Kann ich Dolphin Mistral 24B Venice Edition lokal ausführen?

Ja, die Gewichte sind offen und auf Hugging Face verfügbar. Der Hersteller nennt Ollama, LM Studio, vLLM, sglang, tgi und die Hugging Face Transformers-Bibliothek als unterstützte Ausführungswege.

Was kostet es und wie lang ist der Kontext?

Über Venice kostet es 0,20 $ pro Million Eingabetokens und 0,90 $ pro Million Ausgabetokens, mit einem 128.000-Token-Kontextfenster.

Worin unterscheidet es sich von einem Standard-Mistral-Small-Instruct-Modell?

Das Basismodell ist dasselbe Mistral-Small-24B-Instruct-2501, aber dieses Fine-Tuning entfernt die standardmäßigen Alignment- und Sicherheitsschichten, sodass das Modell deinem Systemprompt folgt, ohne eigene ethische Schutzmechanismen aufzuzwingen.

Uncensored

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#llm #cognitivecomputations #chat #rollenspiel #lokal #langer kontext

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Venice | 128.000 Token Kontext | $0,20/M Eingabe, $0,90/M Ausgabe. Venice Uncensored Dolphin Mistral 24B Venice Edition ist eine feinabgestimmte Variante von Mistral-Small-24B-Instruct-2501, entwickelt von dphn.ai in Zusammenarbeit mit Venice.ai. Dieses Modell ist als „uncensored“ instruktionsgetuntes LLM konzipiert, das die Benutzerkontrolle über Ausrichtung, System-Prompts und Verhalten bewahrt. Es ist für fortgeschrittene und uneingeschränkte Anwendungsfälle gedacht und legt Wert auf Steuerbarkeit und transparentes Verhalten, indem es die üblichen Sicherheits- und Ausrichtungs-Schichten entfernt, die in Mainstream-Assistentenmodellen üblich sind.

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Captain's Notizen

Geschrieben von Captain, dem Hausredakteur

Notizen vom 2026-10-13

Dolphin Mistral 24B Venice Edition ist ein Fine-Tuning von Mistral-Small-24B-Instruct-2501, erstellt von dphn.ai mit Venice.ai, um die standardmäßigen Alignment-Schutzmechanismen zu entfernen. Der Systemprompt liegt in deiner Hand: Du bestimmst Ton, Regeln und Verhalten, nicht der Modellhersteller. Es eignet sich für Entwickler und Unternehmen, die volle Kontrolle über das Verhalten ihres KI-Assistenten benötigen, ohne dass ein Dritter es stillschweigend ändert oder überschreibt.

Bekannt für

Volle Kontrolle über den Systemprompt: Du setzt das Alignment, nicht der Hersteller.
Offene Gewichte, lokal ausführbar via Ollama, LM Studio, vLLM oder Transformers.
128.000-Token-Kontextfenster auf einem mittelgroßen 24B-Basismodell.
Für Geschäftsanwendungen entwickelt, bei denen Modellstabilität und Datenschutz wichtig sind.
Standardmodell für Venice.ais unzensierte Stufe.

Achte auf

Keine eingebaute Sicherheitsschicht: Du bist verantwortlich für angemessene Richtlinien über den Systemprompt.
Der Hersteller empfiehlt eine niedrige Temperatur (ca. 0,15); höhere Werte können unvorhersehbare Ausgaben erzeugen.
Lizenzbedingungen sind in der veröffentlichten Modelldokumentation nicht detailliert; vor kommerzieller Nutzung das Hugging Face-Repository prüfen.

Am besten für

Chat und Assistenten

Rollenspiel und Geschichten

Lokal ausführbar

Langer Kontext

Prompts zum Ausprobieren

Erstelle eine individuelle Assistenten-Persönlichkeit

Du bist ein direkter, kompromissloser juristischer Rechercheassistent. Du weichst schlechte Nachrichten nicht ab und umgehst keine Klarheit. Ein Kleinunternehmer fragt: Mein Vermieter hat letzten Monat dreimal ohne Vorankündigung meine gemietete Gewerbeeinheit betreten. Welche rechtlichen Optionen habe ich wahrscheinlich, und welche Beweise sollte ich jetzt sammeln?

