Mô hình xóa bỏ
Một mô hình suy luận loại bỏ có mục đích chung với cửa sổ ngữ cảnh mã thông báo 262K và đầu vào hình ảnh tùy chọn.
API LLM bị xóa bỏ cung cấp cho bạn quyền truy cập theo chương trình vào 20 mô hình thông qua một khóa API Muapi và một hình dạng yêu cầu: dấu nhắc, system_prompt tùy chọn, max_tokens và image_url trên các mô hình có khả năng hiển thị.Mô hình bị xóa bỏ là mô hình ngôn ngữ được sửa đổi để giảm hành vi từ chối tích hợp sẵn của chúng. Xóa bỏ và các kỹ thuật liên quan (xóa bỏ, bãi bỏ hạn chế) làm giảm tần suất mô hình từ chối yêu cầu; họ không đảm bảo sản lượng không bị hạn chế, loại bỏ mọi giới hạn hoặc thay đổi chính sách sử dụng được chấp nhận của Muapi. Bạn vẫn chịu trách nhiệm về cách bạn sử dụng đầu ra.
Một mô hình suy luận loại bỏ có mục đích chung với cửa sổ ngữ cảnh mã thông báo 262K và đầu vào hình ảnh tùy chọn.
Mô hình suy luận rút gọn lớn hơn với cửa sổ ngữ cảnh 1M mã thông báo, nhắn tin vào và nhắn tin ra.
Bản sửa đổi thứ hai của mô hình lý luận rút gọn lớn, với cửa sổ ngữ cảnh mã thông báo 1M và đầu vào chỉ có văn bản.
GLM 5.3 Flash với hành vi từ chối được giảm thiểu thông qua việc xóa bỏ: suy luận nhanh, cửa sổ ngữ cảnh mã thông báo 1M và đầu vào hình ảnh tùy chọn.
GLM 5.3 kích thước đầy đủ với hành vi từ chối được giảm bớt thông qua việc xóa bỏ: cửa sổ ngữ cảnh mã thông báo 1M, văn bản vào và văn bản ra.
GLM 4.6 (v5) với hành vi từ chối được giảm bớt thông qua việc bãi bỏ hạn chế: cửa sổ ngữ cảnh 131K mã thông báo, nhắn tin vào và nhắn tin ra.
MiMo V2.6 Flash với hành vi từ chối được giảm thiểu thông qua việc xóa bỏ: suy luận nhanh, cửa sổ ngữ cảnh mã thông báo 1M và đầu vào hình ảnh tùy chọn.
Qwen 3.8 27B với hành vi từ chối được giảm thiểu thông qua việc xóa bỏ: đầu vào hình ảnh, cửa sổ ngữ cảnh mã thông báo 524K và chế độ suy nghĩ tùy chọn.
Qwen 3.8 27B với các từ chối được loại bỏ thông qua quá trình cắt bỏ kiểu xóa, đầu vào hình ảnh, cửa sổ ngữ cảnh mã thông báo 524K và chế độ tư duy tùy chọn.
Qwen 2.5 32B Hướng dẫn với hành vi từ chối được giảm bớt bằng cách xóa bỏ: mô hình mã hóa và trò chuyện chung nhỏ gọn với cửa sổ ngữ cảnh mã thông báo 32K.
Qwen3.5 27B Queen với hành vi từ chối được giảm thiểu thông qua việc bãi bỏ hạn chế: đầu vào hình ảnh, cửa sổ ngữ cảnh 262K mã thông báo và tỷ lệ mã thông báo cố định.
Qwen3.5 27B Blossom (V6.4) với hành vi từ chối được giảm thiểu thông qua việc bãi bỏ hạn chế: đầu vào hình ảnh, cửa sổ ngữ cảnh mã thông báo 262K và tỷ lệ mã thông báo cố định.
Qwen3.5 27B được chắt lọc từ dấu vết lý luận của Claude Opus 4.6, với hành vi từ chối được giảm bớt thông qua việc bãi bỏ hạn chế: đầu vào hình ảnh và cửa sổ ngữ cảnh mã thông báo 262K.
