Posso eseguire Dolphin Mistral 24B Venice Edition localmente?

Sì, i pesi sono aperti e disponibili su Hugging Face. Il creatore elenca Ollama, LM Studio, vLLM, sglang, tgi e la libreria Transformers di Hugging Face come modi supportati per eseguirlo.

Quanto costa e quanto è lungo il contesto?

Via Venice il prezzo è $0,20 per milione di token in input e $0,90 per milione di token in output, con una finestra di contesto da 128.000 token.

In cosa si differenzia da un modello Mistral-Small instruct standard?

Il modello base è lo stesso Mistral-Small-24B-Instruct-2501, ma questo fine-tuning rimuove i livelli di allineamento e sicurezza predefiniti, quindi il modello segue il tuo prompt di sistema senza imporre proprie barriere etiche.

Uncensored

4699°

#llm #cognitivecomputations #chat #roleplay #locale #contesto lungo

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Venice | contesto da 128.000 token | $0.20/M input, $0.90/M output. Venice Uncensored Dolphin Mistral 24B Venice Edition è una variante fine-tuned di Mistral-Small-24B-Instruct-2501, sviluppata da dphn.ai in collaborazione con Venice.ai. Questo modello è progettato come un LLM instruct-tuned “non censurato”, preservando il controllo utente su allineamento, prompt di sistema e comportamento. Destinato a casi d'uso avanzati e senza restrizioni, Venice Uncensored enfatizza la guidabilità e il comportamento trasparente, rimuovendo i livelli di sicurezza e allineamento predefiniti tipici dei modelli assistenti mainstream.

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Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Dolphin Mistral 24B Venice Edition è un fine-tuning di Mistral-Small-24B-Instruct-2501, costruito da dphn.ai con Venice.ai specificamente per rimuovere i vincoli di allineamento predefiniti. Il prompt di sistema è scritto da te: decidi tono, regole e comportamento, non il creatore del modello. È adatto a sviluppatori e aziende che necessitano di pieno controllo sul comportamento del loro assistente AI, senza che terzi lo modifichino o sovrascrivano silenziosamente.

Conosciuto per

Controllo completo del prompt di sistema: imposti l’allineamento, non il creatore.
Pesi aperti, eseguibile localmente tramite Ollama, LM Studio, vLLM o Transformers.
Finestra di contesto da 128.000 token su un modello base di dimensioni medie da 24B.
Progettato per casi d’uso aziendali dove stabilità del modello e privacy dei dati sono importanti.
Modello predefinito per il tier uncensored di Venice.ai.

Attenzione a

Nessun livello di sicurezza integrato: sei responsabile di impostare linee guida appropriate tramite il prompt di sistema.
Il creatore raccomanda temperatura bassa (circa 0,15); valori più alti possono produrre output erratici.
I termini di licenza non sono dettagliati nella scheda modello pubblicata — controlla il repository Hugging Face prima del deployment commerciale.

Ideale per

Prompt da provare

Costruisci una persona assistente personalizzata

Sei un assistente legale schietto e diretto. Non edulcori le cattive notizie né usi giri di parole inutili. Un piccolo imprenditore chiede: il mio padrone di casa è entrato nella mia unità commerciale affittata senza preavviso tre volte il mese scorso. Quali sono le mie probabili opzioni legali e quali prove dovrei raccogliere subito?

Revisione testo prodotto senza restrizioni

Rivedi la seguente descrizione prodotto per un marchio di pouch di nicotina rivolto a fumatori adulti che vogliono smettere. Segnala qualsiasi cosa suoni evasiva o troppo cauta, riscrivi quelle sezioni in modo diretto e onesto su cosa il prodotto fa e non fa, e spiega ogni modifica fatta.

Roleplay: negoziazione difficile

Interpreta il ruolo di un manager acquisti inflessibile in un grande rivenditore. Io sono un fornitore che cerca di rinegoziare i termini di pagamento da net-60 a net-30. Resisti realisticamente, usa obiezioni reali che un manager acquisti solleverebbe e non cedere facilmente. Inizia la scena.

Confronta con

GPT-6 Luna
Modello solo API
Contesto di 1,050,000 token · Input $0.10/M, output $0.50/M
Auto Router (Beta)
Modello solo API
Contesto di 2,000,000 token · Input $-1,000,000.00/M, output $-1,000,000.00/M
Aion 3.5
Modello solo API
Contesto di 262,144 token · Input $3.00/M, output $6.00/M
Llama 3.1 70B Instruct
Modello con pesi aperti
Contesto di 131,072 token · Input $0.40/M, output $0.40/M

Altri modelli di testo da cognitivecomputations

Domande frequenti

Posso eseguire Dolphin Mistral 24B Venice Edition localmente?: Sì, i pesi sono aperti e disponibili su Hugging Face. Il creatore elenca Ollama, LM Studio, vLLM, sglang, tgi e la libreria Transformers di Hugging Face come modi supportati per eseguirlo.
Quanto costa e quanto è lungo il contesto?: Via Venice il prezzo è $0,20 per milione di token in input e $0,90 per milione di token in output, con una finestra di contesto da 128.000 token.
In cosa si differenzia da un modello Mistral-Small instruct standard?: Il modello base è lo stesso Mistral-Small-24B-Instruct-2501, ma questo fine-tuning rimuove i livelli di allineamento e sicurezza predefiniti, quindi il modello segue il tuo prompt di sistema senza imporre proprie barriere etiche.

Verdetto del capitano
Se ti serve un modello open di dimensioni medie che faccia esattamente ciò che dice il tuo prompt di sistema e nient’altro, questa è la scelta pratica.

Scheda modello su Hugging Face

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

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