الذكاء الاصطناعي بدون رقابة: تجاوز قيود المحتوى عبر Mukenetsu AI
الذكاء الاصطناعي بدون رقابة هو تقنية تتيح استدعاء نماذج اللغات الكبيرة (LLM) دون خضوعها لتصفية المحتوى أو قيود الاستخدام. يوفر Mukenetsu AI واجهة برمجة تطبيقات (API) متوافقة مع OpenAI لدمج فوري، ونموذج تسعير شفاف وقائم على الاستخدام مع احترام الخصوصية.
تاريخ التحديث
نقاط
- يعتمد على نقطة النهاية القياسية لواجهة برمجة التطبيقات (API) المتوافقة مع OpenAI، مما يسمح له بالعمل مباشرة مع أدوات SDK والعملاء الموجودين.
- تتيح نافذة السياق التي تتسع لـ 100,000 رمز معالجة سياقات طويلة وتعليمات مفصلة بدقة.
- لا توجد اشتراكات شهرية أو التزامات بخطط محددة؛ يتم الدفع فقط مقابل الرموز (tokens) التي تستخدمها.
- لا تُستخدم الموجّهات كبيانات تدريب، ويمكنك تسجيل الحساب باستخدام البريد الإلكتروني وكلمة المرور فقط.
ما هو الذكاء الاصطناعي بدون رقابة
يشير الذكاء الاصطناعي بدون رقابة (Uncensored AI) إلى نماذج الذكاء الاصطناعي التي لا تخضع لتصفية المحتوى العامة أو قيود ذكر مواضيع معينة عند توليد النصوص. غالبًا ما تقوم روبوتات الدردشة التقليدية بحجب أو تعديل العبارات تلقائيًا فيما يتعلق بالسياسة أو الدين أو التعبير الجنسي أو السياقات الاجتماعية المحددة، وذلك من منظور الاستخدام التجاري أو السلامة. على النقيض من ذلك، ينتج النموذج بدون رقابة مخرجات أكثر حرية تتوافق مع السياق والنية المعطاة في الموجّه.
تقنيًا، يتحقق ذلك من خلال عملية ضبط النموذج الدقيق (fine-tuning) وضبط المعلمات أثناء توليد الاستجابة. يتميز هذا النهج بعدم مجرد "الإجابة على كل شيء"، بل معالجة البيانات بدقة وفقًا لتعليمات المستخدم دون تحيز ناتج عن التصفية. وهذا يوفر بيئة مريحة لمختلف حالات الاستخدام، حيث يمكن للمطورين والمبدعين التحكم في المحتوى وفقًا لتقديراتهم.
تحديات رقابة نماذج اللغات الكبيرة (LLM) الحالية
تفرض العديد من خدمات LLM الرئيسية قيودًا صارمة (guardrails) على مواضيع معينة. على سبيل المثال، قد ترفض تفسيرات معينة للحقائق التاريخية أو المناقشات الفلسفية باعتبارها "خاطئة"، أو توقف التوليد بمجرد وجود وصف جنسي بسيط. تعتمد هذه الإجراءات على فلسفة تصميم تركز على "السلامة"، لكنها تصبح قيودًا مزعجة عندما يكون المستخدم يبحث عن مخرجات دقيقة أو يولد محتوى من أنواع محددة (مثل الخيال العلمي أو الرعب أو المحتوى البالغ).
علاوة على ذلك، غالبًا ما لا يمكن للمستخدمين التحكم في هذه القيود من جانب استخدام واجهة برمجة التطبيقات (API). قد يؤدي تحديث النموذج أو تغيير السياسة إلى رفض طلبات كانت مقبولة سابقًا لنفس الموجّه. بالنسبة للمطورين الذين يرغبون في إدارة المحتوى باستخدام منطقهم الخاص، تُعد هذه "الرقابة المجهولة" عائقًا أثناء الدمج.
خصائص نموذج Mukenetsu AI
النموذج المقدم عبر واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بنا هو نموذج مفتوح الأوزان يُحدد بمعرف "uncensored". يعمل هذا النموذج على خوادم GPU الخاصة بنا ومصمم للحفاظ على أداء ثابت دون التأثر بالعوامل الخارجية مثل تغييرات القوانين أو مواصفات خدمات الشركات الأخرى. ومن النقاط المهمة أن هذا النموذج مستقل عن نماذج الشركات الأخرى مثل GPT أو Claude أو Gemini، ولا يرث المعلمات أو القيود الخاصة بها.