Llama 3.3 70B Hướng dẫn giảm hành vi từ chối bằng cách xóa bỏ: đường cơ sở trò chuyện có trọng số mở lớn với cửa sổ ngữ cảnh mã thông báo 32K.
NeuralDaredevil 8B, một dẫn xuất Llama 3 8B đã được rút gọn: tùy chọn nhẹ nhất và rẻ nhất ở đây, với cửa sổ ngữ cảnh mã thông báo 8K.
DeepSeek R1 được tích hợp vào Llama 70B với hành vi từ chối được giảm thiểu bằng cách xóa bỏ: lý luận theo chuỗi suy nghĩ với cửa sổ ngữ cảnh mã thông báo 16K.
DeepSeek R1 được tích hợp vào Qwen 32B với hành vi từ chối được giảm thiểu bằng cách xóa bỏ: lý luận chuỗi suy nghĩ nhỏ gọn với cửa sổ ngữ cảnh mã thông báo 16K.
Gemma 4 26B A4B với hành vi từ chối được giảm bớt thông qua việc xóa bỏ: một mô hình trò chuyện gồm nhiều chuyên gia hiệu quả với cửa sổ ngữ cảnh 65K mã thông báo, nhắn tin vào và nhắn tin ra.
Gemma 4 31B Gembrain với hành vi từ chối đã giảm: đầu vào hình ảnh, cửa sổ ngữ cảnh mã thông báo 262K và tỷ lệ mã thông báo cố định cho cuộc trò chuyện chung và sáng tạo.
Gemma 4 31B SDFT Abliterated, một Gemma 4 được rút gọn với số lần từ chối giảm, được điều chỉnh để trò chuyện với nhân vật và viết sáng tạo, với đầu vào hình ảnh và cửa sổ ngữ cảnh mã thông báo 262K.
API LLM bị xóa bỏ là danh mục gồm 20 LLM được xóa bỏ và bãi bỏ hạn chế của Muapi, từ các mô hình trò chuyện 8B nhẹ đến các mô hình suy luận theo ngữ cảnh mã thông báo 1M, đằng sau một giao diện REST nhất quán để bạn có thể so sánh chúng bằng cách thay đổi một tên mô hình.
Gửi lời nhắc, tùy chọn với system_prompt để đặt cá tính và giọng điệu cũng như image_url trên các mẫu có khả năng hiển thị và thăm dò ý kiến cho văn bản được tạo. Các ứng dụng điển hình bao gồm viết sáng tạo, nghiên cứu đội đỏ và an toàn, đánh giá dựa trên mô hình cơ sở chưa sửa đổi và các ứng dụng trong đó việc từ chối của mô hình cơ sở cản trở công việc hợp pháp. Mô hình bị xóa bỏ là mô hình ngôn ngữ được sửa đổi để giảm hành vi từ chối tích hợp sẵn của chúng. Xóa bỏ và các kỹ thuật liên quan (xóa bỏ, bãi bỏ hạn chế) làm giảm tần suất mô hình từ chối yêu cầu; họ không đảm bảo sản lượng không bị hạn chế, loại bỏ mọi giới hạn hoặc thay đổi chính sách sử dụng được chấp nhận của Muapi. Bạn vẫn chịu trách nhiệm về cách bạn sử dụng đầu ra.
Mọi điểm cuối đều chấp nhận cùng một nội dung yêu cầu và trả về văn bản thông qua điểm cuối kết quả được chia sẻ, do đó việc chuyển đổi mô hình chỉ là thay đổi một dòng.
Việc xóa bỏ và các kỹ thuật liên quan làm giảm tần suất mô hình từ chối yêu cầu. Hành vi thay đổi tùy theo mô hình và lời nhắc và không phải là sự đảm bảo.
Đặt system_prompt để định hướng cá tính, giọng điệu và định dạng đầu ra cho công việc sáng tạo, phân tích hoặc đánh giá.
Việc thanh toán tuân theo số lượng mã thông báo mà mỗi cuộc gọi trả về. Không có đăng ký và không có mô hình lưu trữ để quản lý.
Chuyển một image_url tới 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-Distilled Derestricted, GLM 5.3 Flash Abliterated, Gemma 4 31B Gembrain bị xóa bỏ, Gemma 4 31B SDFT bị xóa bỏ.
