MiMo V2.6 Flash Yok Edildi
Reddetme davranışı ortadan kaldırılarak azaltılan MiMo V2.6 Flash: hızlı akıl yürütme, 1 milyon jetonlu bağlam penceresi ve isteğe bağlı görüntü girişi.
Abliterated LLM API, bir Muapi API anahtarı ve bir istek şekli aracılığıyla 20 modele programlı erişim sağlar: görme özellikli modellerde istem, isteğe bağlı system_prompt, max_tokens ve image_url.Abliterated modeller, yerleşik reddetme davranışlarını azaltmak için değiştirilmiş dil modelleridir. Kaldırma ve ilgili teknikler (yok etme, kısıtlamayı kaldırma), bir modelin bir isteği reddetme sıklığını azaltır; sınırsız çıktıyı garanti etmez, her sınırı kaldırmaz veya Muapi'nin kabul edilebilir kullanım politikasını değiştirmez. Çıktıyı nasıl kullandığınızdan siz sorumlusunuz.
Reddetme davranışı ortadan kaldırılarak azaltılan MiMo V2.6 Flash: hızlı akıl yürütme, 1 milyon jetonlu bağlam penceresi ve isteğe bağlı görüntü girişi.
Reddetme davranışının ortadan kaldırılması yoluyla azaltıldığı Qwen 3.8 27B: görüntü girişi, 524K jetonlu bağlam penceresi ve isteğe bağlı düşünme modu.
Qwen 3.8 27B, yok etme tarzı bir ablasyon, görüntü girişi, 524K jetonlu bağlam penceresi ve isteğe bağlı bir düşünme modu aracılığıyla retler kaldırıldı.
Qwen 2.5 32B Abliterasyonla azaltılmış reddetme davranışıyla talimat verin: 32K jetonlu bağlam penceresine sahip kompakt bir genel sohbet ve kodlama modeli.
Qwen3.5 27B Kraliçe, kısıtlamanın kaldırılmasıyla azaltılan reddetme davranışıyla: görüntü girişi, 262K jetonlu bağlam penceresi ve sabit jeton oranı.
Qwen3.5 27B Blossom (V6.4), kısıtlamanın kaldırılmasıyla azaltılan reddetme davranışıyla: görüntü girişi, 262K jetonlu bağlam penceresi ve sabit jeton oranı.
Qwen3.5 27B, Claude Opus 4.6 akıl yürütme izlerinden damıtılmıştır ve reddetme davranışı, kısıtlama kaldırma yoluyla azaltılmıştır: görüntü girişi ve 262K jetonlu bağlam penceresi.
Llama 3.3 70B Reddetme davranışının ortadan kaldırılmasıyla azaltıldığı talimat: 32K jetonlu bağlam penceresine sahip büyük, açık ağırlıklı bir sohbet tabanı.
NeuralDaredevil 8B, Llama 3 8B'nin kısaltılmış bir türevi: 8K jetonlu bağlam penceresiyle buradaki en hafif ve en ucuz seçenek.
DeepSeek R1, reddetme davranışının ortadan kaldırılmasıyla azaltıldığı Llama 70B'ye damıtıldı: 16K jetonlu bağlam penceresiyle düşünce zinciri muhakemesi.
DeepSeek R1, reddetme davranışının ortadan kaldırılmasıyla azaltıldığı Qwen 32B'ye damıtıldı: 16K jetonlu bağlam penceresine sahip kompakt düşünce zinciri muhakemesi.
262K jetonlu bağlam penceresine ve isteğe bağlı görüntü girişine sahip, genel amaçlı, kısaltılmış bir akıl yürütme modeli.
1M jetonlu bağlam penceresi, metin girişi ve metin çıkışı ile daha büyük, kısaltılmış akıl yürütme modeli.
1M jetonlu bağlam penceresi ve salt metin girişi ile büyük, kısaltılmış akıl yürütme modelinin ikinci revizyonu.
Reddetme davranışı azaltılmış GLM 5.3 Flash: hızlı muhakeme, 1M jetonlu bağlam penceresi ve isteğe bağlı görüntü girişi.
Reddedilme davranışı azaltılmış tam boyutlu GLM 5.3: 1M jetonlu bağlam penceresi, metin girişi ve metin çıkışı.
Kısıtlamanın kaldırılmasıyla azaltılan reddetme davranışıyla GLM 4.6 (v5): 131K jetonlu bağlam penceresi, metin girişi ve metin çıkışı.
Reddetme davranışı azaltılmış Gemma 4 26B A4B: 65K jetonlu bağlam penceresi, metin girişi ve metin çıkışı ile etkili bir uzman karışımı sohbet modeli.
