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GLM 5.3 闪存被取消GLM 5.3 闪存被取消
GLM 5.3 Flash 通过消除减少拒绝行为：快速推理、1M 令牌上下文窗口和可选图像输入。
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$0.40/M in · $1.60/M out
在线3 个模型
GLM Abliterated API — GLM 5.3 Flash Abliterated、GLM 5.3 Abliterated 和 GLM 4.6 Derestricted v5
GLM Abliterated API 使您可以通过一个 Muapi API 密钥以编程方式访问 GLM 5.3 Flash Abliterated、GLM 5.3 Abliterated 和 GLM 4.6 Derestricted v5。每个端点都采用相同的请求正文：提示、可选的 system_prompt、max_tokens 和具有视觉功能的模型上的 image_url。删减模型是经过修改以减少其内置拒绝行为的语言模型。消除和相关技术（消除、解除限制）降低了模型拒绝请求的频率；它们不保证不受限制的输出、删除所有限制或更改 Muapi 的可接受使用政策。您仍然对如何使用输出负责。
GLM 5.3 闪存被取消
通过图像输入和很长的上下文进行快速、低成本的推理1 个模型体验模型
GLM 5.3 已废除
在很长的上下文中进行全尺寸推理1 个模型文本生成在线
GLM 5.3 已废除GLM 5.3 已废除
全尺寸的 GLM 5.3 通过删节减少了拒绝行为：1M 令牌上下文窗口、文本输入和文本输出。
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GLM 4.6 Derestricted v5
具有 131K 令牌上下文的中型 GLM 推理1 个模型文本生成在线
GLM 4.6 Derestricted v5GLM 4.6 Derestricted v5
GLM 4.6 (v5) 通过解除限制减少了拒绝行为：131K 令牌上下文窗口、文本输入和文本输出。
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没有符合您筛选条件的模型。
什么是 GLM Abliterated API？
本页介绍 Muapi 上的 GLM 5.3 Flash Abliterated、GLM 5.3 Abliterated 和 GLM 4.6 Derestricted v5。 GLM 5.3 Flash 通过消除减少拒绝行为：快速推理、1M 令牌上下文窗口和可选图像输入。全尺寸的 GLM 5.3 通过删节减少了拒绝行为：1M 令牌上下文窗口、文本输入和文本输出。 GLM 4.6 (v5) 通过解除限制减少了拒绝行为：131K 令牌上下文窗口、文本输入和文本输出。
提交提示，可选地使用 system_prompt 设置角色和语气以及具有视觉功能的模型上的 image_url，并轮询生成的文本。典型用途包括创意写作、红队和安全研究、针对未修改的基本模型进行评估，以及基本模型的拒绝妨碍合法工作的应用。删减模型是经过修改以减少其内置拒绝行为的语言模型。消除和相关技术（消除、解除限制）降低了模型拒绝请求的频率；它们不保证不受限制的输出、删除所有限制或更改 Muapi 的可接受使用政策。您仍然对如何使用输出负责。
主要能力
3 种模型，1 个 API
每个端点接受相同的请求正文并通过共享结果端点返回文本，因此切换模型是一行更改。
减少拒绝
消除和相关技术降低了模型拒绝请求的频率。行为因型号和提示而异，并且不能保证。
系统提示控制
设置系统提示来引导创意、分析或评估工作的角色、语气和输出格式。
按代币付费
计费遵循每次调用返回的令牌计数。无需订阅，也无需管理模型托管。
视觉模型上的图像输入
Pass an image_url to GLM 5.3 Flash Abliterated.