Giảm từ chối không có nghĩa là không có quy tắc. Chính sách sử dụng được chấp nhận và luật hiện hành của Muapi vẫn áp dụng cho những gì bạn tạo ra.
| Điểm cuối | đầu vào | đầu ra | Giá | Tốt nhất cho |
|---|---|---|---|---|
| Lý luận nhanh chóng, chi phí thấp với đầu vào hình ảnh và bối cảnh rất dài | ||||
| Lý luận chung và trò chuyện đa phương thức với mức độ từ chối giảm | ||||
| Lý luận theo ngữ cảnh lớn trên các tài liệu và cơ sở mã dài | ||||
| Tầng lý luận xóa bỏ lớn mới nhất | ||||
| Cấp Qwen 3.8 có chi phí thấp nhất, với đầu vào hình ảnh và chế độ tư duy có thể chuyển đổi | ||||
| Lý luận cỡ trung với đầu vào hình ảnh và chế độ tư duy có thể chuyển đổi | ||||
| Trò chuyện và mã hóa chung nhỏ gọn với tỷ lệ mã thông báo cố định | ||||
| Trò chuyện chung và sáng tạo với đầu vào hình ảnh ở tốc độ cố định | ||||
| Viết và trò chuyện sáng tạo với đầu vào hình ảnh ở tốc độ cố định | ||||
| Suy luận từng bước với đầu vào hình ảnh ở tốc độ cố định | ||||
| Trò chuyện có trọng lượng mở lớn với tỷ lệ mã thông báo cố định | ||||
| Trò chuyện và tạo mẫu nhẹ, chi phí thấp | ||||
| Lý luận từng bước trên cơ sở Llama 70B | ||||
| Lý luận từng bước nhỏ gọn trên cơ sở Qwen 32B | ||||
| Lý luận nhanh chóng, chi phí thấp với đầu vào hình ảnh và bối cảnh rất dài | ||||
| Lý luận kích thước đầy đủ trong bối cảnh rất dài | ||||
| Lý luận GLM cỡ trung bình với bối cảnh mã thông báo 131K | ||||
| Trò chuyện và lý luận hiệu quả, chi phí thấp về gia đình Gemma | ||||
| Trò chuyện chung và sáng tạo với đầu vào hình ảnh với tỷ lệ mã thông báo cố định | ||||
| Trò chuyện nhân vật và viết sáng tạo trên cơ sở Gemma 4, với đầu vào hình ảnh |
Được tính phí theo mã thông báo từ mức sử dụng mà mỗi cuộc gọi trả về; giá tính trên một triệu mã thông báo đầu vào và đầu ra.
Gửi yêu cầu JSON bằng khóa API Muapi của bạn, lưu ID yêu cầu và thăm dò điểm cuối kết quả được chia sẻ.
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"}Gọi mimo-v2-6-flash-abliterated bằng dấu nhắc và tùy chọn system_prompt, image_url.
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"}Gọi mô hình bị hủy bỏ bằng dấu nhắc system_prompt, image_url tùy chọn và tùy chọn.
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"}Gọi abliterated-model-large bằng dấu nhắc và tùy chọn system_prompt.
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"}Gọi abliterated-model-large-v2 bằng dấu nhắc và tùy chọn system_prompt.
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"}Gọi qwen-3-8-27b-abliterated bằng dấu nhắc và tùy chọn system_prompt, image_url và cờ suy nghĩ.
Gọi qwen-3-8-27b-obliterated bằng dấu nhắc và tùy chọn system_prompt, image_url và cờ suy nghĩ.
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"}Gọi qwen-2-5-32b-abliterated bằng dấu nhắc và tùy chọn 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"}Gọi qwen-3-5-27b-queen-derestricted bằng dấu nhắc và tùy chọn 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"}Gọi qwen-3-5-27b-blossom-derestricted bằng dấu nhắc và tùy chọn system_prompt, image_url.
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"}Gọi qwen-3-5-27b-opus-distilled-derestricted với dấu nhắc và tùy chọn system_prompt, image_url.
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"}Gọi llama-3-3-70b-abliterated bằng dấu nhắc và tùy chọn system_prompt.
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"}Gọi Neuraldaredevil-8b-abliterated bằng dấu nhắc và tùy chọn system_prompt.
