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acompanhando modelos de IA abertos
Uncensored
Venice | contexto de 128.000 tokens | $0,20/M entrada, $0,90/M saída. Venice Uncensored Dolphin Mistral 24B Venice Edition é uma variante ajustada do Mistral-Small-24B-Instruct-2501, desenvolvida pela dphn.ai em colaboração com Venice.ai. Este modelo é projetado como um LLM instrutivo “sem censura”, preservando o controle do usuário sobre alinhamento, prompts do sistema e comportamento. Destinado a casos de uso avançados e sem restrições, Venice Uncensored enfatiza a dirigibilidade e comportamento transparente, removendo camadas padrão de segurança e alinhamento normalmente encontradas em modelos assistentes convencionais.
Guias para este modelo
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Dolphin Mistral 24B Venice Edition é um fine-tune do Mistral-Small-24B-Instruct-2501, criado pela dphn.ai com Venice.ai especificamente para remover as barreiras padrão de alinhamento. O prompt do sistema é você quem escreve: você decide o tom, as regras e o comportamento, não o fabricante do modelo. É ideal para desenvolvedores e empresas que precisam de controle total sobre como seu assistente de IA se comporta, sem que terceiros mudem ou sobreponham silenciosamente.

Conhecido por

  • Controle total do prompt do sistema: você define o alinhamento, não o fabricante.
  • Pesos abertos, executável localmente via Ollama, LM Studio, vLLM ou Transformers.
  • Janela de contexto de 128.000 tokens em um modelo base médio de 24B.
  • Projetado para casos de uso empresarial onde estabilidade do modelo e privacidade de dados importam.
  • Modelo padrão para o tier sem censura da Venice.ai.

Fique atento a

  • Sem camada de segurança embutida: você é responsável por definir diretrizes apropriadas via prompt do sistema.
  • O fabricante recomenda temperatura baixa (cerca de 0,15); valores mais altos podem produzir saída errática.
  • Termos de licença não são detalhados no cartão do modelo publicado — verifique o repositório Hugging Face antes do uso comercial.

Sugestões para tentar

Criar uma persona de assistente personalizada
Você é um assistente de pesquisa jurídica direto e sem rodeios. Não ameniza más notícias nem hesita desnecessariamente. Um pequeno empresário pergunta: meu locador entrou na minha unidade comercial alugada sem aviso três vezes no mês passado. Quais são minhas opções legais prováveis e que evidências devo coletar agora?
Revisão de texto publicitário sem restrições
Revise a descrição do produto a seguir para uma marca de sachês de nicotina voltada a fumantes adultos que querem parar. Aponte qualquer coisa que soe evasiva ou excessivamente cautelosa, reescreva essas partes para serem diretas e honestas sobre o que o produto faz e não faz, e explique cada mudança feita.
Roleplay: negociação difícil
Faça o papel de um gerente de compras duro em uma grande rede varejista. Eu sou um fornecedor tentando renegociar os termos de pagamento de net-60 para net-30. Reaja realisticamente, use objeções reais que um gerente de compras levantaria e não ceda facilmente. Comece a cena.

Comparar com

  • GPT-6 Luna
    Modelo apenas para API
    Contexto de 1,050,000 tokens · entrada $0.10/M, saída $0.50/M
  • Auto Router (Beta)
    Modelo apenas para API
    Contexto de 2,000,000 tokens · entrada $-1,000,000.00/M, saída $-1,000,000.00/M
  • Aion 3.5
    Modelo apenas para API
    Contexto de 262,144 tokens · entrada $3.00/M, saída $6.00/M
  • Llama 3.1 70B Instruct
    Modelo com pesos abertos
    Contexto de 131,072 tokens · entrada $0.40/M, saída $0.40/M
Mais modelos de texto de cognitivecomputations

