Uncensored
4699°
इस मॉडल को चलाएं
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Venice | 128,000 token context | $0.20/M input, $0.90/M output. Venice Uncensored Dolphin Mistral 24B Venice Edition Mistral-Small-24B-Instruct-2501 का एक फाइन-ट्यून संस्करण है, जिसे dphn.ai ने Venice.ai के सहयोग से विकसित किया है। यह मॉडल एक "uncensored" इंस्ट्रक्ट-ट्यून LLM के रूप में डिज़ाइन किया गया है, जो उपयोगकर्ता नियंत्रण को संरेखण, सिस्टम प्रॉम्प्ट, और व्यवहार पर बनाए रखता है। उन्नत और अनियंत्रित उपयोग मामलों के लिए बनाया गया, Venice Uncensored steerability और पारदर्शी व्यवहार पर जोर देता है, जो मुख्यधारा के सहायक मॉडलों में पाए जाने वाले डिफ़ॉल्ट सुरक्षा और संरेखण परतों को हटाता है।
इस मॉडल के लिए गाइड
Ollama बनाम LM Studio (2026): कौन सा लोकल AI ऐप इस्तेमाल करें, और कौन से टॉप मॉडल कौन चलाता है
स्थानीय AI के लिए मुझे वास्तव में कितनी VRAM चाहिए?
ओपन वेट्स, ओपन सोर्स और केवल API: आप वास्तव में क्या कर सकते हैं
GGUF फ़ाइल क्या है? क्वांटाइज़्ड मॉडल समझाया (Q4, Q8, fp8, NF4)
कैप्टन के नोट्स
2026-10-13 के नोट्स
Dolphin Mistral 24B Venice Edition Mistral-Small-24B-Instruct-2501 का एक फाइन-ट्यून है, जिसे dphn.ai ने Venice.ai के साथ मिलकर बनाया है ताकि डिफ़ॉल्ट संरेखण गार्डरेल्स को हटाया जा सके। सिस्टम प्रॉम्प्ट आप लिखते हैं: आप टोन, नियम, और व्यवहार तय करते हैं, न कि मॉडल निर्माता। यह उन डेवलपर्स और व्यवसायों के लिए उपयुक्त है जिन्हें अपने AI सहायक के व्यवहार पर पूर्ण नियंत्रण चाहिए, बिना किसी तीसरे पक्ष के चुपचाप इसे बदलने या अधिलेखित करने के।
के लिए जाना जाता है
- पूर्ण सिस्टम-प्रॉम्प्ट नियंत्रण: संरेखण आप सेट करते हैं, निर्माता नहीं।
- खुले वज़न, Ollama, LM Studio, vLLM या Transformers के माध्यम से स्थानीय रूप से चलाने योग्य।
- मध्यम आकार के 24B बेस मॉडल पर 128,000-टोकन संदर्भ विंडो।
- व्यावसायिक उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया जहाँ मॉडल स्थिरता और डेटा गोपनीयता महत्वपूर्ण हैं।
- Venice.ai के अनसेंसर्ड टियर के लिए डिफ़ॉल्ट मॉडल।
सावधान रहें
- कोई अंतर्निहित सुरक्षा परत नहीं: उपयुक्त दिशानिर्देश सेट करना आपकी जिम्मेदारी है।
- निर्माता कम तापमान (लगभग 0.15) की सलाह देता है; उच्च मान अस्थिर आउटपुट दे सकते हैं।
- लाइसेंस शर्तें प्रकाशित मॉडल कार्ड में विस्तृत नहीं हैं — व्यावसायिक तैनाती से पहले Hugging Face रिपॉजिटरी जांचें।
प्रयास करने के लिए प्रॉम्प्ट
एक कस्टम सहायक व्यक्तित्व बनाएं
आप एक सीधे-सादे, बिना किसी घुमाव के कानूनी अनुसंधान सहायक हैं। आप बुरी खबर को नरम नहीं करते और अनावश्यक झिझक नहीं दिखाते। एक छोटे व्यवसाय के मालिक ने पूछा: मेरा मकान मालिक पिछले महीने बिना सूचना के तीन बार मेरे किराए के व्यावसायिक यूनिट में गया। मेरे संभावित कानूनी विकल्प क्या हैं, और मुझे अभी कौन-से सबूत इकट्ठा करने चाहिए?
