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GLM 5.3 Abliterated: AI 大语言模型

通过一个 API 调用 GLM 5.3 Abliterated：100 万 token 上下文、流式输出、按 token 计费。可在 Muapi 游乐场免费试用。 GLM 5.3 Abliterated 是完整规模的 GLM 5.3 推理模型，具备 100 万 token 上下文窗口并支持工具调用，并通过 abliteration（去拒绝化）处理降低了拒答倾向。Muapi 通过单个 REST 端点提供该模型，支持异步轮询和 Server-Sent Events 流式输出，无需自行托管 GPU，即可接入聊天应用、智能体和工作流。它最适合长上下文推理和使用工具的智能体。计费按 token 计算：输入 $2.5/百万 token，输出 $4.5/百万 token，无需订阅。另请参阅 GLM 5.3 Flash Abliterated、GLM 4.6 Derestricted v5。完整阵容请见 GLM Abliterated API 页面或 abliterated LLM API 汇总页；相关系列：Gemma Abliterated API。“Abliterated”和“derestricted”指降低模型拒答倾向的修改方式，并不保证输出不受限制，你仍需自行遵守适用法律和 Muapi 使用条款。

交互式模型控制

通过一个 API 调用 GLM 5.3 Abliterated：100 万 token 上下文、流式输出、按 token 计费。可在 Muapi 游乐场免费试用。

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概览

关于此模型

GLM 5.3 Abliterated 是完整规模的 GLM 5.3 推理模型，具备 100 万 token 上下文窗口并支持工具调用，并通过 abliteration（去拒绝化）处理降低了拒答倾向。Muapi 通过单个 REST 端点提供该模型，支持异步轮询和 Server-Sent Events 流式输出，无需自行托管 GPU，即可接入聊天应用、智能体和工作流。它最适合长上下文推理和使用工具的智能体。计费按 token 计算：输入 $2.5/百万 token，输出 $4.5/百万 token，无需订阅。另请参阅 GLM 5.3 Flash Abliterated、GLM 4.6 Derestricted v5。完整阵容请见 GLM Abliterated API 页面或 abliterated LLM API 汇总页；相关系列：Gemma Abliterated API。“Abliterated”和“derestricted”指降低模型拒答倾向的修改方式，并不保证输出不受限制，你仍需自行遵守适用法律和 Muapi 使用条款。

1聊天与助手：基于 GLM 5.3 Abliterated 构建对话应用，用于长上下文推理和使用工具的智能体。
2低拒答实验：在自己的评测中，对比其与基础模型的拒答行为，须遵守 Muapi 使用政策。
3智能体与工作流：在 Muapi 工作流节点中调用该模型，并参考 [abliterated LLM API](/abliterated-llm-api) 汇总页中的示例。
💰

价格与价值

成本分析

muapiapp$2.5/M input tokens and $4.5/M output tokens

按 token 计费，按实际用量结算，请求开始时预留少量最低额度。

Fal.ai暂不可用

GLM 5.3 Abliterated 未提供托管端点。

Replicate暂不可用

GLM 5.3 Abliterated 未提供托管端点。

** 竞品价格根据相似模型架构和使用层级估算。

⚙️

技术详情

配置参数

提示词string

提供给模型的用户消息或指令。

默认值Summarize the trade-offs between a monolith and microservices in five bullet points.
系统提示词string

可选的系统级指令，用于引导模型行为。

默认值You are a concise, direct assistant.
最大 Token 数integer

可选的 maximum number of tokens to generate.

默认值8192
📖

实施指南

开发者文档

如何使用 GLM 5.3 Abliterated API

  1. 获取 API 密钥：在 Muapi 控制台中创建密钥。

  2. 发送提示词：向 /api/v1/glm-5-3-abliterated POST prompt（以及可选的 system_prompt 和 max_tokens，最大 32768）。

curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/glm-5-3-abliterated \
  -H "x-api-key: $MUAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "Explain how attention works in transformers."}'
  1. 轮询或流式获取：轮询 GET /api/v1/predictions/{request_id}/result，直到 status 变为 completed；也可以从 /api/v1/glm-5-3-abliterated/stream 实时流式接收 token。
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/glm-5-3-abliterated/stream \
  -H "x-api-key: $MUAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "Explain how attention works in transformers."}'
  1. 读取结果：生成的文本会在 outputs 中返回。费用按实际 token 数量计费。
❓

常见问题

常见问答

什么是 GLM 5.3 Abliterated？

GLM 5.3 Abliterated 是完整规模的 GLM 5.3 推理模型，具备 100 万 token 上下文窗口并支持工具调用，并通过 abliteration（去拒绝化）处理降低了拒答倾向。

abliterated 是什么意思？

Abliterated 或 derestricted 模型经过修改以降低拒答倾向。这会减少但不会消除拒答，也不保证输出不受限制。

GLM 5.3 Abliterated 如何计费？

按 token 计费：输入 $2.5/百万 token，输出 $4.5/百万 token。请求开始时会预留少量最低额度，并按实际用量结算。

GLM 5.3 Abliterated 支持流式输出吗？

支持。可通过 Server-Sent Events 从 `/api/v1/glm-5-3-abliterated/stream` 实时流式接收 token，也可以轮询异步端点。

上下文窗口有多大？

上下文窗口约为 100 万 token。提示词与输出合计必须在窗口之内；`max_tokens` 上限为 32768。该端点仅接受文本输入。

输出一定不受限制吗？

不一定。Abliterated 模型更不容易拒答，但表现会因提示词而异，质量也可能与基础模型不同。请针对你的使用场景进行评估，并遵守适用法律。