Perguntas frequentes

Posso rodar o Dolphin Mistral 24B Venice Edition localmente?
Sim, os pesos são abertos e disponíveis no Hugging Face. O fabricante lista Ollama, LM Studio, vLLM, sglang, tgi e a biblioteca Transformers do Hugging Face como formas suportadas de rodar.
Quanto custa e qual o tamanho do contexto?
Via Venice o preço é $0,20 por milhão de tokens de entrada e $0,90 por milhão de tokens de saída, com uma janela de contexto de 128.000 tokens.
Como isso difere de um modelo Mistral-Small instruct padrão?
O modelo base é o mesmo Mistral-Small-24B-Instruct-2501, mas este fine-tune remove as camadas padrão de alinhamento e segurança, então o modelo segue seu prompt do sistema sem impor suas próprias barreiras éticas.
Veredito do capitão
Se você precisa de um modelo aberto médio que faça exatamente o que seu prompt do sistema diz e nada mais, esta é a escolha prática.
Ficha do modelo no Hugging Face
O capitão escreve estas notas com base na descrição e ficha do modelo. Preços e tamanhos de contexto são do provedor na data da escrita e podem mudar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Uncensored no ModelTrends.ai: Heat 4,699°
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Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Como essa pontuação é calculada
Este modelo ainda não tem dados de popularidade de nenhuma fonte, então ele carrega um número provisório abaixo de 7,000° para manter as listas completas. Ele nunca fica acima de um modelo com dados. A divisão aparece aqui assim que uma fonte reporta.
Glossário: os termos usados aqui
Pontuação heat
Um número que mostra o quanto um modelo está sendo usado e desejado agora, de 0° a 9.999°. Toda lista neste site que diz mais quente é ordenada por ele e só por ele.
Limite mínimo
Os 7.000° que todo modelo com dados reais começa. A escala vai de 0° a 9.999°; a parte abaixo do limite é para substitutos (modelos sem dados), para que um modelo com dados sempre fique acima de um sem. O limite é igual para todos e não decide nada; os graus acima dele são a medida.
Equivalentes a downloads
Tudo que a pontuação trata como download, somado: downloads em si, cada torrent seeder como 1.000, cada imagem AI Horde e cada execução em site de geração como um.
Escala logarítmica
Contando de dez em dez, não de um em um: ir de 1.000 para 10.000 downloads adiciona os mesmos graus que ir de 10.000 para 100.000. Isso evita que gigantes abafem tudo.
Likes
Joinhas e likes de todas as fontes, valendo metade de um download na escala logarítmica.
Taxa de adoção
Quantos downloads por dia um modelo recebe agora, pela diferença entre duas leituras de uma fonte. Um quarto do peso do termo download.
Medido e estimado
Medido significa que existem duas leituras de uma fonte e a diferença é real. Estimado significa que só se sabe o total de hoje e o passado é distribuído ao longo da vida do modelo; o site indica qual está mostrando.
Seeder
Alguém que mantém uma cópia dos pesos online para outros baixarem via torrent, ou um espelho hospedado fazendo o mesmo. Cada um conta como 1.000 downloads.
AI Horde
Uma rede voluntária que gera imagens de graça em computadores doados. O número de imagens feitas com um modelo é público, e cada uma conta como um download.
Sites de geração
Sites que hospedam suas próprias cópias de um modelo e deixam as pessoas gerarem com ele, como PixAI, SeaArt e Yodayo. Os downloads deles contam como os do Civitai e cada geração conta como um download.
Tokens OpenRouter
Um modelo de texto servido via API, como Claude ou GPT, não tem pesos para baixar, então seu uso é medido em tokens: os pedaços de texto que ele leu e escreveu via OpenRouter, um gateway usado por muitos apps, nos últimos 30 dias. Cada 10,000,000 tokens contam como um download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modelo completo (checkpoint)
Os pesos em si, o arquivo que gera sozinho. Ganha um bônus porque complementos dependem dele.
LoRA e embedding
Arquivos pequenos que direcionam os pesos de outra pessoa para um estilo, personagem ou conceito. Não podem rodar sozinhos.
Família e pesos
A base em que um modelo é construído, como SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Todo modelo herda a data de lançamento dos pesos da sua família.
Idade
Pontos retirados conforme há quanto tempo os pesos da família foram lançados: 150° por ano, até 750°. Mantém os downloads antigos que tiveram anos para acumular, evitando que saiam do topo da lista.
Impulso da família
Um pequeno empurrão limitado para LoRAs de uma família que este site está promovendo agora, sempre listado na divisão.
Pontuação provisória
Um número estável abaixo do mínimo dado a um modelo que ainda não tem dados de fonte, para a lista ficar completa. Nunca fica acima de um modelo com dados.
Novo! (período de carência)
Um modelo com menos de 7 dias mostra Novo! em vez de uma pontuação e não ocupa lugar no ranking. Sua pontuação é calculada desde o primeiro dia, mas um modelo com um dia cresce mais rápido que qualquer outro, então sem a espera o #1 da semana seria sempre o que saiu ontem, não o que se manteve por uma semana.
Tendência
Como o crescimento de um modelo num período se compara com o crescimento típico dos modelos no mesmo período. Crescimento mais rápido que o típico indica alta, mais lento indica queda.
Modelo típico
O meio do catálogo: metade dos modelos com número cresceu mais rápido no período, metade mais devagar.