20 نموذج ذكاء اصطناعي غير خاضع للرقابة لعام 2026 مصنفة حسب الاستخدام الفعلي

لقد اصطدمت مطالبتك بحاجز الرفض، ليس لأنها ضارة، ولكن لأن كلمة مفتاحية معينة أطلقت مرشح الأمان.

يصف المطورون في مجتمع Ollama هذا الأمر بأنه "متجهات الرفض": حظر ناتج عن كلمات مفتاحية لا علاقة لها بالضرر الفعلي. الهندسة العكسية للبرمجيات الضارة لأغراض البحث الأمني، توثيق دراسات الحالة الطبية، إنشاء محتوى للبالغين، وكتابة الخيال المظلم. تقوم نماذج الذكاء الاصطناعي السائدة بحظر كل هذه الأمور. تصنف هذه القائمة أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة لعام 2026 بناءً على بيانات مجتمعية حقيقية، وليس على نصوص تسويقية. تغطي القائمة ثلاث فئات: نماذج لغوية (LLM) غير خاضعة للرقابة للنصوص والأكواد، أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي المحلية غير الخاضعة للرقابة لعام 2026 للتشغيل على أجهزة خاصة، ونماذج الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة لعام 2026 لتوليد الصور والفيديوهات عبر واجهة برمجة التطبيقات (API). تم الحصول على كل رقم وتأريخه في مايو 2026.

بالنسبة للمبتدئين في هذا المجال، سيجد القراء الجدد دليل مولدات الصور بالذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة نقطة انطلاق مفيدة قبل اختيار نموذج محدد.

كيف قمنا بتصنيف أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة لعام 2026

في عام 2026، توفر أعداد التحميل المجتمعية من Ollama إشارة تصنيف أكثر موثوقية من درجات الاختبارات القياسية (benchmarks)، التي يمكن اختيارها للبيانات الصحفية بدلاً من الأداء الواقعي (Ollama, uncensored model search, 2026). تمثل ملايين عمليات السحب آلاف إعدادات الأجهزة وأنواع المطالبات، وهو أمر يصعب التلاعب به مقارنة بمجموعات التقييم المنسقة.

تُستخدم ثلاث إشارات تصنيف في هذا المقال. بالنسبة لنماذج Ollama غير الخاضعة للرقابة، الإشارة الأساسية هي عدد عمليات السحب من ollama.com، التي تم استرجاعها في مايو 2026. بالنسبة لنماذج OpenRouter، يتم التصنيف حسب عدد المعلمات ونافذة السياق، نظرًا لأن أعداد السحب ليست متاحة للجمهور على تلك المنصة. بالنسبة لنماذج الصور والفيديوهات، يتم التصنيف حسب السعر لكل مخرجات، مع إدراج التكاليف الأقل أولاً داخل كل مجموعة.

معظم نماذج الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة لعام 2026 تقع ضمن فئتين تقنيتين: نماذج مضبوطة دقيقاً (Fine-tuned) ونماذج "مُزالة قيود الرفض" (Abliterated). النماذج المضبوطة دقيقاً مثل سلسلة Dolphin يتم تدريبها على مجموعات بيانات لا تعزز سلوك الرفض. أما النماذج التي تم إزالة قيودها فتتم فيها إزالة أوزان الرفض جراحياً. يجد المجتمع باستمرار أن النماذج المضبوطة دقيقاً أكثر استقراراً عبر أنواع مختلفة من المطالبات.

عملياً، ترتبط أعداد التنزيل أيضاً باستقرار النموذج. النموذج الذي يصل إلى أكثر من مليون عملية سحب قد تم اختباره عبر مجموعة واسعة من تكوينات الأجهزة، مما يكشف عن الأخطاء وعدم الاستقرار التي تغفلها مجموعات الاختبار الأصغر تماماً.

ما هي أفضل 5 نماذج Ollama غير خاضعة للرقابة من حيث التحميل؟

في عام 2026، تمثل النماذج الخمسة الأكثر تنزيلاً من نماذج Ollama غير الخاضعة للرقابة مجتمعة أكثر من 9.2 مليون عملية سحب، مع تصدر llama2-uncensored بـ 2.6 مليون (Ollama, uncensored model search, 2026). هذه هي أفضل نماذج Ollama غير الخاضعة للرقابة لعام 2026 وفقاً للتحقق المجتمعي، وليس بناءً على أي اختبار قياسي. العتاد هو المرشح الأساسي الذي يطبقه معظم المستخدمين أولاً: تتراوح متطلبات ذاكرة الفيديو (VRAM) من أقل من 4 جيجابايت إلى 40 جيجابايت عبر هذه المجموعة.

