۱۰ مدل LLM بدون سانسور در ۲۰۲۶

مدل‌های مرزی OpenAI، Anthropic، و Google با آموزش ایمنی عرضه می‌شوند که طیف گسترده‌ای از کاربردهای مشروع را رد می‌کنند — تحقیقات امنیتی، داستان با درگیری، مرجع پزشکی، کاوش حقوقی، کارهای خلاقانه بزرگسال. اکوسیستم متن‌باز این شکاف را با نسخه‌های بدون سانسور و abliterated پر کرده است: همان معماری‌ها، با رفتار رد کردن که یا از طریق آموزش مجدد حذف شده، یا از طریق fine-tuning برطرف شده، یا در سطح فعال‌سازی به صورت جراحی برداشته شده است.

این راهنما ۱۰ بهترین LLM بدون سانسور در ۲۰۲۶، کاربرد واقعی هر کدام، و نحوه اجرای آنها را پوشش می‌دهد.

یادداشتی درباره اصطلاحات

Uncensored: با مثال‌هایی fine-tune شده که آموزش ایمنی اصلی را متناقض می‌کنند. رفتار تغییر می‌کند اما توانایی واقعی گاهی از دست می‌رود.
Abliterated: یک تکنیک ۲۰۲۴ که دستورهای رد کردن را از جریان باقیمانده مدل حذف می‌کند. تمیزتر است — توانایی واقعی را حفظ می‌کند — اما فقط رد کردن‌های دسته‌بندی را حذف می‌کند، نه همه موانع.
مدل‌های پایه: مدل‌هایی که قبل از instruct-tuning هستند و اصلاً RLHF نشده‌اند. حداکثر آزادی، حداکثر بار مهندسی پرامپت.

هر سه دسته در زیر نمایندگی دارند.

۱. Llama 4 Uncensored (fine-tune جامعه)

fine-tune بدون سانسور جامعه از Llama 4 405B. متوازن‌ترین از میان همه — توانایی نزدیک به Llama 4 پایه، بدون رد کردن دسته‌بندی.

بهترین برای: کارهای عمومی که نمی‌خواهید با رد کردن دست و پنجه نرم کنید. داستان، تحقیق، تحلیل امنیتی.
ضعف: هنوز بقایایی از آموزش ایمنی برای کودکان و محتوای مجاور CSAM دارد (به درستی).

۲. DeepSeek R1 Abliterated

نسخه abliterated جامعه از DeepSeek R1. رفتار استدلالی حفظ شده، رد کردن حذف شده. بهترین مدل استدلالی بدون سانسور در ۲۰۲۶.

بهترین برای: استدلال سخت روی موضوعات حساس — اکسپلویت‌های امنیتی، مرجع بیولوژیکی/شیمیایی (فقط تحقیق)، ریاضیات رقابتی.
ضعف: نوشتار بلند. زنجیره استدلال R1 اغلب بودجه پاسخ را می‌خورد.

۳. Hermes 4 405B (NousResearch)

fine-tune بی‌طرف NousResearch از Llama 4. لزوماً بدون سانسور نیست — فقط آستانه رد کردن بسیار معقول‌تری نسبت به Llama 4 پایه دارد به علاوه یک صدای خلاقانه قوی.

بهترین برای: نوشتار خلاقانه، کار با شخصیت، نقش‌بازی، روایت.
ضعف: پرسش‌های واقعی بسیار خاص.

۴. Dolphin 3.0 (Cognitive Computations)

سری بدون سانسور دیرپای Eric Hartford. Dolphin 3.0 روی پایه Mistral Large 3 ساخته شده. آزادترین از نظر مجوز — پیروی دقیق از دستور با حداقل alignment.

بهترین برای: هر چیزی که می‌خواهید مدل بدون موعظه دستورات را اجرا کند.
ضعف: پاسخ‌های کمکی پرحرف گاهی علی‌رغم fine-tune ظاهر می‌شوند.

۵. WizardLM 3 Uncensored

خط WizardLM مایکروسافت، بدون سانسور جامعه. به طرز غیرعادی در حلقه‌های عاملی چند نوبتی بدون برگشت به رد کردن در اواسط مکالمه خوب عمل می‌کند.

بهترین برای: جریان‌های کاری عاملی که به رفتار بدون سانسور ثابت در طول یک جلسه بلند نیاز دارند.
ضعف: کد (به جای آن از یک مدل coder استفاده کنید).

۶. Mixtral 8x22B Uncensored

قدیمی‌تر اما هنوز عالی. Mixtral بدون سانسور عملکرد چندزبانه قوی را حفظ می‌کند و به اندازه کافی کوچک است که روی یک تنظیم ۲× A100 / ۱× H100 به صورت محلی اجرا شود.

بهترین برای: جریان‌های کاری چندزبانه خودمیزبان.
ضعف: استدلال پیشرفته — توسط مدل‌های ۲۰۲۶ پیشی گرفته شده.

۷. Qwen 3 Uncensored 235B

fork بدون سانسور جامعه از Qwen 3 235B. بهترین مدل چینی بدون سانسور. در کد عالی است.

بهترین برای: کارهای خلاقانه به زبان چینی، کد، هر چیزی که نقاط قوت طبیعی Qwen اهمیت دارد.
ضعف: نشت زبانی گاه‌وبیگاه.

۸. Llama 4 Base 405B (بدون instruct tuning)

از نظر فنی "بدون سانسور" نیست — اصلاً سانسور نشده چون هیچ‌وقت instruction-tuned نشده. مثل یک مدل تکمیل رفتار می‌کند. حداکثر آزادی، نیاز به مهندسی پرامپت واقعی دارد.

