開源且完全沒有審核限制的大型語言模型的概述

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關鍵要點

• 研究表明，存在多個開源的大型語言模型（LLM）完全沒有審核限制，適合開放對話。
• 包括基于 Llama、Mixtral、Phi-2 和 StableLM 的模型，參數范圍從 2.78 億到 4050 億。
• 許可證包括 Apache-2.0、MIT、Llama 許可證和 CC BY-NC-SA 4.0（部分非商業用途）。
• 用戶需注意倫理和法律責任，因這些模型可能生成有害內容。

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直接回答

以下是開源且完全沒有審核限制的大型語言模型的概述，適合需要開放對話的場景。以下信息基于 2025 年 4 月 4 日的最新研究，考慮到模型的多樣性和潛在爭議。

模型概覽

• 主要模型：包括 Dolphin、Llama2-Uncensored、WizardLM-Uncensored、Nous-Hermes 和 StableLM 等系列，涵蓋多種參數規模。
• 參數范圍：從 2.78 億（如 Dolphin-2.6-Phi-2）到 4050 億（如 Hermes-3-Llama-3.1-405B-Uncensored）。
• 許可證：包括 Apache-2.0（商業友好）、MIT（靈活）和 Llama 許可證（研究和商業用途），但 StableLM Alpha 僅限非商業用途（CC BY-NC-SA 4.0）。
• 使用注意：這些模型無內置過濾，可能生成有害內容，用戶需自行確保倫理和法律合規。

意外細節

有趣的是，許多模型（如 Dolphin 和 WizardLM）由社區驅動，依賴合成數據訓練，性能在某些基準測試中領先，但缺乏官方倫理評估，可能引發爭議。

模型示例

以下是一些代表性模型：

• Dolphin-2.5-Mixtral-8x7B：基于 Mixtral 8x7B，467 億參數，Apache-2.0 許可證，適合編碼任務。
• Llama2-Uncensored：基于 Llama 2，7 億和 700 億參數，Llama 2 許可證，適合長對話。
• StableLM Alpha：3 億和 7 億參數，CC BY-NC-SA 4.0，僅限非商業用途。

更多詳情請訪問相關頁面，如 Hugging Face Models 或 Ollama Library。

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調查報告：開源無審核限制大型語言模型的全面分析

本文基于 2025 年 4 月 4 日的網絡搜索和社區討論，詳細探討了開源且完全沒有審核限制的大型語言模型（LLM），即無內置內容過濾或審查機制的模型。這些模型適合需要開放對話的場景，但用戶需注意倫理和法律責任。本報告旨在為用戶提供全面信息，包括模型名稱、參數規模、許可證和使用案例。

研究背景與方法

研究通過關鍵詞搜索“uncensored open source large language models”獲取信息，查閱了 Hugging Face 模型卡、AI 博客（如 anakin.ai 和 Restackio）、技術論壇（如 DataCamp 和 Klu.ai）以及 X 上的社區討論。這些來源提供了模型的性能、訓練數據和使用案例的詳細信息，截至當前時間為 2025 年 4 月 4 日。

主要發現

模型分類與詳情

以下是研究發現的代表性開源無審核限制 LLM，分為不同系列，按基模型和參數規模組織：

基于 Llama 的模型

• Llama2-Uncensored：

  • 參數規模：7 億和 70 億。
  • 基模型：基于 Meta 的 Llama 2，由 George Sung 和 Jarrad Hope 使用 Eric Hartford 的過程創建。
  • 許可證：Llama 2 社區許可證，允許研究和商業用途。
  • 描述：無審查版本，適合長對話，社區討論顯示 70 億參數版本在 X 上被提及為免費運行（X post）。
  • 鏈接：Ollama Library
  • 示例：Ollama 頁面顯示 7 億和 70 億版本，訓練數據基于合成輸出，社區報告在角色扮演中表現良好。

• WizardLM-Uncensored：

  • 參數規模：7 億、13 億和 30 億。
  • 基模型：基于 Llama 1，由 Eric Hartford 創建。
  • 許可證：其他（可能為 Llama 許可證），需進一步確認。
  • 描述：無審查版本，適合聊天任務，X 用戶 @hardmaru 在 2023 年 5 月 10 日推薦 13 億參數版本為最喜歡的開源聊天模型（X post）。
  • 鏈接：Hugging Face

• EverythingLM-13B-16K：

  • 參數規模：13 億。
  • 基模型：基于 Llama 2 13 億。
  • 許可證：Llama 2 社區許可證。
  • 描述：無審查，16k 上下文長度，早期測試模型，適合通用任務。
  • 鏈接：Hugging Face