1280X1280 (1).PNG

1. llama2-uncensored: النموذج الأكثر تحميلاً للذكاء الاصطناعي غير الخاضع للرقابة على Ollama

المعيار المجتمعي الأصلي للذكاء الاصطناعي المحلي غير الخاضع للرقابة. قام George Sung وJarrad Hope بإصدار هذا التعديل الدقيق لإزالة سلوك الرفض في Llama 2 دون الانتقاص من القدرات العامة. إنه النموذج الذي يبدأ به معظم المطورين، ويعكس عدد عمليات السحب البالغ 2.6 مليون أكثر من عامين من الاستخدام الواقعي. لم يضاهِ أي نموذج لغوي آخر غير خاضع للرقابة حجم التنزيلات هذا.

المعلمات: 7B أو 70B
ذاكرة الفيديو (VRAM): ~6 جيجابايت (7B)؛ ~40 جيجابايت (70B)
الأفضل لـ: الدردشة العامة غير المقيدة وتوليد المحتوى
المنصة: Ollama

2. dolphin-llama3: أفضل نموذج لغوي غير خاضع للرقابة من Llama 3 لسير عمل الوكلاء

يعد نموذج Dolphin الخاص بـ Eric Hartford والمبني على قاعدة Llama 3 هو النموذج غير الخاضع للرقابة الأكثر تحميلاً والمبني على معمارية حديثة، بـ 1.9 مليون عملية سحب (Ollama, dolphin-llama3 model page, 2026). يدعم النموذج استدعاء الوظائف (function calling) ونافذة سياق تمتد من 8 آلاف إلى 256 ألف رمز (token) حسب التكوين. يبلغ حجم إصدار 8B حوالي 4.7 جيجابايت، مما يجعله مناسباً لمعظم وحدات معالجة الرسومات (GPU) الاستهلاكية متوسطة المدى.

المعلمات: 8B أو 70B
ذاكرة الفيديو (VRAM): ~5 جيجابايت (8B)؛ ~40 جيجابايت (70B)
الأفضل لـ: البرمجة، سير عمل الوكلاء، واستدعاء الوظائف
المنصة: Ollama

3. dolphin-mixtral 8x7B: نموذج ذكاء اصطناعي غير خاضع للرقابة بمعمارية MoE للاستنتاج المعقد

تقوم معمارية "مزيج الخبراء" (Mixture-of-Experts) بتوجيه كل رمز عبر مجموعة فرعية من طبقات الخبراء الثمانية. ينتج هذا جودة استنتاج تقارب جودة نموذج 70B بتكلفة استدلال أقل من نموذج كثيف بنفس عدد المعلمات الإجمالي. يحافظ التعديل الدقيق غير الخاضع للرقابة من Eric Hartford على تركيز قوي على البرمجة.

المعلمات: 8x7B (المعلمات النشطة لكل عملية استدلال أقل بكثير من الإجمالي)
ذاكرة الفيديو (VRAM): ~12-16 جيجابايت مع التكميم (quantization)
الأفضل لـ: مهام البرمجة المعقدة، الاستنتاج التقني، وسلاسل التعليمات الأطول
المنصة: Ollama

4. dolphin-mistral: نموذج ذكاء اصطناعي محلي 7B غير خاضع للرقابة للاستجابات السريعة

أخف وأسرع من dolphin-mixtral على الأجهزة ذات المعالجات المركزية المحدودة. يحظى بـ 1.5 مليون عملية سحب من مطورين يريدون نموذجاً محلياً سريع الاستجابة لإكمال الكود دون الحاجة إلى وحدة معالجة رسومات متطورة. تمنحه معمارية Mistral الأساسية نسبة أداء إلى حجم قوية جداً بالنسبة لنموذج 7B.