بهترین برای: جریان‌های کاری تکمیل خالص، شبیه‌سازی، تحقیق درباره رفتار قبل از RLHF.
ضعف: هر نوع چت — یک chatbot نیست، یک مدل پایه است.

۹. Dolphin Mistral 24B

نسخه Dolphin کوچک‌تر و سریع‌تر روی پایه Mistral Small 3. روی یک 4090 اجرا می‌شود. گزینه محلی عالی.

بهترین برای: ریگ‌های خودمیزبان، حریم‌خصوصی‌محور، تک GPU.
ضعف: وظایفی که به استدلال کلاس 24B+ نیاز دارند.

۱۰. Apollo 70B (fine-tune Llama-3.3)

یک ورودی اخیر (۲۰۲۶) — fine-tune شده برای رفتار harm-reduction-aligned اما غیر رد کننده. هر چیزی را بحث می‌کند اما سعی می‌کند اطلاعاتی باشد تا توانمندساز.

بهترین برای: پزشکی، حقوقی، harm-reduction، تحقیقات امنیتی جایی که پاسخ‌های محتوادار بدون تملق می‌خواهید.
ضعف: داستان خالص سرگرم‌کننده — لحن آن به سمت کلینیکی متمایل می‌شود.

نحوه اجرای آنها — سه گزینه

الف. به صورت محلی با Ollama

ollama run dolphin3:8b
ollama run hermes4:70b

Ollama کوانتیزیشن‌های جامعه از اکثر موارد بالا را میزبانی می‌کند. رایگان، خصوصی، بدون رفت و برگشت اینترنت.

ب. از طریق OpenRouter یا HuggingFace Inference

چند مدل بدون سانسور از طریق OpenRouter (nousresearch/hermes-4-405b، cognitivecomputations/dolphin-3-mistral-large) در دسترس هستند. تیر رایگان موجود، تیر پولی برای تولید.

ج. از طریق Hypereal API

Hypereal مجموعه‌ای انتخابی از مدل‌های بدون سانسور / مجاز را در کنار مدل‌های مرزی پریمیوم میزبانی می‌کند. همان API سازگار با OpenAI. برای توسعه‌دهندگان ایرانی، Hypereal بدون مشکل تحریم‌های معمول قابل دسترس است:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.hypereal.cloud/v1",
    api_key="ck_...",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="hermes-4-405b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a noir detective monologue."}],
)

مزیت نسبت به OpenRouter یا خودمیزبان: محدودیت‌های نرخ در سطح تولید، شکل سازگار با OpenAI، و همان کلید دسترسی به GPT Image 2، NanoBanana 2، Seedance 2.0، و مدل‌های مرزی متن‌بسته را هم می‌دهد.

موارد استفاده‌ای که مدل‌های بدون سانسور را توجیه می‌کنند

تحقیقات امنیتی: پرامپت‌های تیم قرمز، تست نفوذ، تحلیل اکسپلویت.
نوشتار خلاقانه: داستان با درگیری، شخصیت‌های اخلاقاً پیچیده، خشونت تاریخی، موضوعات بزرگسال.
مرجع پزشکی / حقوقی: پاسخ‌های محتوادار بدون سلب مسئولیت‌های ۲۰۰ کلمه‌ای.
تحقیق alignment دانشگاهی: مطالعه رفتار رد کردن، ارزیابی ایمنی.
جریان‌های کاری حریم‌خصوصی‌محور: وقتی استنتاج محلی یک الزام است.

آنچه صرف نظر از مدل همچنان ممنوع است

حتی با وزن‌های بدون سانسور، برخی محتوا در اکثر حوزه‌های قضایی غیرقانونی باقی می‌ماند: CSAM، تصاویر صمیمانه غیررضایتمندانه، دستورالعمل‌های عملیاتی مستقیم برای سلاح‌های کشتار جمعی. حذف رفتار رد کردن از مدل محتوا را قانونی نمی‌کند — و ارائه‌دهندگان میزبانی معتبر (از جمله Hypereal) صرف نظر از مدل انتخابی خطوط سیاست سختی روی اینها اعمال می‌کنند.

سوالات متداول

آیا "abliterated" بهتر از "uncensored" است؟ معمولاً بله — abliteration توانایی واقعی را حفظ می‌کند در حالی که fine-tune های بدون سانسور می‌توانند منحرف شوند. اما مدل‌های abliterated هنوز رد کردن‌های نرم روی مجموعه باریک‌تری از دسته‌بندی‌ها دارند.

آیا می‌توانم اینها را به صورت تجاری استفاده کنم؟ بستگی به مجوز هر مدل دارد. Llama 4 مجوز جامعه Llama دارد؛ Mistral دارای Apache است؛ Qwen دارای Apache-derivative. کارت هر مدل را بخوانید.

آیا مدل‌های بدون سانسور بیشتر توهم می‌زنند؟ کمی بله در تجربه ما — به خصوص با نسخه‌های fine-tune شده با رد کردن. مدل‌های abliterated به اصلی نزدیک‌تر هستند.

از کجا شروع کنیم؟ برای محلی: Dolphin 3 24B روی یک GPU. برای API: Hermes 4 405B از طریق Hypereal یا OpenRouter. برای استدلال سخت: DeepSeek R1 Abliterated.

شروع کنید

اکوسیستم بدون سانسور در ۲۰۲۶ هر مورد استفاده واقع‌بینانه‌ای که رد کردن‌های مدل مرزی مانعش می‌شود را پوشش می‌دهد. Hypereal آسان‌ترین مسیر API است — ثبت‌نام کنید، یک کلید بگیرید، یک base URL عوض کنید.