Reddetme davranışı azaltılmış Gemma 4 31B Gembrain: görüntü girişi, 262K jetonlu bağlam penceresi ve genel ve yaratıcı sohbet için sabit jeton oranı.
Gemma 4 31B SDFT Abliterated, daha az ret oranına sahip, karakter sohbeti ve yaratıcı yazarlık için ayarlanmış, görüntü girişi ve 262K jetonlu bağlam penceresiyle ortadan kaldırılmış bir Gemma 4.
Abliterated LLM API, Muapi'nin hafif 8B sohbet modellerinden 1M jeton bağlamlı akıl yürütme modellerine kadar, tek bir model adını değiştirerek bunları karşılaştırabilmenizi sağlayan tutarlı bir REST arayüzünün arkasında yer alan 20 azaltılmış ve kısıtlaması kaldırılmış LLM'den oluşan kataloğudur.
Kişiliği ve tonu ayarlamak için isteğe bağlı olarak system_prompt ve görme özellikli modellerde image_url içeren bir istem gönderin ve oluşturulan metni yoklayın. Tipik kullanım alanları arasında yaratıcı yazı, kırmızı takım ve güvenlik araştırması, değiştirilmemiş temel modele göre değerlendirme ve temel modelin reddedilmesinin meşru çalışmanın önüne geçtiği uygulamalar yer alır. Abliterated modeller, yerleşik reddetme davranışlarını azaltmak için değiştirilmiş dil modelleridir. Kaldırma ve ilgili teknikler (yok etme, kısıtlamayı kaldırma), bir modelin bir isteği reddetme sıklığını azaltır; sınırsız çıktıyı garanti etmez, her sınırı kaldırmaz veya Muapi'nin kabul edilebilir kullanım politikasını değiştirmez. Çıktıyı nasıl kullandığınızdan siz sorumlusunuz.
Her uç nokta aynı istek gövdesini kabul eder ve metni paylaşılan sonuç uç noktası aracılığıyla döndürür; dolayısıyla modeller arasında geçiş yapmak tek satırlık bir değişikliktir.
Abliterasyon ve ilgili teknikler, modelin bir isteği reddetme sıklığını azaltır. Davranış modele ve istemlere göre değişir ve bir garanti değildir.
Yaratıcı, analitik veya değerlendirme çalışmaları için kişiliği, tonu ve çıktı formatını yönlendirmek üzere bir system_prompt ayarlayın.
Faturalandırma, her çağrının geri döndüğü jeton sayımlarını takip eder. Yönetilecek bir abonelik veya model barındırma yoktur.
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-Distile Derestricted, GLM 5.3 Flash Abliterated, Gemma'ya bir image_url iletin 4 31B Gembrain Ablitere Edildi, Gemma 4 31B SDFT Ablitere Edildi.
Azalan ret sayıları kural yok anlamına gelmez. Muapi'nin kabul edilebilir kullanım politikası ve geçerli yasalar, ürettikleriniz için hâlâ geçerlidir.
| Uç nokta | Giriş | Çıkış | Fiyat | En İyisi |
|---|---|---|---|---|
Her çağrının döndürdüğü kullanımdan jeton başına faturalandırılır; fiyatlar milyon girdi ve çıktı tokenı başınadır.
Muapi API anahtarınızla bir JSON isteği gönderin, istek kimliğini kaydedin ve paylaşılan sonuç uç noktasını yoklayın.
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"}Bir komut istemi ve isteğe bağlı system_prompt, image_url ile mimo-v2-6-flash-abliterated'ı çağırın.
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"}Abliterated-model'i bir komut istemi ve isteğe bağlı system_prompt, image_url ile çağırın.
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"}Bir komut istemi ve isteğe bağlı system_prompt ile abliterated-model-large'ı çağırın.
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"}Bir istem ve isteğe bağlı system_prompt ile abliterated-model-large-v2'yi çağırın.
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"}Bir istem ve isteğe bağlı system_prompt, image_url ve düşünme bayrağıyla qwen-3-8-27b-abliterated'ı arayın.
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"}Bir istem ve isteğe bağlı system_prompt, image_url ve düşünme bayrağıyla qwen-3-8-27b-obliterated'ı arayın.
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"}Bir istem ve isteğe bağlı system_prompt ile qwen-2-5-32b-abliterated'ı arayın.
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"}Bir istem ve isteğe bağlı system_prompt, image_url ile qwen-3-5-27b-queen-derestricted'i arayın.
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"}Bir istem ve isteğe bağlı system_prompt, image_url ile qwen-3-5-27b-blossom-derestricted'i arayın.
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"}Bir istem ve isteğe bağlı system_prompt, image_url ile qwen-3-5-27b-opus-distilled-derestricted'i arayın.