可接受使用政策适用
减少拒绝并不意味着没有规则。 Muapi 的可接受使用政策和适用法律仍然适用于您生成的内容。
定价
| 端点 | 输入 | 输出 | 价格 | 适合场景 |
|---|---|---|---|---|
| glm-5-3-flash-abliterated | 提示 + system_prompt、max_tokens、可选 image_url | 完整的文本回复（投票结果） | $0.40/M in · $1.60/M out | 通过图像输入和很长的上下文进行快速、低成本的推理 |
| glm-5-3-abliterated | 提示+系统提示、最大令牌 | 完整的文本回复（投票结果） | $2.50/M in · $4.50/M out | 在很长的上下文中进行全尺寸推理 |
| glm-4-6-derestricted-v5 | 提示+系统提示、最大令牌 | 完整的文本回复（投票结果） | $0.80/M in · $3.00/M out | 具有 131K 令牌上下文的中型 GLM 推理 |
根据每次调用返回的使用量按令牌计费；价格是每百万个输入和输出代币。
如何调用 GLM Abliterated API
使用您的 Muapi API 密钥提交 JSON 请求，保存请求 ID，然后轮询共享结果端点。
1. 向 GLM 5.3 Flash Abliterated 提交提示
使用提示和可选的 system_prompt、image_url 调用 glm-5-3-flash-abliterated。
2. 向 GLM 5.3 Abliterated 提交提示
使用提示符和可选的 system_prompt 调用 glm-5-3-abliterated。
3. 向 GLM 4.6 Derestricted v5 提交提示
使用提示符和可选的 system_prompt 调用 glm-4-6-derestricted-v5。
4. 投票结果
轮询共享结果端点直到任务完成，然后从输出中读取生成的文本。
常见问题
什么是取消的法学硕士？
消除语言模型是一种通过编辑导致拒绝的内部方向来减少拒绝行为的模型，通常无需从头开始重新训练。诸如删除和解除限制之类的相关术语描述了类似的技术。结果往往会比原始模型拒绝更少的请求，但这并不能保证，质量可能与基本模型不同。
GLM Abliterated API 包括哪些模型？
GLM 5.3 Flash Abliterated、GLM 5.3 Abliterated 和 GLM 4.6 Derestricted v5。每个端点都是一个单独的端点，在 URL 中具有自己的模型名称。
它要多少钱？
按令牌计费，每次调用后从模型返回的计数中扣除。费率从每百万输入代币 0.40 美元起；请参阅每个型号的定价表。
这些模型能回答我提出的任何问题吗？
不。拒绝的减少并不意味着输出不受限制，每个模型的知识和质量仍然限制着答案。您对如何使用输出负责，并且不允许违反 Muapi 可接受使用政策或法律的请求。
Can I send images to these models?
在 GLM 5.3 Flash Abliterated 上是：在提示旁边添加 image_url。其他的都是纯文本的。
我如何得到结果？
POST 到 /api/v1/<model-name> 返回 request_id。轮询 /api/v1/predictions/{request_id}/result 直到状态完成，然后从输出中读取文本。
浏览完整的 Abliterated LLM API 系列 →Abliterated LLM API 上的所有 20 个模型，并附有定价。探索删减模型 API →删减型号、删减型号大型和删减型号大型 V2探索 MiMo Abliterated API →MiMo V2.6 闪存被取消探索 Qwen Abliterated API →6 个型号。探索 Llama Abliterated API →Llama 3.3 70B Instruct 取消和 NeuralDaredevil 8B 取消探索 Gemma Abliterated API →Gemma 4 26B A4B 删减、Gemma 4 31B Gembrain 删减和 Gemma 4 31B SDFT 删减Explore the DeepSeek R1 Abliterated API →DeepSeek R1 Distill Llama 70B Abliterated 和 DeepSeek R1 Distill Qwen 32B Abliterated请参阅角色聊天 LLM API →角色聊天 LLM API 上的 12 个模型。请参阅低拒绝 LLM API →低拒绝 LLM API 上的 2 个模型。浏览 Muapi 上的每个法学硕士 →将这些模型与 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek 以及目录中的所有其他语言模型进行比较。
准备好使用 GLM Abliterated API 进行构建了吗？
创建一个 Muapi API 密钥，并使用普通 REST 请求调用此页面上的每个模型。