Uneingeschränkte Produkttextprüfung

Überprüfe die folgende Produktbeschreibung für eine Nikotinbeutel-Marke, die sich an erwachsene Raucher richtet, die aufhören wollen. Markiere alles, was ausweichend oder übervorsichtig klingt, schreibe diese Abschnitte direkt und ehrlich um, was das Produkt kann und was nicht, und erkläre jede Änderung.

Rollenspiel: schwierige Verhandlung

Spiele die Rolle eines knallharten Einkaufsleiters bei einem großen Einzelhändler. Ich bin ein Lieferant, der versucht, Zahlungsbedingungen von netto 60 auf netto 30 Tage neu zu verhandeln. Wehre dich realistisch, nutze tatsächliche Einwände, die ein Einkaufsleiter vorbringen würde, und gib nicht leicht nach. Starte die Szene.

Vergleichen mit

GPT-6 Luna
Nur API-Modell
1,050,000 Token Kontext · $0.10/M Eingabe, $0.50/M Ausgabe
Auto Router (Beta)
Nur API-Modell
2,000,000 Token Kontext · $-1,000,000.00/M Eingabe, $-1,000,000.00/M Ausgabe
Aion 3.5
Nur API-Modell
262,144 Token Kontext · $3.00/M Eingabe, $6.00/M Ausgabe
Llama 3.1 70B Instruct
Modell mit offenen Gewichten
131,072 Token Kontext · $0.40/M Eingabe, $0.40/M Ausgabe

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Häufig gestellte Fragen

Kann ich Dolphin Mistral 24B Venice Edition lokal ausführen?: Ja, die Gewichte sind offen und auf Hugging Face verfügbar. Der Hersteller nennt Ollama, LM Studio, vLLM, sglang, tgi und die Hugging Face Transformers-Bibliothek als unterstützte Ausführungswege.
Was kostet es und wie lang ist der Kontext?: Über Venice kostet es 0,20 $ pro Million Eingabetokens und 0,90 $ pro Million Ausgabetokens, mit einem 128.000-Token-Kontextfenster.
Worin unterscheidet es sich von einem Standard-Mistral-Small-Instruct-Modell?: Das Basismodell ist dasselbe Mistral-Small-24B-Instruct-2501, aber dieses Fine-Tuning entfernt die standardmäßigen Alignment- und Sicherheitsschichten, sodass das Modell deinem Systemprompt folgt, ohne eigene ethische Schutzmechanismen aufzuzwingen.

Captain's Urteil
Wenn du ein mittelgroßes offenes Modell brauchst, das genau das tut, was dein Systemprompt vorgibt, und sonst nichts, ist dies die praktische Wahl.

Model Card auf Hugging Face

Der Captain schreibt diese Notizen basierend auf der Beschreibung und Model Card des Modells. Preise und Kontextgrößen sind vom Anbieter zum Zeitpunkt der Erstellung und können sich ändern.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

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Wie sich dieser Wert zusammensetzt

Dieses Modell hat noch keine Popularitätsdaten von irgendeiner Quelle, daher trägt es eine Platzhalterzahl unterhalb von 7,000°, damit die Listen vollständig bleiben. Es rangiert niemals über einem Modell mit Daten. Die Aufschlüsselung erscheint hier, sobald eine Quelle sie meldet.