المعلمات: 7B
ذاكرة الفيديو (VRAM): ~5-6 جيجابايت
الأفضل لـ: المساعدة البرمجية الخفيفة واستجابات الدردشة السريعة
المنصة: Ollama

5. dolphin-phi 2.7B: أخف نموذج ذكاء اصطناعي محلي غير خاضع للرقابة

تحزم معمارية Phi الأساسية من Microsoft استنتاجاً قوياً في 2.7 مليار معلمة. يحافظ التعديل الدقيق غير الخاضع للرقابة من Eric Hartford على هذه الكفاءة. وبذاكرة فيديو أقل من 4 جيجابايت، يعمل النموذج على معظم الحواسب المحمولة الاستهلاكية المزودة بوحدة معالجة رسومات منفصلة، مما يجعله نقطة الدخول الأكثر سهولة لأفضل نماذج الذكاء الاصطناعي المحلية غير الخاضعة للرقابة لعام 2026.

المعلمات: 2.7B
ذاكرة الفيديو (VRAM): أقل من 4 جيجابايت
الأفضل لـ: التشغيل على الحواسب المحمولة، الاختبار السريع، والبيئات المحدودة العتاد
المنصة: Ollama

نماذج لغوية (LLM) غير خاضعة للرقابة من 6 إلى 10: البرمجة، تقمص الأدوار، والسياق الطويل

في عام 2026، تستحوذ سلسلة Dolphin على 5 من أصل 10 مراكز في كتالوج Ollama غير الخاضع للرقابة من حيث عدد التنزيلات، وهو تركيز يعكس منهجية الضبط الدقيق المتسقة لـ Eric Hartford المطبقة عبر معماريات أساسية مختلفة (Ollama, hermes3 model page, 2026). تغطي النماذج من 6 إلى 10 تقمص الأدوار، المحادثات العامة، أدوات المطورين، اتباع التعليمات، والسياق الموسع: وهي حالات الاستخدام التي تكون فيها قيود الذكاء الاصطناعي السائد أكثر تعطيلاً.

6. hermes3: نموذج ذكاء اصطناعي غير خاضع للرقابة لتقمص الأدوار ومهام الوكلاء

طورت Nous Research نموذج hermes3 لعمق تقمص الأدوار واستخدام الأدوات المنظمة. وهو متاح بأربعة أحجام من 3B إلى 405B، وهي أوسع نطاق أحجام لأي نموذج في هذه القائمة. وبـ 1.3 مليون عملية سحب، يقع إصدار 8B في نقطة عملية للكتابة الإبداعية وسير عمل تخطيط الوكلاء (Ollama, hermes3 model page, 2026).

المعلمات: 3B, 8B, 70B, أو 405B
ذاكرة الفيديو (VRAM): ~2 جيجابايت (3B)؛ ~5 جيجابايت (8B)؛ ~40 جيجابايت (70B)
الأفضل لـ: تقمص الأدوار، الخيال الإبداعي، وتخطيط مهام الوكلاء
المنصة: Ollama

7. wizard-vicuna-uncensored: نموذج ذكاء اصطناعي متعدد الأحجام غير خاضع للرقابة للاستخدام العام

نموذج أقدم ولكنه مثبت مبني على Llama 2، متاح بثلاثة أحجام تصل إلى 30B. تأتي عمليات السحب الـ 1.2 مليون الخاصة به من مستخدمين يريدون خياراً موثوقاً غير خاضع للرقابة مع نطاق أوسع من المعلمات. لا يضاهي إمكانيات نافذة سياق dolphin-llama3 ولكنه يتعامل مع المحادثة العامة والمحتوى الإبداعي بثبات.

المعلمات: 7B, 13B, أو 30B
ذاكرة الفيديو (VRAM): ~5 جيجابايت (7B)؛ ~9 جيجابايت (13B)؛ ~20 جيجابايت (30B)
الأفضل لـ: المحادثة العامة والمحتوى الإبداعي بخيارات أحجام متعددة
المنصة: Ollama

8. dolphincoder: نموذج برمجة ذكاء اصطناعي غير خاضع للرقابة مبني على StarCoder2

يجعل StarCoder2 كقاعدة أساسية من dolphincoder متخصصاً حقيقياً. حيث أن نماذج Dolphin الأخرى هي نماذج عامة مع ضبط دقيق غير خاضع للرقابة، يستهدف هذا النموذج تطوير البرمجيات تحديداً. تأتي عمليات السحب الـ 943 ألف الخاصة به بالكامل تقريباً من مطورين وليس مستخدمين إبداعيين. يتعامل إصدار 15B مع قواعد أكواد أكبر مما يمكن لـ 7B إدارته.