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"}Bir komut istemi ve isteğe bağlı system_prompt ile llama-3-3-70b-abliterated'ı çağırın.
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"}Bir komut istemi ve isteğe bağlı system_prompt ile neuraldaredevil-8b-abliterated'ı arayın.
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"}Bir istem ve isteğe bağlı system_prompt ile deepseek-r1-llama-70b-abliterated'ı arayın.
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"}Bir istem ve isteğe bağlı system_prompt ile deepseek-r1-qwen-32b-abliterated'ı arayın.
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"}İstemi ve isteğe bağlı system_prompt, image_url ile glm-5-3-flash-abliterated'ı arayın.
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"}Bir komut istemi ve isteğe bağlı system_prompt ile glm-5-3-abliterated'ı çağırın.
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"}Bir istem ve isteğe bağlı system_prompt ile glm-4-6-derestricted-v5'i arayın.
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"}Komut istemi ve isteğe bağlı system_prompt ile gemma-4-26b-a4b-abliterated'ı çağırın.
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"}Komut istemi ve isteğe bağlı system_prompt, image_url ile gemma-4-31b-gembrain-abliterated'ı arayın.
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"}Komut istemi ve isteğe bağlı system_prompt, image_url ile gemma-4-31b-sdft-abliterated'ı çağırın.
Görev tamamlanana kadar paylaşılan sonuç uç noktasını yoklayın, ardından oluşturulan metni çıktılardan okuyun.
Kısıtlanmış bir dil modeli, genellikle sıfırdan yeniden eğitim gerektirmeden, reddetmeleri yönlendiren iç yönün düzenlenmesiyle reddetme davranışı azaltılmış bir modeldir. Yok edilmiş ve kısıtlanmamış gibi ilgili terimler benzer teknikleri tanımlar. Sonuç olarak, orijinal modele göre daha az sayıda istek reddedilir ancak bu bir garanti değildir ve kalite, temel modelden farklı olabilir.
MiMo V2.6 Flash Abliterasyonlu, Abliterasyonlu Model, Abliterasyonlu Model Büyük, Abliterasyonlu Model Büyük V2, Qwen 3.8 27B Abliterasyonlu, Qwen 3.8 27B Obliterasyonlu, Qwen 2.5 32B Instruct Abliterasyonlu, Qwen3.5 27B Queen Kısıtlamasız, Qwen3.5 27B Blossom Kısıtlamasız, Qwen3.5 27B Opus ile Damıtılmış Kısıtlanmamış, Llama 3.3 70B Instruct Ablitere edilmiş, NeuralDaredevil 8B Ablitere edilmiş, DeepSeek R1 Distill Llama 70B Ablitere edilmiş, DeepSeek R1 Distill Qwen 32B Ablitere edilmiş, GLM 5.3 Flash Ablitere edilmiş, GLM 5.3 Ablitere edilmiş, GLM 4.6 Derestricted v5, Gemma 4 26B A4B Abliterasyonlu, Gemma 4 31B Gembrain Abliterasyonlu ve Gemma 4 31B SDFT Abliterasyonlu. Her biri, URL'de kendi model adına sahip ayrı bir uç noktadır.
Faturalandırma jeton başına yapılır ve her çağrıdan sonra modelin döndürdüğü sayılardan düşülür. Oranlar milyon giriş jetonu başına 0,30 dolardan başlıyor; her modelin fiyat tablosuna bakın.
Hayır. Azalan retler, sınırsız çıktı anlamına gelmez ve her modelin bilgisi ve kalitesi yine de cevabı bağlar. Çıktıyı nasıl kullandığınızın sorumluluğu size aittir ve Muapi'nin kabul edilebilir kullanım politikasını veya yasayı ihlal eden taleplere izin verilmez.
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-Distile Derestricted, GLM 5.3 Flash Abliterated, Gemma 4 31B'de var Gembrain Abliterated, Gemma 4 31B SDFT Abliterated: isteminizin yanına bir image_url ekleyin. Diğerleri yalnızca metindir.
/api/v1/<model-name>'e POST bir request_id döndürür. Durum tamamlanana kadar /api/v1/predictions/{request_id}/result'u yoklayın, ardından çıktılardan metni okuyun.
Modelin yanıt vermeden önce akıl yürütmesine izin vermek için düşünmeyi doğru olarak ayarlayın; bu, daha fazla çıktı belirteci pahasına daha zor sorunların çözülmesine yardımcı olabilir. Daha hızlı ve daha ucuz yanıtlar için bunu kapalı bırakın.
Bir Muapi API anahtarı oluşturun ve bu sayfadaki her modeli düz bir REST isteğiyle çağırın.