Qwen Abliterated API ger dig programmatisk tillgång till 6 modeller genom en Muapi API-nyckel. Varje slutpunkt har samma förfrågningstext: prompt, optional system_prompt, max_tokens och image_url på vision-kapabla modeller.Ablitererade modeller är språkmodeller som modifierats för att minska deras inbyggda vägransbeteende. Abliterering och relaterade tekniker (utplåning, utplåning) minskar hur ofta en modell avslår en begäran; de garanterar inte obegränsad produktion, tar inte bort varje gräns eller ändrar Muapis policy för acceptabel användning. Du förblir ansvarig för hur du använder utdata.
Qwen3.5 27B Queen med sitt vägransbeteende reducerat genom begränsning: bildinmatning, ett 262K-token kontextfönster och en platt tokenhastighet.
Qwen3.5 27B Blossom (V6.4) med sitt vägransbeteende reducerat genom begränsning: bildinmatning, ett 262K-token kontextfönster och en platt tokenhastighet.
Qwen 3.8 27B med vägransbeteende reducerat genom abliterering: bildinmatning, ett 524K-token kontextfönster och ett valfritt tankeläge.
Qwen 3.8 27B med avslag borttagna via en utplåningsliknande ablation, bildinmatning, ett 524K-token kontextfönster och ett valfritt tankeläge.
Qwen 2.5 32B Instruera med vägransbeteende reducerat genom abliterering: en kompakt allmän chatt- och kodningsmodell med ett 32K-token kontextfönster.
Qwen3.5 27B destillerad från Claude Opus 4.6 resonemangsspår, med dess vägransbeteende reducerat genom begränsning: bildinmatning och ett 262K-token kontextfönster.
Den här sidan täcker 6 modeller på Muapi. Var och en listas nedan med sitt sammanhangsfönster, inmatningsmodalitet och prissättning.
Skicka en prompt, eventuellt med en system_prompt för att ställa in persona och ton och en image_url på modeller med synförmåga, och enkät efter den genererade texten. Typiska användningsområden inkluderar kreativt skrivande, red-team och säkerhetsforskning, utvärdering mot den omodifierade basmodellen och applikationer där en basmodells avslag står i vägen för legitimt arbete. Ablitererade modeller är språkmodeller som modifierats för att minska deras inbyggda vägransbeteende. Abliterering och relaterade tekniker (utplåning, utplåning) minskar hur ofta en modell avslår en begäran; de garanterar inte obegränsad produktion, tar inte bort varje gräns eller ändrar Muapis policy för acceptabel användning. Du förblir ansvarig för hur du använder utdata.
Varje slutpunkt accepterar samma förfrågningstext och returnerar text genom den delade resultatslutpunkten, så att byta modell är en ändring på en rad.
Abliterering och relaterade tekniker minskar hur ofta modellen avslår en begäran. Beteendet varierar beroende på modell och uppmaning och är ingen garanti.
Ställ in en system_prompt för att styra persona, ton och utdataformat för kreativt, analytiskt eller utvärderingsarbete.
Fakturering följer tokenräkningen varje samtal returnerar. Det finns inget abonnemang och ingen modellvärd att hantera.
Skicka en image_url till Qwen 3.8 27B Abliterated, Qwen 3.8 27B Obliterated, Qwen3.5 27B Queen Derestricted, Qwen3.5 27B Blossom Derestricted, Qwen3.5 27B Opus-Destillered Derestricted.
Minskade avslag innebär inte inga regler. Muapis policy för acceptabel användning och tillämplig lag gäller fortfarande för det du genererar.
| Slutpunkt | Ingång | Utgång | Pris | Bäst för |
|---|---|---|---|---|
Faktureras per token från användningen varje samtal returnerar; Priserna är per miljon in- och utmatningstoken.
Skicka en JSON-förfrågan med din Muapi API-nyckel, spara förfrågnings-ID och polla den delade resultatslutpunkten.
