Qwen Abliterated API, tek bir Muapi API anahtarı aracılığıyla 6 modele programlı erişim sağlar. Her uç nokta aynı istek gövdesini alır: 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 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.
Bu sayfa Muapi'deki 6 modeli kapsamaktadır. Her biri bağlam penceresi, giriş yöntemi ve fiyatlandırmasıyla birlikte aşağıda listelenmiştir.
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.
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'e bir image_url iletin.
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/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.
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.
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 ve Qwen3.5 27B Opus-Distile Kısıtlamasız. 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.
Evet, 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: 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.