muapi Logomuapi Logo
muapi Logomuapi Logo

Qwen 2.5 32B Abliterated: Большие языковые модели искусственного интеллекта

Call Qwen 2.5 32B Abliterated through one API. 32K-token context, streaming and pay-per-token pricing. Try free in the Muapi playground. Qwen 2.5 32B Abliterated — модифицированная версия Qwen 2.5 32B Instruct с контекстом 32K токенов, модифицированная для снижения частоты отказов. Muapi предоставляет единую конечную точку REST с асинхронной проверкой статуса и потоковой передачей через Server-Sent Events. Подключайте модель к чат-приложениям, агентам и рабочим процессам без размещения GPU. It лучше всего подходит для general chat and coding. Оплата взимается за токены: $1.4/M за токены на входе и $1.4/M за токены на выходе; подписка не нужна. См. также Qwen 3.8 27B Obliterated, Qwen 3.8 27B Abliterated, Qwen3.5 27B Queen Derestricted, Qwen3.5 27B Blossom Derestricted, Qwen3.5 27B Opus-Distilled Derestricted. Вся линейка представлена на странице Qwen Abliterated API или в разделе abliterated LLM API; другие семейства: GLM Abliterated API and Gemma Abliterated API. Термины «Abliterated» и «derestricted» описывают модификации, снижающие частоту отказов модели. Они не гарантируют отсутствие ограничений; вы несёте ответственность за соблюдение применимых законов и условий использования Muapi.

Интерактивное управление моделью

Call Qwen 2.5 32B Abliterated through one API. 32K-token context, streaming and pay-per-token pricing. Try free in the Muapi playground.

📝

Обзор

Об этой модели

Qwen 2.5 32B Abliterated — модифицированная версия Qwen 2.5 32B Instruct с контекстом 32K токенов, модифицированная для снижения частоты отказов. Muapi предоставляет единую конечную точку REST с асинхронной проверкой статуса и потоковой передачей через Server-Sent Events. Подключайте модель к чат-приложениям, агентам и рабочим процессам без размещения GPU. It лучше всего подходит для general chat and coding. Оплата взимается за токены: $1.4/M за токены на входе и $1.4/M за токены на выходе; подписка не нужна. См. также Qwen 3.8 27B Obliterated, Qwen 3.8 27B Abliterated, Qwen3.5 27B Queen Derestricted, Qwen3.5 27B Blossom Derestricted, Qwen3.5 27B Opus-Distilled Derestricted. Вся линейка представлена на странице Qwen Abliterated API или в разделе abliterated LLM API; другие семейства: GLM Abliterated API and Gemma Abliterated API. Термины «Abliterated» и «derestricted» описывают модификации, снижающие частоту отказов модели. Они не гарантируют отсутствие ограничений; вы несёте ответственность за соблюдение применимых законов и условий использования Muapi.

1Чаты и ассистенты: создавайте диалоговые приложения на базе Qwen 2.5 32B Abliterated для обычного общения и программирования.
2Эксперименты с меньшим числом отказов: сравнивайте поведение с базовой моделью в собственных тестах в рамках правил использования Muapi.
3Агенты и рабочие процессы: вызывайте модель из узлов сценариев Muapi; примеры доступны в разделе [abliterated LLM API](/abliterated-llm-api) hub examples.
💰

Цены и стоимость

Анализ затрат

muapiapp$1.4/M input tokens and $1.4/M output tokens

Оплата за токены по фактическому использованию; при запуске резервируется небольшая минимальная сумма.

Fal.aiНедоступно

Qwen 2.5 32B Abliterated не предоставляется в виде размещённой конечной точки.

ReplicateНедоступно

Qwen 2.5 32B Abliterated не предоставляется в виде размещённой конечной точки.

** Цены конкурентов рассчитаны на основе аналогичных архитектур моделей и уровней использования.

⚙️

Технические детали

Схема конфигурации

подсказатьstring

.

Значение по умолчаниюSummarize the trade-offs between a monolith and microservices in five bullet points.
Системная подсказкаstring

, .

Значение по умолчаниюYou are a concise, direct assistant.
Максимальное количество токеновinteger

Optional maximum number of tokens to generate.

Значение по умолчанию4096
📖

Руководство по внедрению

Документация разработчика

Как использовать Qwen 2.5 32B Abliterated API

  1. Получите ключ API: Создайте ключ в панели управления Muapi.

  2. Отправьте запрос: POST prompt (plus optional system_prompt and max_tokens, up to 8192) to /api/v1/qwen-2-5-32b-abliterated.

curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/qwen-2-5-32b-abliterated \
  -H "x-api-key: $MUAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "Explain how attention works in transformers."}'
  1. Проверяйте статус или включите потоковую передачу: Poll GET /api/v1/predictions/{request_id}/result until status is completed, or stream tokens live from /api/v1/qwen-2-5-32b-abliterated/stream.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/qwen-2-5-32b-abliterated/stream \
  -H "x-api-key: $MUAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "Explain how attention works in transformers."}'
  1. Получите результат: The generated text is returned in outputs. Usage is billed on actual token counts.
❓

Общие вопросы

Часто задаваемые

Что такое Qwen 2.5 32B Abliterated?

Qwen 2.5 32B Abliterated — модифицированная версия Qwen 2.5 32B Instruct с контекстом 32K токенов, модифицированная для снижения частоты отказов.

Что означает abliterated?

Модели с модификациями abliterated или derestricted изменены так, чтобы реже отказывать. Отказов становится меньше, но они не исчезают полностью, и отсутствие ограничений не гарантируется.

Какова стоимость Qwen 2.5 32B Abliterated?

Оплата рассчитывается за токены: $1.4/M за токены на входе и $1.4/M output tokens. При запуске запроса резервируется небольшой минимальный объём, затем сумма корректируется по фактическому использованию.

Поддерживает ли Qwen 2.5 32B Abliterated потоковую передачу?

Да. Передавайте токены в реальном времени с помощью `/api/v1/qwen-2-5-32b-abliterated/stream` через Server-Sent Events или проверяйте результат асинхронного запроса.

Что такое the context window?

Контекстное окно составляет около 32K токенов. Запрос и ответ вместе должны помещаться в это окно; `max_tokens` ограничен значением 8192. The endpoint accepts text input only.

Гарантирован ли вывод без ограничений?

Нет. Модифицированные модели реже отказывают, но их поведение зависит от запроса, а качество может отличаться от базовой модели. Оцените модель для своей задачи и соблюдайте применимые законы.