المعلمات: 7B أو 15B
ذاكرة الفيديو (VRAM): ~5 جيجابايت (7B)؛ ~10 جيجابايت (15B)
الأفضل لـ: توليد الكود، التصحيح، والتوثيق التقني
المنصة: Ollama

9. wizardlm-uncensored: نموذج لغوي غير خاضع للرقابة لاتباع التعليمات لسير عمل الأبحاث

نموذج 13B لاتباع التعليمات بـ 610 ألف عملية سحب. تكمن قوته في اتباع تعليمات معقدة متعددة الخطوات دون تحفظ أو رفض للمهام الفرعية. في سير عمل الأبحاث حيث يؤدي رفض واحد إلى كسر سلسلة طويلة، فإن هذه الموثوقية لها قيمة إنتاجية مباشرة. لا يمتلك المعمارية الحديثة لـ dolphin-llama3 ولكنه يؤدي وظيفة اتباع التعليمات بثبات.

المعلمات: 13B
ذاكرة الفيديو (VRAM): ~9 جيجابايت
الأفضل لـ: سلاسل التعليمات المعقدة متعددة الخطوات وسير عمل الأبحاث
المنصة: Ollama

10. everythinglm: نموذج لغوي غير خاضع للرقابة مع نافذة سياق 16K

الميزة البارزة هنا هي نافذة السياق 16K على قاعدة Llama 2. معظم نماذج 7B تصل إلى 4K أو 8K رمز فقط. يسمح هذا السياق الإضافي لنموذج everythinglm بمعالجة قواعد بيانات كاملة، وثائق طويلة، أو سجلات محادثة ممتدة دون اقتطاع. عمليات السحب الـ 536 ألف تعتبر متواضعة بمعايير هذه القائمة، لكنه يسد فجوة لا يغطيها أي نموذج آخر بهذا الحجم.

المعلمات: 13B
ذاكرة الفيديو (VRAM): ~9 جيجابايت
الأفضل لـ: تحليل الوثائق الطويلة، الدردشة ذات السياق الممتد، ومراجعة قواعد الأكواد بالكامل
المنصة: Ollama

تعكس هيمنة سلسلة Dolphin في أعداد تنزيلات Ollama نمطاً وثقه المجتمع: النماذج غير الخاضعة للرقابة المضبوطة دقيقاً من مؤلف واحد بمنهجية متسقة تتفوق على محاولات "إزالة القيود" لمرة واحدة. تزيل إزالة القيود (Abliteration) أوزان الرفض من نموذج واحد، بينما يبني الضبط الدقيق سلوكاً غير خاضع للرقابة مستقراً عبر أنواع مختلفة من المطالبات. هذا الاتساق هو سبب انتماء 5 من المراكز العشرة الأولى لأعمال Eric Hartford، وليس لأي معمارية أساسية واحدة.

كيف تقوم بإعداد نماذج Ollama غير الخاضعة للرقابة محلياً؟

في عام 2026، ثلاثة أوامر تقوم بتثبيت أي نموذج Ollama على Mac أو Linux أو Windows: ثبّت Ollama من ollama.com، ثم شغل ollama pull [model-name]، ثم ollama run [model-name] (وثائق Ollama، 2026). لا يلزم وجود مفتاح API، ولا ينطبق أي تعديل محتوى خارجي. مطالبتك لا تغادر جهازك أبداً.

كمثال ملموس على dolphin-llama3: ollama pull dolphin-llama3 يقوم بتنزيل ملف 8B بحجم 4.7 جيجابايت. ollama run dolphin-llama3 يفتح مطالبة تفاعلية. تتم عملية الاستدلال بالكامل على وحدة معالجة الرسومات أو المعالج المركزي المحلي لديك.

يوفر LM Studio واجهة مستخدم رسومية (GUI) للمستخدمين الذين يفضلون عدم العمل في الطرفية (Terminal). يستخدم نفس ملفات نماذج GGUF التي يستخدمها Ollama، مع واجهة مرئية لاختيار النموذج وتعديل المعلمات. llama.cpp هو محرك الاستدلال الأساسي خلف كلا الأداتين، ويدعم الاستخدام المباشر عبر سطر الأوامر عندما تحتاج إلى مزيد من التحكم في مستويات التكميم وإعدادات طول السياق.

