27B Blossom Derestricted

Qwen3.5 27B Blossom Derestricted — 거부 반응이 완화된 고성능 텍스트 생성 및 대화 엔드포인트.

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Qwen3.5 27B Opus-Distilled Derestricted

균일 요율로 이용 가능한 이미지 입력 지원 단계별 추론 모델1개 모델

텍스트 생성제공 중

Qwen3.5 27B Opus-Distilled Derestricted

Qwen3.5 27B Opus-Distilled Derestricted — 거부 반응이 완화된 고성능 텍스트 생성 및 대화 엔드포인트.

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Qwen Abliterated API란 무엇인가요?

다국어 이해와 복잡한 지시 준수에 뛰어난 Qwen 모델의 강점을 제한 없이 활용하세요.

주요 기능

단일 API로 모든 모델 연동

모든 엔드포인트가 동일한 요청 본문을 수락하고 공통 결과 엔드포인트를 통해 텍스트를 반환하므로, 코드 한 줄로 모델을 손쉽게 전환할 수 있습니다.

거부 반응 최소화

어블리터레이션 및 관련 기법은 모델이 요청을 거부하는 빈도를 낮춥니다. 동작은 모델과 프롬프트에 따라 달라지며 무제한 출력을 보장하지 않습니다.

시스템 프롬프트 제어

system_prompt를 설정하여 창작, 분석 또는 평가 작업에 맞춰 페르소나, 어조 및 출력 형식을 유연하게 제어하세요.

토큰 종량제 과금

각 호출에서 반환된 토큰 수에 따라 과금됩니다. 월 구독료나 별도의 모델 호스팅 관리가 필요 없습니다.

비전 모델의 이미지 입력

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 Derestricted에 image_url을 전달하여 이미지 인식을 수행할 수 있습니다.

이용 정책 준수

거부 동작의 감소가 무제한 출력을 의미하는 것은 아닙니다. 생성되는 모든 콘텐츠에는 Muapi의 이용 정책 및 관련 법규가 계속 적용됩니다.

요금

엔드포인트	입력	출력	가격	추천 용도
qwen-3-8-27b-abliterated	프롬프트 + system_prompt, max_tokens, 선택적 image_url, 선택적 thinking	전체 텍스트 응답 (결과 폴링)	$0.30/M in · $2.40/M out	이미지 입력과 전환 가능한 사고 모드를 지원하는 가장 경제적인 Qwen 3.8 티어
qwen-3-8-27b-obliterated	프롬프트 + system_prompt, max_tokens, 선택적 image_url, 선택적 thinking	전체 텍스트 응답 (결과 폴링)	$0.50/M in · $3.00/M out	이미지 입력과 전환 가능한 사고 모드를 지원하는 중형 추론 모델
qwen-2-5-32b-abliterated	Prompt + system_prompt, max_tokens	전체 텍스트 응답 (결과 폴링)	$1.40/M in · $1.40/M out	균일 토큰 요율로 이용 가능한 컴팩트 범용 대화 및 코딩 모델
qwen-3-5-27b-queen-derestricted	프롬프트 + system_prompt, max_tokens, 선택적 image_url	전체 텍스트 응답 (결과 폴링)	$0.612/M in · $0.612/M out	균일 요율로 이용 가능한 이미지 입력 지원 창작 및 범용 대화 모델
qwen-3-5-27b-blossom-derestricted	프롬프트 + system_prompt, max_tokens, 선택적 image_url	전체 텍스트 응답 (결과 폴링)	$0.612/M in · $0.612/M out	균일 요율로 이용 가능한 이미지 입력 지원 창작 작문 및 대화 모델
qwen-3-5-27b-opus-distilled-derestricted	프롬프트 + system_prompt, max_tokens, 선택적 image_url	전체 텍스트 응답 (결과 폴링)	$0.612/M in · $0.612/M out	균일 요율로 이용 가능한 이미지 입력 지원 단계별 추론 모델

각 호출에서 반환된 사용량에 따라 토큰 단위로 과금됩니다. 표시 가격은 100만 입력 및 출력 토큰 기준입니다.

빠른 시작 — Qwen Abliterated API

Muapi API 키를 사용하여 JSON 요청을 제출하고 요청 ID를 저장한 후 공통 결과 엔드포인트를 폴링하세요.

1. Qwen 3.8 27B Abliterated에 프롬프트 제출

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"}

프롬프트, 선택적 system_prompt, image_url 및 thinking 플래그를 지정하여 qwen-3-8-27b-abliterated를 호출합니다.

2. Qwen 3.8 27B Obliterated에 프롬프트 제출

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"}

프롬프트, 선택적 system_prompt, image_url 및 thinking 플래그를 지정하여 qwen-3-8-27b-obliterated를 호출합니다.

3. Qwen 2.5 32B Instruct Abliterated에 프롬프트 제출

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"}

프롬프트 및 선택적 system_prompt를 지정하여 qwen-2-5-32b-abliterated를 호출합니다.

4. Qwen3.5 27B Queen Derestricted에 프롬프트 제출

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"}

프롬프트 및 선택적 system_prompt, image_url을 지정하여 qwen-3-5-27b-queen-derestricted를 호출합니다.

5. Qwen3.5 27B Blossom Derestricted에 프롬프트 제출

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"}

프롬프트 및 선택적 system_prompt, image_url을 지정하여 qwen-3-5-27b-blossom-derestricted를 호출합니다.

6. Qwen3.5 27B Opus-Distilled Derestricted에 프롬프트 제출

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"}

프롬프트 및 선택적 system_prompt, image_url을 지정하여 qwen-3-5-27b-opus-distilled-derestricted를 호출합니다.

7. 결과 폴링

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.

요청 ID를 사용하여 완료 시 완성된 텍스트 응답을 가져옵니다.

Qwen Abliterated API 자주 묻는 질문

Qwen Abliterated 모델이란 무엇인가요?

다국어 이해와 복잡한 지시 준수에 뛰어난 Qwen 모델의 강점을 제한 없이 활용하세요.

어떤 모델을 선택해야 하나요?

창작 소설 및 롤플레잉에는 Character Chat 라인업을, 논리적 사고 및 거부 없는 코딩에는 DeepSeek R1 또는 Llama 3.3 Abliterated 모델을 권장합니다.

이용 요금은 어떻게 책정되나요?

월 고정 요금 없이 실제 입출력에 사용된 토큰 수량에 따라 투명하게 종량제로 과금됩니다.

Qwen Abliterated API 활용에 관해 자주 묻는 질문

MuAPI 문서 및 플레이그라운드에서 실시간 코드 예제와 세부 파라미터 규격을 확인하실 수 있습니다.

Qwen Abliterated API 활용에 관해 자주 묻는 질문

MuAPI 문서 및 플레이그라운드에서 실시간 코드 예제와 세부 파라미터 규격을 확인하실 수 있습니다.

Qwen Abliterated API 활용에 관해 자주 묻는 질문

MuAPI 문서 및 플레이그라운드에서 실시간 코드 예제와 세부 파라미터 규격을 확인하실 수 있습니다.

Qwen Abliterated API 활용에 관해 자주 묻는 질문

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