Ring qwen-3-8-27b-abiterat med en prompt och valfri system_prompt, image_url och tankeflagga.
Ring qwen-3-8-27b-utplånad med en prompt och valfri system_prompt, image_url och tankeflagga.
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"}Ring qwen-2-5-32b-abiterat med en prompt och valfri system_prompt.
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"}Ring qwen-3-5-27b-queen-derestricted med en prompt och valfri system_prompt, image_url.
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"}Ring qwen-3-5-27b-blossom-derestricted med en prompt och valfri system_prompt, image_url.
Ring qwen-3-5-27b-opus-distillered-derestricted med en prompt och valfri system_prompt, image_url.
Fråga den delade resultatslutpunkten tills uppgiften är klar och läs sedan den genererade texten från utdata.
En ablitererad språkmodell är en modell vars vägransbeteende har reducerats genom att redigera den interna riktningen som driver vägran, vanligtvis utan omskolning från grunden. Besläktade termer som utplånad och avgränsad beskriver liknande tekniker. Resultatet tenderar att avvisa färre förfrågningar än originalmodellen, men det är ingen garanti och kvaliteten kan skilja sig från basmodellen.
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 och Qwen3.5 27B Opus-Destillered Derestricted. Var och en är en separat slutpunkt med sitt eget modellnamn i URL:en.
Fakturering är per token, dras av efter varje samtal från de räkningar som modellen returnerar. Priserna börjar på $0,30 per miljon inmatade tokens; se pristabellen för varje modell.
Nej. Minskade avslag betyder inte obegränsad produktion, och varje modells kunskap och kvalitet är fortfarande bunden av svaret. Du är ansvarig för hur du använder utdata, och förfrågningar som bryter mot Muapis policy för acceptabel användning eller lagen är inte tillåtna.
Ja på Qwen 3.8 27B Abliterated, Qwen 3.8 27B Obliterated, Qwen3.5 27B Queen Derestricted, Qwen3.5 27B Blossom Derestricted, Qwen3.5 27B Opus-Destillered Derestricted: lägg till en image_url bredvid din prompt. De andra är endast textbaserade.
POST till /api/v1/<modellnamn> returnerar ett request_id. Omröstning /api/v1/predictions/{request_id}/result tills statusen är klar, läs sedan texten från utdata.
Ställ in tänkandet på sant för att låta modellen resonera innan den svarar, vilket kan hjälpa till med svårare problem till priset av fler output-tokens. Lämna det av för snabbare och billigare svar.
Ja, för modellerna som stöder verktygsanrop: Qwen 3.8 27B Abliterated, Qwen 3.8 27B Obliterated, Qwen3.5 27B Queen Derestricted, Qwen3.5 27B Blossom Derestricted och Qwen3.5 27B Opus-Destillered Derestricted. Qwen 2.5 32B Instruct Abliterated stöder inte verktygsanrop och kan inte användas i kodningsagenter. I Claude Code ställer du in ANTHROPIC_BASE_URL till https://api.muapi.ai/anthropic och ANTHROPIC_AUTH_TOKEN till din Muapi API-nyckel, och starta den sedan med claude --model qwen-3-8-27b-obliterated (ställ även in ANTHROPIC_DEFAULT_HALIKU_MODEL till samma ANTHROPIC_DEFAULT_HALIKU_MODEL-ID och samma id). Codex CLI fungerar också: lägg till en modellleverantör med base_url https://api.muapi.ai/openai/v1 och ställ in modellen till samma id. Kvaliteten varierar beroende på modell och mindre modeller kan hoppa över steg i uppgifter med flera filer, det finns ingen snabb cachelagring så varje tur faktureras för hela konversationen hittills, och varje svar är begränsat till 16 384 tokens. Installationsguide: /docs/ai-agent-install-chat-agents.
Skapa en Muapi API-nyckel och anrop varje modell på den här sidan med en vanlig REST-begäran.