Uncensored
4699°
Chạy mô hình này
Ưu đãi / Quảng cáo
Venice | ngữ cảnh 128,000 token | $0.20/M đầu vào, $0.90/M đầu ra. Venice Uncensored Dolphin Mistral 24B Venice Edition là biến thể tinh chỉnh của Mistral-Small-24B-Instruct-2501, được phát triển bởi dphn.ai phối hợp với Venice.ai. Mô hình này được thiết kế như một LLM hướng dẫn "không kiểm duyệt", giữ quyền kiểm soát của người dùng đối với căn chỉnh, lời nhắc hệ thống và hành vi. Dành cho các trường hợp sử dụng nâng cao và không giới hạn, Venice Uncensored nhấn mạnh khả năng điều khiển và hành vi minh bạch, loại bỏ các lớp an toàn và căn chỉnh mặc định thường thấy trong các mô hình trợ lý phổ biến.
Hướng dẫn cho mô hình này
Ollama vs LM Studio (2026): nên dùng ứng dụng AI cục bộ nào, và mỗi ứng dụng chạy những mô hình hàng đầu nào
Mình thực sự cần bao nhiêu VRAM cho AI cục bộ?
Mở weights vs mã nguồn mở vs chỉ API: bạn thực sự được phép làm gì
Tệp GGUF là gì? Giải thích về các mô hình lượng tử hóa (Q4, Q8, fp8, NF4)
Ghi chú của thuyền trưởng
Ghi chú từ 2026-10-13
Dolphin Mistral 24B Venice Edition là bản tinh chỉnh của Mistral-Small-24B-Instruct-2501, do dphn.ai phối hợp với Venice.ai phát triển nhằm loại bỏ các rào cản căn bản về căn chỉnh. Lời nhắc hệ thống do bạn tự viết: bạn quyết định giọng điệu, quy tắc và hành vi, không phải nhà sản xuất mô hình. Nó phù hợp với nhà phát triển và doanh nghiệp cần kiểm soát hoàn toàn cách trợ lý AI của họ hoạt động, không bị bên thứ ba thay đổi hay ghi đè âm thầm.
Nổi tiếng với
- Kiểm soát lời nhắc hệ thống hoàn toàn: bạn đặt căn chỉnh, không phải nhà sản xuất.
- Trọng số mở, chạy tại chỗ qua Ollama, LM Studio, vLLM hoặc Transformers.
- Cửa sổ ngữ cảnh 128.000 token trên mô hình cơ sở 24B cỡ trung.
- Thiết kế cho trường hợp doanh nghiệp cần ổn định mô hình và bảo mật dữ liệu.
- Mô hình mặc định cho tầng không kiểm duyệt của Venice.ai.
Cẩn thận với
- Không có lớp an toàn tích hợp: bạn chịu trách nhiệm đặt hướng dẫn phù hợp qua lời nhắc hệ thống.
- Nhà sản xuất khuyến nghị nhiệt độ thấp (khoảng 0,15); giá trị cao hơn có thể tạo ra đầu ra không ổn định.
- Điều khoản cấp phép không được chi tiết trong thẻ mô hình công bố — hãy kiểm tra kho Hugging Face trước khi triển khai thương mại.
Phù hợp nhất cho
Lời nhắc để thử
Xây dựng persona trợ lý tùy chỉnh
Bạn là trợ lý nghiên cứu pháp lý thẳng thắn, không vòng vo. Bạn không làm dịu tin xấu hay nói giảm nói tránh. Một chủ doanh nghiệp nhỏ hỏi: chủ nhà tôi đã vào đơn vị thương mại thuê mà không báo trước ba lần trong tháng trước. Các lựa chọn pháp lý khả thi của tôi là gì, và tôi nên thu thập bằng chứng gì ngay bây giờ?
Đánh giá bản sao sản phẩm không giới hạn
Xem xét mô tả sản phẩm sau cho một thương hiệu túi nicotine nhắm tới người hút thuốc trưởng thành muốn cai. Đánh dấu bất cứ phần nào nghe có vẻ né tránh hoặc quá thận trọng, viết lại các phần đó sao cho trực tiếp và trung thực về những gì sản phẩm làm được và không làm được, và giải thích từng thay đổi bạn thực hiện.
Đóng vai: đàm phán khó khăn
Đóng vai quản lý mua hàng cứng rắn tại một nhà bán lẻ lớn. Tôi là nhà cung cấp đang cố gắng thương lượng lại điều khoản thanh toán từ net-60 sang net-30. Phản bác một cách thực tế, dùng các phản đối thực tế mà quản lý mua hàng sẽ đưa ra, và không dễ dàng nhượng bộ. Bắt đầu cảnh này.