يُجري النموذج التوليد دون تقديم استجابات رفض غير ضرورية (refusal) للمواضيع الجنسية أو القضايا المثيرة للجدل أو حمولات أبحاث الأمان، طالما كان الاستخدام مسموحًا به قانونيًا للبالغين. ومع ذلك، فإن هناك حدًا صارمًا دائمًا يتمثل في حظر طلبات "المحتوى الجنسي للأطفال". هذا ليس تصفية مرنة تعتمد على حكم النموذج، بل هو قيد يُطبق على مستوى النظام.
مزايا نافذة السياق بحجم 100k
تشير نافذة السياق إلى إجمالي عدد الرموز (tokens) التي يمكن للنموذج تذكرها ومعالجتها في وقت واحد. تدعم واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بنا ما يصل إلى 100,000 رمز مدمجًا بين الموجّه والإكمال. يتيح ذلك تحميل مستندات ضخمة تضم آلاف الصفحات أو سجلات محادثات طويلة في النموذج مرة واحدة.
- الحفاظ على سياق طويل: مناسب للمهام التي تتطلب فهمًا شاملاً لسرد قصة طويلة أو بنية برمجية كاملة، ثم تعديل أو تلخيص جزء معين منها.
- حرية هندسة الموجّهات: يتيح تضمين عدد كبير من التعليمات (System Prompt) والأمثلة (Few-shot examples)، مما يسمح بالتحكم الدقيق في سلوك النموذج.
- معالجة البيانات: يتيح أيضًا معالجة دفعية (batch processing) لسجلات متعددة أو معلومات تكوين عبر استدعاء واجهة برمجة التطبيقات (API) واحد.
يقلل من ظاهرة "نسيان السياق الحديث" الشائعة في المحادثات الطويلة، مما يساعد في الحصول على استجابات أكثر اتساقًا.
البث المتدفق والاستجابة في الوقت الفعلي
عند استخدام واجهة برمجة التطبيقات (API) للذكاء الاصطناعي التوليدي، هناك طريقتان: "الحجب" حيث تنتظر بضع ثوانٍ أو عشرات الثواني حتى تكتمل الاستجابة، و"البث المتدفق" حيث تُرد البيانات رمزًا تلو الآخر. تدعم واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بنا تنسيق SSE (Server-Sent Events) مما يتيح الحصول على الاستجابة عبر البث المتدفق.
يساهم البث المتدفق في تحسين تجربة المستخدم (UX). تظهر أول بضع رموز من الاستجابة على الشاشة فورًا، بينما تتدفق الباقي تدريجيًا، مما يسمح للمستخدم بمعرفة أن الاستجابة قيد التوليد على الفور. كما يمكن لعميل واجهة برمجة التطبيقات (API) المضي قدمًا في معالجة البيانات بمجرد وصولها، مما يجعل التصميم أقل تأثرًا بتأخير الشبكة.
نطاق التطبيق في استدعاء الدوال
استدعاء الدوال (Function Calling) هو ميزة تتيح لنموذج اللغات الكبيرة (LLM) إخراج معاملات لاستدعاء دالة خارجية أو واجهة برمجة تطبيقات (API) كبيانات هيكلية بتنسيق JSON، وليس مجرد استجابة باللغة الطبيعية. يتيح ذلك التكامل مع منطق التطبيق بما يتجاوز مجرد توليد النصوص.
على سبيل المثال، عندما يسأل المستخدم عن "طقس طوكيو غدًا"، لا يتنبأ النموذج بالطقس، بل يعيد دالة ووسيطات (الموقع، التاريخ، التنسيق) لاستدعاء واجهة برمجة تطبيقات (API) للطقس الخارجية. وبما أن النموذج بدون رقابة، فإن هناك ضوضاء أقل مثل التمهيدات غير الضرورية ("يسعدني أن أساعدك") أو الأسباب غير المناسبة لاستدعاء الدالة، مما يميل نحو الحصول على هيكل JSON موثوق.
الخصوصية واستخدام البيانات
بالنسبة للمطورين الذين يهتمون بالخصوصية، يُعد كيفية معالجة البيانات معيارًا مهمًا لاتخاذ القرار. يتطلب إنشاء حساب في واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بنا البريد الإلكتروني وكلمة المرور فقط، ولا يشترط تسجيل رقم الهاتف أو معلومات بطاقة الائتمان. خاصة في الحساب التجريبي، يمكنك البدء في الاستخدام بدون بطاقة ائتمان.
