Dolphin Mistral 24B Venice Editionはローカルで実行できますか？

Venice | 128,000トークンコンテキスト | 入力$0.20/M、出力$0.90/M。Venice Uncensored Dolphin Mistral 24B Venice Editionは、dphn.aiとVenice.aiの共同開発によるMistral-Small-24B-Instruct-2501のファインチューニング版です。このモデルは「検閲なし」の指示調整済みLLMとして設計されており、ユーザーがアライメント、システムプロンプト、動作を制御可能です。高度で制限のないユースケース向けに意図されており、ステアラビリティと透明な動作を重視し、一般的なアシスタントモデルに見られるデフォルトの安全性およびアライメントレイヤーを除去しています。

このモデルのガイド

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すべてのガイド

キャプテンのメモ

Captainによる、ハウスエディター執筆

2026-10-13のメモ

Dolphin Mistral 24B Venice Editionはdphn.aiがVenice.aiと共同で開発したMistral-Small-24B-Instruct-2501のファインチューニングモデルで、デフォルトのアライメントガードレールを除去しています。システムプロンプトはユーザーが自由に設定でき、トーンやルール、振る舞いをモデルメーカーではなくあなたが決められます。AIアシスタントの挙動を第三者に勝手に変更されたくない開発者や企業に最適です。

得意分野

システムプロンプトを完全に制御可能：アライメントはメーカーではなくあなたが設定
オープンウェイトで、Ollama、LM Studio、vLLM、Transformersでローカル実行可能
24Bの中規模モデルで128,000トークンのコンテキストウィンドウ
モデルの安定性とデータプライバシーが重要なビジネス用途向けに設計
Venice.aiの検閲なしティアのデフォルトモデル

注意点

安全レイヤーは組み込まれておらず、適切なガイドライン設定はシステムプロンプトの責任
メーカー推奨は低温度（約0.15）で、高温度は不安定な出力を生む可能性あり
ライセンス条件はモデルカードに詳細なし。商用展開前にHugging Faceリポジトリを確認すべき

最適な用途

試してみるプロンプト

カスタムアシスタント人格の構築

あなたは率直で遠慮のない法務調査アシスタントです。悪い知らせを和らげたり不必要に曖昧にしません。小規模事業者から「家主が先月3回無断で賃貸商業ユニットに入った。私の法的選択肢は何か、今どんな証拠を集めるべきか？」と質問されました。答えてください。

制限なしの製品コピーのレビュー

成人喫煙者の禁煙をターゲットにしたニコチンポーチブランドの製品説明をレビューしてください。回避的または過度に慎重に聞こえる部分を指摘し、製品の効果と限界を率直かつ正直に書き直し、変更点を説明してください。

ロールプレイ：難しい交渉

大手小売業者の厳しい調達マネージャー役を演じてください。私は支払い条件をnet-60からnet-30に再交渉しようとするサプライヤーです。現実的に反論し、調達マネージャーが実際に挙げる異議を使い、簡単に譲歩しないでください。シーンを始めてください。

比較する

GPT-6 Luna
API専用モデル
1,050,000トークンのコンテキスト · $0.10/M 入力、$0.50/M 出力
Auto Router (Beta)
API専用モデル
2,000,000トークンのコンテキスト · $-1,000,000.00/M 入力、$-1,000,000.00/M 出力
Aion 3.5
API専用モデル
262,144トークンのコンテキスト · $3.00/M 入力、$6.00/M 出力
Llama 3.1 70B Instruct
オープンウェイトモデル
131,072トークンのコンテキスト · $0.40/M 入力、$0.40/M 出力

cognitivecomputationsの他のテキストモデル

よくある質問

Dolphin Mistral 24B Venice Editionはローカルで実行できますか？: はい、ウェイトはオープンでHugging Faceにあります。メーカーはOllama、LM Studio、vLLM、sglang、tgi、Hugging Face Transformersライブラリでの実行をサポートしています。
価格とコンテキスト長は？: Venice経由で入力トークン100万あたり0.20ドル、出力トークン100万あたり0.90ドル、128,000トークンのコンテキストウィンドウです。
標準のMistral-Small instructモデルとどう違いますか？: ベースモデルは同じMistral-Small-24B-Instruct-2501ですが、このファインチューニングはデフォルトのアライメントと安全レイヤーを除去し、モデルが独自の倫理的ガードレールを課さず、システムプロンプトに従います。

キャプテンの評価
システムプロンプトの指示通りに動き、それ以外はしない中規模オープンモデルが必要なら、実用的な選択肢です。

Hugging Faceのモデルカード

キャプテンはモデルの説明とモデルカードからこれらのメモを書いています。価格やコンテキストサイズは執筆時点の提供元のもので、変更されることがあります。

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Updated Oct 22, 2026

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このスコアの計算方法

このモデルはまだどのソースからも人気データがないため、リストを完全に保つために7,000°未満の仮の数値が割り当てられています。データのあるモデルより上位には決してなりません。内訳はソースが報告次第ここに表示されます。

用語集：ここで使われている用語

ヒートスコア: モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
フロア: 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
ダウンロード相当数: スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計：ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
対数スケール: 1ずつではなく10ずつ数えます：1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
いいね: すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
普及率: 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
測定済みと推定: 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
シーダー: トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
AI Horde: 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
生成サイト: PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
OpenRouterトークン: ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
完全モデル（チェックポイント）: 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
LoRAと埋め込み: 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
ファミリーと重み: モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
年齢: ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます：1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
ファミリーブースト: このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
代替スコア: まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
新着！(猶予期間): 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着！」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
トレンド: ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
典型的なモデル: カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。