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"}Gọi deepseek-r1-llama-70b-abliterated bằng dấu nhắc và tùy chọn system_prompt.
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"}Gọi deepseek-r1-qwen-32b-abliterated bằng dấu nhắc và tùy chọn system_prompt.
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"}Gọi glm-5-3-flash-abliterated bằng dấu nhắc và tùy chọn system_prompt, image_url.
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"}Gọi glm-5-3-abliterated bằng dấu nhắc và tùy chọn system_prompt.
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"}Gọi glm-4-6-derestricted-v5 bằng dấu nhắc và tùy chọn system_prompt.
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"}Gọi gemma-4-26b-a4b-abliterated bằng dấu nhắc và tùy chọn system_prompt.
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"}Gọi gemma-4-31b-gembrain-abliterated bằng dấu nhắc và tùy chọn system_prompt, image_url.
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"}Gọi gemma-4-31b-sdft-abliterated bằng dấu nhắc và tùy chọn system_prompt, image_url.
Thăm dò điểm cuối kết quả được chia sẻ cho đến khi tác vụ được hoàn thành, sau đó đọc văn bản được tạo từ kết quả đầu ra.
Mô hình ngôn ngữ được rút gọn là một mô hình có hành vi từ chối đã được giảm bớt bằng cách chỉnh sửa hướng nội bộ dẫn đến việc từ chối, thường không cần đào tạo lại từ đầu. Các thuật ngữ liên quan như xóa sạch và bãi bỏ hạn chế mô tả các kỹ thuật tương tự. Kết quả có xu hướng từ chối ít yêu cầu hơn so với mô hình ban đầu, nhưng đó không phải là sự đảm bảo và chất lượng có thể khác với mô hình cơ sở.
MiMo V2.6 Flash Abliterated, Abliterated Model, Abliterated Model Large, Abliterated Model Large V2, 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, Qwen3.5 27B Opus-Distilled Derestricted, Llama 3.3 70B Instruct Abliterated, NeuralDaredevil 8B Abliterated, DeepSeek R1 Distill Llama 70B Abliterated, DeepSeek R1 Distill Qwen 32B Abliterated, GLM 5.3 Flash Abliterated, GLM 5.3 Abliterated, GLM 4.6 Derestricted v5, Gemma 4 26B A4B bị xóa bỏ, Gemma 4 31B Gembrain bị xóa bỏ và Gemma 4 31B SDFT bị xóa bỏ. Mỗi điểm cuối là một điểm cuối riêng biệt có tên mô hình riêng trong URL.
Thanh toán được tính theo mỗi mã thông báo, được khấu trừ sau mỗi cuộc gọi từ số lượng mà mô hình trả về. Giá bắt đầu ở mức 0,30 USD cho mỗi triệu mã thông báo đầu vào; xem bảng giá cho từng mô hình.
Không. Giảm số lần từ chối không có nghĩa là sản lượng không hạn chế và kiến thức cũng như chất lượng của từng người mẫu vẫn là câu trả lời. Bạn chịu trách nhiệm về cách bạn sử dụng kết quả đầu ra và các yêu cầu vi phạm chính sách sử dụng được chấp nhận của Muapi hoặc luật pháp đều không được phép.
Có trên 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-Distilled Derestricted, GLM 5.3 Flash Abliterated, Gemma 4 31B Gembrain Abliterated, Gemma 4 31B SDFT Abliterated: thêm image_url bên cạnh lời nhắc của bạn. Những cái khác chỉ có văn bản.
POST tới /api/v1/<model-name> trả về request_id. Thăm dò /api/v1/predictions/{request_id}/result cho đến khi trạng thái hoàn tất, sau đó đọc văn bản từ kết quả đầu ra.
Đặt suy nghĩ thành đúng để mô hình đưa ra lý do trước khi trả lời, điều này có thể giúp giải quyết các vấn đề khó khăn hơn với chi phí là nhiều mã thông báo đầu ra hơn. Bỏ nó đi để có câu trả lời nhanh hơn, rẻ hơn.
Tạo một khóa API Muapi và gọi mọi mô hình trên trang này bằng một yêu cầu REST đơn giản.