من النقاط المهمة أن بيانات الموجّهات المرسلة لا تُعاد استخدامها كبيانات تدريب للنموذج. يزيل هذا المخاطر المتعلقة باستخدام أصولك الفكرية أو قوالب الموجّهات الخاصة بك لتحسين نماذج الشركات الأخرى عند إرسال منطق عمل سري أو قوالب موجّهات حصرية. علاوة على ذلك، يتم إصدار مفتاح API واحد فقط لكل حساب، ويمكن إعادة توليده حسب الحاجة لإبطال المفتاح القديم فورًا.
التسعير وإدارة التكاليف
يعتمد هذا الـ API نظام الدفع حسب الاستخدام دون رسوم شهرية ثابتة أو التزام بخطط محددة. لتعزيز شفافية إدارة التكاليف، اشترِ الرصيد المسبق الدفع (الرهون) مسبقًا واستخدم الخدمة حتى استنفاد الرصيد. لا تنتهي صلاحية الرصيد المشتَرى.
| رموز الإدخال | رموز الإخراج |
|---|---|
| $0.25 / 1M رمز | $1.00 / مليون رمز |
يمكن شحن الرصيد بالعملات المشفرة (USDT و USDC)، حيث تُمنح رصيدًا إضافيًا بنسبة 5% عند الشراء بمبلغ 50 دولارًا أو أكثر، ونسبة 10% عند 100 دولار أو أكثر. وبما أن الفوترة تكون حسب الاستخدام، لا توجد مخاطر مرتبطة بالاستهلاك المفاجئ للرموز بواسطة البوتات، أو تكاليف الخط الثابت في الأشهر التي لا تُستخدم فيها الخدمة. كما يُعد القدرة على التوسع حسب الحاجة ضمن حدود 300 طلب في الدقيقة وقياس حجم طلب يصل إلى 8 ميجابايت ميزة إضافية.
خطوات التكامل
يمكنك بدء التكامل في دقائق باستخدام عملاء أو SDKs متوافقة مع OpenAI. اتبع الخطوات التالية.
- أنشئ حسابًا في صفحة مفتاح API باستخدام عنوان بريدك الإلكتروني وكلمة المرور.
- سيظهر مفتاح API الخاص بك مباشرة بعد الإنشاء؛ انسخه واحفظه.
- قم بتغيير عنوان URL الأساسي في إعدادات عميل الـ API إلى
https://api.mukenetsuapi.com/v1. - عيّن مفتاح API في رأس المصادقة، وحدد معرف النموذج على أنه
uncensored.
يتيح لك هذا إرسال الطلبات عبر نقطة نهاية إكمال الدردشة الخاصة بـ OpenAI POST /v1/chat/completions، بما في ذلك البث المتدفق واستدعاء الدوال. ونظراً لأنه يعمل على بنية تحتية مستقلة تختلف عن نماذج المزودين الآخرين، فهو أقل عرضة لتأثره بتوقف الخدمات أو تغيير المواصفات لدى الشركات الأخرى.
الأسئلة الشائعة
ما هو النموذج الذي تستخدمه Mukenetsu AI؟
نقدم نقطة نهاية إكمال محادثة متوافقة مع OpenAI. يمكنك الوصول إلى نموذج مفتوح الأوزان الخاص بنا الذي يعمل على خوادم GPU لدينا عن طريق تعيين عنوان URL الأساسي إلى <code>https://api.mukenetsuapi.com/v1</code> وتحديد مفتاح API ومعرف النموذج <code>uncensored</code>.
كيف يتم حساب عدد الرموز؟
يتم احتساب كل من النص المدخل (الموجّه) والنص الذي يولده النموذج (الإكمال). السعر هو $0.25 لكل مليون رمز إدخال، و$1.00 لكل مليون رمز إخراج. يمكنك التحقق من العدد الدقيق للرموز باستخدام مكتبة Tokenizer الخاصة بـ OpenAI أو غيرها.
هل يتم دعم البث المتدفق؟
نعم، نحن ندعم البث المتدفق بتنسيق SSE (Server-Sent Events). يمكنك تلقي الاستجابات بشكل تدريجي على مستوى الرمز عن طريق تحديد <code>stream: true</code> عند طلب الـ API.
هل تُستخدم البيانات في التدريب؟
لا، لا تُستخدم بيانات الموجّه المرسلة إلى الـ API الخاص بنا كبيانات تدريب للنموذج. نعتمد سياسة تركز على الخصوصية، ولا يتطلب إنشاء الحساب سوى البريد الإلكتروني وكلمة المرور.
مفتاح API متاح بنموذج واحد
إنشاء الحساب، نسخ المفتاح، وتغيير عنوان URL الأساسي. هذا كل ما تحتاجه لإكمال الإعداد.