बिना प्रतिबंध के उत्पाद कॉपी समीक्षा
निम्नलिखित निकोटिन पाउच ब्रांड के उत्पाद विवरण की समीक्षा करें जो वयस्क धूम्रपान करने वालों को छोड़ने के लिए लक्षित है। किसी भी अस्पष्ट या अत्यधिक सतर्क भाषा को चिन्हित करें, उन हिस्सों को सीधे और ईमानदारी से पुनःलिखित करें कि उत्पाद क्या करता है और क्या नहीं करता, और प्रत्येक बदलाव की व्याख्या करें।
भूमिका निभाएं: कठिन बातचीत
एक बड़े रिटेलर में एक सख्त खरीद प्रबंधक की भूमिका निभाएं। मैं एक आपूर्तिकर्ता हूँ जो भुगतान शर्तों को नेट-60 से नेट-30 में पुन: बातचीत करना चाहता है। यथार्थवादी रूप से विरोध करें, खरीद प्रबंधक द्वारा उठाए जाने वाले वास्तविक आपत्तियों का उपयोग करें, और आसानी से समझौता न करें। दृश्य शुरू करें।
की तुलना करें
- GPT-6 Lunaकेवल API मॉडल1,050,000 टोकन संदर्भ · $0.10/M इनपुट, $0.50/M आउटपुट
- Auto Router (Beta)केवल API मॉडल2,000,000 टोकन संदर्भ · $-1,000,000.00/M इनपुट, $-1,000,000.00/M आउटपुट
- Aion 3.5केवल API मॉडल262,144 टोकन संदर्भ · $3.00/M इनपुट, $6.00/M आउटपुट
- Llama 3.1 70B Instructओपन-वेट्स मॉडल131,072 टोकन संदर्भ · $0.40/M इनपुट, $0.40/M आउटपुट
cognitivecomputations से और टेक्स्ट मॉडल
लोग जो सवाल पूछते हैं
- क्या मैं Dolphin Mistral 24B Venice Edition को स्थानीय रूप से चला सकता हूँ?
- हाँ, वज़न खुले हैं और Hugging Face पर उपलब्ध हैं। निर्माता Ollama, LM Studio, vLLM, sglang, tgi, और Hugging Face Transformers लाइब्रेरी को समर्थित तरीके के रूप में सूचीबद्ध करता है।
- इसकी लागत क्या है और संदर्भ कितना लंबा है?
- Venice के माध्यम से कीमत $0.20 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $0.90 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन है, संदर्भ विंडो 128,000 टोकन की है।
- यह एक मानक Mistral-Small इंस्ट्रक्ट मॉडल से कैसे अलग है?
