Venice: Uncensored

Venice: Uncensored är en textmodell som publiceras under modell-id cognitivecomputations/dolphin-mistral-24b-venice-edition. Den är en finjusterad variant av Mistral-Small-24B-Instruct-2501, utvecklad av dphn.ai i samarbete med Venice.ai. Leverantören som anges för den är Venice, och leverantörens utgivningsdatum är 2025-07-09. Den tillhör kategorin text och beskrivs som en ocensurerad instruktionstränad stor språkmodell.

Modellen tar text som indata och returnerar text som utdata, så det är en enkel chatt- och kompletteringsmodell utan bild- eller ljudhantering. Den har en kontextlängd på 128 000 tokens, vilket gör att långa dokument, utökade konversationer och stora promptnyttolaster kan bearbetas i en enda begäran. Den maximala utdatan är 8 192 tokens, så svaren begränsas väl under indatakontextens storlek. Dess kunskapsgräns är 2024-04-30, vilket innebär att den inte har någon kännedom om händelser efter det datumet om de inte tillhandahålls i prompten.

Eftersom det är en instruktionstränad modell med ett stort kontextfönster passar den för uppgifter som långformiga frågor och svar över omfattande källmaterial, sammanfattning eller extrahering av information från prompter med flera dokument, och konversationsagenter som behöver behålla en lång historik. Dess ocensurerade trimning gör den relevant där en utvecklare vill ha färre vägran på känsliga eller kontroversiella ämnen, till exempel inom skönlitterärt skrivande, rollspel, debattsimulering eller forskning om modellbeteende. Taket på 8 192 tokens för utdata innebär att den är bättre lämpad för svar och utkast än för att generera mycket långa dokument i en enda omgång.

Du anropar den via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id "cognitivecomputations/dolphin-mistral-24b-venice-edition". De begärandeparametrar som stöds är frequency_penalty, max_tokens, presence_penalty, response_format, stop, temperature, top_k, top_p. Det finns ingen separat parameterlista utöver dessa, så samplingsbeteende styrs via temperature, top_p och top_k, upprepning via de två straffen, och utdatalängd via max_tokens. Strukturerad utdata kan begäras via response_format, och generering kan stoppas på givna strängar med stop.

Två begränsningar är värda att väga innan du bestämmer dig. Kunskapsgränsen på 2024-04-30 innebär att tidskänsliga frågor behöver hämtning eller färsk kontext injicerad i prompten. Den maximala utdatan på 8 192 tokens begränsar längden på ett enskilt svar, så om du behöver mycket längre utdata skulle du behöva kedja anrop eller välja en modell med ett högre utdatatak. Indata är endast text, så alla uppgifter som involverar bilder eller ljud kräver en annan modell.