So sánh với
- GPT-6 LunaMô hình chỉ APIngữ cảnh 1,050,000 token · Đầu vào $0.10/M, đầu ra $0.50/M
- Auto Router (Beta)Mô hình chỉ APIngữ cảnh 2,000,000 token · Đầu vào $-1,000,000.00/M, đầu ra $-1,000,000.00/M
- Aion 3.5Mô hình chỉ APIngữ cảnh 262,144 token · Đầu vào $3.00/M, đầu ra $6.00/M
- Llama 3.1 70B InstructMô hình mở trọng sốngữ cảnh 131,072 token · Đầu vào $0.40/M, đầu ra $0.40/M
Thêm mô hình văn bản từ cognitivecomputations
Câu hỏi thường gặp
- Tôi có thể chạy Dolphin Mistral 24B Venice Edition tại chỗ không?
- Có, trọng số mở và có trên Hugging Face. Nhà sản xuất liệt kê Ollama, LM Studio, vLLM, sglang, tgi và thư viện Transformers của Hugging Face là các cách hỗ trợ chạy.
- Chi phí và ngữ cảnh dài bao nhiêu?
- Qua Venice, giá là 0,20 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 0,90 USD cho mỗi triệu token đầu ra, với cửa sổ ngữ cảnh 128.000 token.
- Điểm khác biệt so với mô hình Mistral-Small instruct chuẩn là gì?
- Mô hình cơ sở là Mistral-Small-24B-Instruct-2501 giống nhau, nhưng bản tinh chỉnh này loại bỏ các lớp căn chỉnh và an toàn mặc định, nên mô hình tuân theo lời nhắc hệ thống của bạn mà không áp đặt các rào cản đạo đức riêng.
Phán quyết của thuyền trưởngNếu bạn cần một mô hình mở cỡ trung làm đúng y lời nhắc hệ thống của bạn và không thêm gì khác, đây là lựa chọn thực tế.
Thẻ mô hình trên Hugging Face
Thuyền trưởng viết những ghi chú này dựa trên mô tả và thẻ mô hình của mô hình. Giá cả và kích thước ngữ cảnh là của nhà cung cấp tại thời điểm viết và có thể thay đổi.
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.
Điểm số này được tính như thế nào
Mô hình này chưa có dữ liệu phổ biến từ bất kỳ nguồn nào, nên nó mang một số thay thế dưới 7,000° để giữ cho danh sách đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên một mô hình có dữ liệu. Phân tích chi tiết sẽ xuất hiện ở đây ngay khi có nguồn báo cáo.
Thuật ngữ: các từ dùng ở đây
- Điểm nhiệt
- Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
- Sàn điểm
- 7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
- Tương đương lượt tải
- Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
- Thang log
- Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
- Lượt thích
- Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
- Tỷ lệ áp dụng
- Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
- Đã đo và ước tính
- Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
- Seeder
- Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
- AI Horde
- Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
- Trang tạo ảnh
- Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
- Token OpenRouter
- Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Mô hình đầy đủ (checkpoint)
- Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
- LoRA và embedding
- Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
- Gia đình và trọng số
- Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
- Tuổi
- Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
- Tăng gia đình
- Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
- Điểm thay thế
- Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
- Mới! (giai đoạn thử nghiệm)
- Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
- Xu hướng
- Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
- Mô hình điển hình
- Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.
Uncensored là một mô hình văn bản thuộc họ Text / LLM được liệt kê trên ModelTrends.ai, danh mục chỉ đọc về các mô hình AI hình ảnh, video và văn bản mã nguồn mở. So sánh nó với các mô hình Text / LLM khác và xem điểm độ hot để biết xu hướng.
Thêm mô hình Text / LLMThêm Văn bản / LLM Text / LLMllmcognitivecomputationstrò chuyệnnhập vaicục bộngữ cảnh dài
Duyệt theo họ mô hình
Mô hình Text / LLM
434
Mô hình Anima
528
Mô hình Chroma
19
Mô hình Fibo
2
Mô hình Flux
1,496
Mô hình Flux 2 / Klein
1,239
Mô hình Flux 3
3
Mô hình Moss
3
Mô hình Iris
1
Mô hình MiniMax H3
364
Mô hình Hunyuan
204
Mô hình Ideogram
20
Mô hình Krea2
717
Mô hình Qwen
20
Mô hình Qwen2
47
Mô hình Ltx2
153