- बेस मॉडल वही Mistral-Small-24B-Instruct-2501 है, लेकिन यह फाइन-ट्यून डिफ़ॉल्ट संरेखण और सुरक्षा परतों को हटा देता है, इसलिए मॉडल आपके सिस्टम प्रॉम्प्ट का पालन करता है बिना अपनी नैतिक गार्डरेल्स लगाए।
कैप्टन का निर्णययदि आपको एक मध्यम आकार का खुला मॉडल चाहिए जो बिल्कुल वैसा ही करे जैसा आपका सिस्टम प्रॉम्प्ट कहता है, तो यह व्यावहारिक विकल्प है।
Hugging Face पर मॉडल कार्ड
कैप्टन ये नोट्स मॉडल के अपने विवरण और मॉडल कार्ड से लिखता है। कीमतें और संदर्भ आकार लेखन के समय प्रदाता के हैं और बदल सकते हैं।
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
यह स्कोर कैसे जमा होता है
इस मॉडल के पास अभी तक किसी भी स्रोत से लोकप्रियता डेटा नहीं है, इसलिए इसमें 7,000° से नीचे एक स्टैंड-इन नंबर होता है जो सूचियों को पूरा रखता है। यह कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर रैंक नहीं करता। जैसे ही कोई स्रोत रिपोर्ट करता है, यहाँ उसका विवरण दिखता है।
शब्दावली: यहाँ इस्तेमाल हुए शब्द
- हीट स्कोर
- एक नंबर जो बताता है कि मॉडल अभी कितना इस्तेमाल हो रहा है और कितना पसंद किया जा रहा है, 0° से 9,999° तक। इस साइट की हर 'सबसे गर्म' सूची इसी के हिसाब से सॉर्ट होती है।
- फ्लोर
- 7,000° जो हर मॉडल को असली डेटा के साथ मिलता है। स्केल 0° से 9,999° तक चलता है; फ्लोर से नीचे का हिस्सा बिना डेटा वाले मॉडल के लिए रखा गया है, ताकि डेटा वाला मॉडल हमेशा ऊपर रहे। फ्लोर सबके लिए एक जैसा है और कुछ तय नहीं करता; इससे ऊपर के डिग्री माप हैं।
- डाउनलोड-बराबर
- स्कोर जो कुछ भी डाउनलोड मानता है, उसका जोड़: खुद डाउनलोड, हर टोरेंट सीडर को 1,000, हर AI Horde इमेज और हर जनरेशन साइट पर रन को 1 माना जाता है।
- लॉग स्केल
- दस के हिसाब से गिनती, एक-एक करके नहीं: 1,000 से 10,000 डाउनलोड जाना उतना ही डिग्री बढ़ाता है जितना 10,000 से 100,000 जाना। इससे बड़े मॉडल बाकी सबको दबाते नहीं।
- लाइक्स
- हर स्रोत से अंगूठा ऊपर और लाइक्स, जो लॉग स्केल पर आधे डाउनलोड के बराबर हैं।
- अपनाने की दर
- अभी मॉडल को रोजाना कितने डाउनलोड मिल रहे हैं, दो माप के बीच के अंतर से। डाउनलोड के वजन का एक चौथाई।
- मापा और अनुमानित
- मापा मतलब किसी स्रोत के दो रीडिंग मौजूद हैं और उनका अंतर असली है। अनुमानित मतलब केवल आज का कुल पता है और पिछला डेटा मॉडल के जीवनकाल में फैला हुआ है; साइट बताती है कि कौन सा दिखा रही है।
- सीडर
- कोई जो वज़न की कॉपी ऑनलाइन रखता है ताकि दूसरे टोरेंट के जरिए डाउनलोड कर सकें, या होस्टेड मिरर जो ऐसा करता है। हर एक को 1,000 डाउनलोड माना जाता है।
- AI हॉरड
- एक स्वयंसेवी नेटवर्क जो दान किए गए कंप्यूटरों पर मुफ्त में इमेज बनाता है। किसी मॉडल के साथ बनाई गई इमेज की संख्या सार्वजनिक होती है, और हर एक को एक डाउनलोड माना जाता है।
- जनरेशन साइट्स
- ऐसी साइट्स जो अपने मॉडल की कॉपी होस्ट करती हैं और लोगों को उससे जनरेट करने देती हैं, जैसे PixAI, SeaArt और Yodayo। इनके डाउनलोड Civitai की तरह गिने जाते हैं और हर जनरेशन रन को एक डाउनलोड माना जाता है।