• Nous-Hermes-Llama2：

  • 參數規模：7 億和 13 億。
  • 基模型：基于 Llama 2，由 Nous Research 微調。
  • 許可證：Llama 2 社區許可證。
  • 描述：基于超過 30 萬條指令微調，無 OpenAI 審查機制，適合任務完成和長回復。
  • 鏈接：Hugging Face

• Hermes-3-Llama-3.1-Uncensored：

  • 參數規模：70 億和 4050 億。
  • 基模型：基于 Llama 3.1，由 Nous Research 創建。
  • 許可證：Llama 3.1 許可證，允許商業用途。
  • 描述：無審查版本，適合推理任務，需用戶實現對齊層以確保倫理使用。
  • 鏈接：Hugging Face

基于 Mixtral 的模型

• Dolphin-2.5-Mixtral-8x7B：
  • 參數規模：46.7 億（基于 Mixtral 8x7B 的 MoE 架構）。
  • 基模型：基于 Mistral AI 的 Mixtral 8x7B，由 Eric Hartford 創建。
  • 許可證：Apache-2.0，允許商業和非商業用途。
  • 描述：無審查，擅長編碼任務，16k 上下文長度，需 trust_remote_code。
  • 鏈接：Hugging Face

基于 Phi-2 的模型

• Dolphin-2.6-Phi-2：
  • 參數規模：2.78 億。
  • 基模型：基于 Microsoft 的 Phi-2。
  • 許可證：MIT，靈活使用。
  • 描述：無審查，數據集過濾移除對齊和偏見，適合各種任務。
  • 鏈接：Hugging Face

基于 StableLM 的模型

• StableLM Alpha：
  • 參數規模：3 億和 7 億。
  • 基模型：StableLM，由 Stability AI 創建。
  • 許可證：CC BY-NC-SA 4.0，僅限非商業用途。
  • 描述：無審查，適合研究，上下文長度 4096，基于 1.5 萬億令牌數據集。
  • 鏈接：GitHub

性能與使用案例

這些模型在基準測試中表現強勁，例如 Llama2-Uncensored 在 ARC-c 和 HellaSwag 上排名靠前，但社區討論（如 X 用戶 @KuittinenPetri 在 2025 年 3 月 28 日的帖子，X post）指出無審查模型在處理長文本時可能出現幻覺（hallucination），需用戶注意。

使用案例包括角色扮演、創意寫作和編碼任務，但需通過后處理或用戶責任管理潛在風險。例如，Dolphin-2.5-Mixtral-8x7B 適合高智商編碼任務，X 用戶 @OpenxAINetwork 在 2025 年 3 月 31 日的帖子中提到其在開放對話中的靈活性（X post）。

倫理與法律考慮

無審查 LLM 適合研究和創意，但可能生成有害或不適當內容。Hugging Face 上的模型卡通常包含使用提示，如 WizardLM-13B-Uncensored 明確要求用戶對輸出負責。社區討論（如 Reddit）指出，在商業化或監管環境下，倫理爭議可能增加。

未來趨勢

當前，無審查開源 LLM 的發展由社區驅動，依賴 Hugging Face 等平臺分享。未來可能出現更多類似模型，如計劃中的 GGML 和 GPTQ 量化格式轉換，但需關注倫理和監管動態。

總結

研究確認，存在多個開源無審核限制 LLM，涵蓋 Llama、Mixtral、Phi-2 和 StableLM 系列，參數范圍廣，許可證多樣。用戶需注意倫理責任，并可通過提供的鏈接進一步探索。

模型名稱	參數規模 (億)	基模型	許可證	描述
Dolphin-2.5-Mixtral-8x7B	46.7	Mixtral 8x7B	Apache-2.0	擅長編碼，無審查
Llama2-Uncensored	7, 70	Llama 2	Llama 2 許可證	長對話，無審查
Dolphin-2.6-Phi-2	2.78	Phi-2	MIT	靈活使用，無審查
WizardLM-Uncensored	7, 13, 30	Llama 1	其他（可能 Llama）	聊天任務，無審查
EverythingLM-13B-16K	13	Llama 2 13B	Llama 2 許可證	16k 上下文，無審查
StableLM Alpha	3, 7	StableLM	CC BY-NC-SA 4.0	非商業，研究用，無審查
Nous-Hermes-Llama2	7, 13	Llama 2	Llama 2 許可證	任務完成，無審查
Hermes-3-Llama-3.1-Uncensored	70, 405	Llama 3.1	Llama 3.1 許可證	推理任務，無審查

關鍵引用

• Hugging Face 模型列表
• Ollama 庫
• Eric Hartford 無審查模型博客
• Stability AI StableLM GitHub
• X 用戶 hardmaru 推薦 WizardLM
• X 用戶 OpenxAINetwork 提到 Dolphin Mixtral
• X 用戶 KuittinenPetri 討論無審查 LLM 局限
• X 用戶 izzyz 提到 70 億參數無審查模型