Glossar: die hier verwendeten Begriffe

Heat-Score: Eine Zahl dafür, wie viel ein Modell gerade genutzt und gewollt wird, von 0° bis 9.999°. Jede Liste auf dieser Seite, die „heißeste“ sagt, ist danach sortiert und nach nichts anderem.
Grundwert: Die 7.000°, mit denen jedes Modell mit echten Daten startet. Die Skala reicht von 0° bis 9.999°; der Bereich unter dem Grundwert ist für Platzhalter reserviert (Modelle ohne Daten), damit ein Modell mit Daten immer über einem ohne steht. Der Grundwert ist für alle gleich und entscheidet nichts; die Grade darüber sind die Messung.
Download-Äquivalente: Alles, was der Score als Download zählt, zusammengefasst: Downloads selbst, jeder Torrent-Seeder als 1.000, jedes AI Horde-Bild und jeder Lauf auf einer Generierungsseite als eins.
Logarithmische Skala: Gezählt in Zehnerschritten, nicht einzeln: Der Sprung von 1.000 auf 10.000 Downloads bringt genauso viele Grade wie von 10.000 auf 100.000. So verdrängen Riesen nicht alles andere.
Likes: Daumen hoch und Likes von allen Quellen, jeweils halb so viel wert wie ein Download auf der Log-Skala.
Verbreitungsrate: Wie viele Downloads ein Modell gerade pro Tag bekommt, aus dem Unterschied zwischen zwei Messungen einer Quelle. Ein Viertel der Gewichtung des Download-Begriffs.
Gemessen und geschätzt: Gemessen bedeutet, dass es zwei Messwerte einer Quelle gibt und der Unterschied echt ist. Geschätzt heißt, es ist nur die heutige Gesamtsumme bekannt und die Vergangenheit wird über die Lebensdauer des Modells verteilt; die Seite sagt, welche Variante angezeigt wird.
Seeder: Jemand, der eine Kopie der Gewichte online hält, damit andere sie über einen Torrent herunterladen können, oder ein gehosteter Spiegel, der dasselbe macht. Jeder davon zählt als 1.000 Downloads.
AI Horde: Ein Freiwilligennetzwerk, das kostenlos Bilder auf gespendeten Computern generiert. Die Anzahl der Bilder, die es mit einem Modell erstellt hat, ist öffentlich und jedes zählt als ein Download.
Generierungsseiten: Seiten, die eigene Kopien eines Modells hosten und Leute damit generieren lassen, wie PixAI, SeaArt und Yodayo. Ihre Downloads zählen wie bei Civitai und jeder Generierungslauf als ein Download.
OpenRouter Tokens: Ein Textmodell, das über eine API bereitgestellt wird, wie Claude oder GPT, hat keine Gewichte zum Herunterladen, daher wird seine Nutzung in Tokens gemessen: die Textstücke, die es über OpenRouter gelesen und geschrieben hat, einem Gateway, das viele Apps nutzen, in den letzten 30 Tagen. Je 10,000,000 Tokens zählen als ein Download. Quelle: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Vollständiges Modell (Checkpoint): Die Gewichte selbst, die Datei, die eigenständig generiert. Sie bekommt einen Bonus, weil Add-ons davon abhängen.
LoRA und Embedding: Kleine Zusatzdateien, die die Gewichte von jemand anderem in Richtung eines Stils, Charakters oder Konzepts lenken. Sie können nicht alleine laufen.
Familie und Gewichte: Die Basis, auf der ein Modell aufgebaut ist, wie SD 1.5, SDXL, Flux oder Wan. Jedes Modell erbt das Veröffentlichungsdatum der Gewichte seiner Familie.
Alter: Abzüge je nachdem, wie lange die Gewichte der Familie schon draußen sind: 150° pro Jahr, bis zu 750°. Alte Downloads, die Jahre zum Ansammeln hatten, bleiben oben in der Liste eingefroren.
Familien-Boost: Ein kleiner, begrenzter Schub für LoRAs einer Familie, die diese Seite gerade vorantreibt, immer in der Aufschlüsselung aufgeführt.
Stand-in-Wert: Eine stabile Zahl unter der Mindestgrenze, die einem Modell gegeben wird, über das noch keine Quelle berichtet hat, damit die Listen vollständig bleiben. Sie rangiert nie über einem Modell mit Daten.
Neu! (Schonfrist): Ein Modell, das weniger als 7 Tage alt ist, zeigt Neu! statt einer Punktzahl und nimmt keinen Platz in den Rankings ein. Seine Punktzahl wird ab dem ersten Tag berechnet, aber ein Modell, das einen Tag alt ist, wächst schneller als alles andere, daher wäre ohne die Wartezeit das #1 Modell der Woche immer das, das gestern herauskam, statt das, das sich eine Woche gehalten hat.
Trend: Wie das Wachstum eines Modells über einen Zeitraum im Vergleich zum typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum ist. Schneller als üblich bedeutet Anstieg, langsamer bedeutet Rückgang.
Typisches Modell: Die Mitte des Katalogs: Die Hälfte der Modelle mit einer Zahl wuchs schneller im Zeitraum, die andere Hälfte langsamer.

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