- OpenRouter टोकन
- Claude या GPT जैसे API के माध्यम से सेवा प्राप्त टेक्स्ट मॉडल के लिए डाउनलोड करने के लिए कोई वज़न नहीं होता, इसलिए इसका उपयोग टोकन में मापा जाता है: वे टेक्स्ट के टुकड़े जो इसने OpenRouter के माध्यम से पढ़े और लिखे, जो कई ऐप्स द्वारा उपयोग किया जाने वाला एक गेटवे है, पिछले 30 दिनों में। हर 10,000,000 टोकन एक डाउनलोड के रूप में गिने जाते हैं। स्रोत: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0।
- पूरा मॉडल (चेकपॉइंट)
- खुद जनरेट करने वाली फाइल, वज़न खुद में। इसे बोनस मिलता है क्योंकि एड-ऑन इसी पर निर्भर होते हैं।
- LoRA और एम्बेडिंग
- छोटे एड-ऑन फाइल जो किसी और के वज़न को एक स्टाइल, कैरेक्टर या कॉन्सेप्ट की ओर मोड़ते हैं। ये अकेले नहीं चल सकते।
- फैमिली और वज़न
- जिस बेस पर मॉडल बना है, जैसे SD 1.5, SDXL, Flux या Wan। हर मॉडल अपने फैमिली के वज़न की रिलीज़ तारीख विरासत में लेता है।
- उम्र
- कितने समय पहले फैमिली के वज़न आए थे उसके हिसाब से घटाई गई डिग्री: सालाना 150°, अधिकतम 750° तक। यह पुराने डाउनलोड्स को सूची के शीर्ष से फ्रीज करके रखता है।
- फैमिली बूस्ट
- इस साइट द्वारा अभी आगे बढ़ाए जा रहे फैमिली के LoRA के लिए एक छोटा, सीमित बढ़ावा, जो हमेशा ब्रेकडाउन में दिखता है।
- स्टैंड-इन स्कोर
- एक स्थिर संख्या जो उस मॉडल को दी जाती है जिसके लिए अभी कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं है, ताकि सूचियाँ पूरी रहें। यह कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर रैंक नहीं करता।
- नया! (ग्रेस अवधि)
- एक मॉडल जो 7 दिनों से कम पुराना है, वह स्कोर के बजाय नया! दिखाता है और रैंकिंग में कोई स्थान नहीं रखता। इसका स्कोर पहले दिन से गणना किया जाता है, लेकिन एक दिन पुराना मॉडल सबसे तेज़ बढ़ता है, इसलिए बिना इंतजार के सप्ताह का #1 हमेशा कल निकला हुआ मॉडल होता बजाय उस मॉडल के जो एक सप्ताह तक टिके।
- ट्रेंड
- किसी अवधि में मॉडल की बढ़त की तुलना उसी अवधि में सामान्य मॉडल की बढ़त से। सामान्य से तेज़ बढ़त को उछाल माना जाता है, धीमी को गिरावट।
- सामान्य मॉडल
- कैटलॉग का मध्य: आधे मॉडल जिनके आंकड़े हैं, उन्होंने उस अवधि में तेज़ बढ़त की, आधे ने धीमी।
Uncensored Text / LLM फ़ैमिली का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो ModelTrends.ai पर सूचीबद्ध है — ओपन सोर्स AI इमेज, वीडियो और टेक्स्ट मॉडल की एक केवल-पढ़ने योग्य सूची। इसकी तुलना अन्य Text / LLM मॉडल से करें और ट्रेंड देखने के लिए इसका हीट स्कोर देखें।
और Text / LLM मॉडलऔर Text / LLM टेक्स्ट / LLMllmcognitivecomputationsचैटभूमिका निभानास्थानीयलंबा संदर्भ
मॉडल फ़ैमिली के अनुसार ब्राउज़ करें
Text / LLM मॉडल
434
Anima मॉडल
528
Chroma मॉडल
19
Fibo मॉडल
2
Flux मॉडल
1,496
Flux 2 / Klein मॉडल
1,239
Flux 3 मॉडल
3
Moss मॉडल
3
Iris मॉडल
1
MiniMax H3 मॉडल
364
Hunyuan मॉडल
204
Ideogram मॉडल
20
Krea2 मॉडल
717
Qwen मॉडल
20
Qwen2 मॉडल
47
Ltx2 मॉडल
153