المطورون الذين يريدون متطلبات أجهزة محددة وإعدادات تكميم لتشغيل أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي المحلية غير الخاضعة للرقابة لعام 2026 على وحدات معالجة الرسوميات الاستهلاكية سيجدون أن دليل الإعداد المحلي الكامل يغطي تكوينات VRAM الدنيا وأخطاء الإعداد الشائعة بالتفصيل.

ما هي نماذج OpenRouter غير الخاضعة للرقابة المتاحة بدون وحدة معالجة رسومات محلية؟

في عام 2026، تستضيف OpenRouter نماذج لغوية غير خاضعة للرقابة عبر API، مما يلغي الحاجة إلى وحدة معالجة الرسوميات تماماً. نموذج venice/uncensored متاح كنموذج من الفئة المجانية بسعر 0 دولار لكل مليون رمز إدخال وإخراج (OpenRouter, venice/uncensored model page, 2026). هذا يجعل نماذج OpenRouter غير الخاضعة للرقابة نقطة دخول عملية للمستخدمين الذين لا يملكون أجهزة مخصصة.

المقايضة بسيطة: تقوم OpenRouter بتوجيه مطالبتك عبر بنيتها التحتية، لذا فإن المحادثة ليست خاصة كما هو الحال في النموذج المحلي. نماذج Ollama المحلية تبقي كل شيء على جهازك. لا يوجد نهج أفضل عالمياً، فالخيار الصحيح يعتمد على نموذج التهديد الخاص بك وتوافر الأجهزة لديك.

11. venice/uncensored: نموذج OpenRouter مجاني غير خاضع للرقابة

نموذج Venice غير الخاضع للرقابة على الفئة المجانية في OpenRouter. قاعدة Mistral-Small بحجم 24B، مضبوطة دقيقاً للمخرجات غير الخاضعة للرقابة بواسطة Cognitive Computations بالتعاون مع Venice.ai. نافذة سياق 32K، بسعر 0 دولار لكل مليون رمز. تطبق الفئة المجانية من OpenRouter حداً على مستوى المنصة يبلغ 200 طلب يومياً عبر النماذج المجانية.

المعلمات: 24B
ذاكرة الفيديو (VRAM): لا يلزم (مستضاف سحابياً)
الأفضل لـ: اختبار النماذج اللغوية غير الخاضعة للرقابة بدون أجهزة محلية؛ مجاني ضمن حدود معدل المنصة
المنصة: OpenRouter

12. Sao10K: Llama 3.3 Euryale 70B: نموذج كبير غير خاضع للرقابة عبر OpenRouter

نموذج تقمص أدوار إبداعي واتباع تعليمات بحجم 70B من Sao10k، مضبوط دقيقاً للمخرجات غير الخاضعة للرقابة. مبني على Llama 3.3 70B مع سياق 131K. يتم صيانته بنشاط مع استخدام حقيقي على OpenRouter، وقابل للبحث بالاسم في البحث العالمي للمنصة.

المعلمات: 70B
ذاكرة الفيديو (VRAM): لا يلزم (مستضاف سحابياً)
الأفضل لـ: الكتابة الإبداعية المعقدة، تقمص الأدوار، وسلاسل التعليمات الطويلة بدون أجهزة محلية
المنصة: OpenRouter

13. Sao10K: Llama 3 8B Lunaris: نموذج خفيف غير خاضع للرقابة عبر OpenRouter

Lunaris 8B هو نموذج عام متعدد الاستخدامات وتقمص أدوار من Sao10k، مبني على Llama 3 8B. هو دمج استراتيجي لنماذج متعددة مصمم لموازنة الإبداع مع منطق محسن ومعرفة عامة، مما يوفر تجربة محسنة مقارنة بـ Stheno v3.2 مع تعزيز الإبداع والاستنتاج. الخيار الأقل تكلفة غير الخاضع للرقابة على OpenRouter بسعر 0.04 دولار / 0.05 دولار لكل مليون رمز، مع أكثر من 6 مليارات رمز من الاستخدام الحقيقي على المنصة.

المعلمات: 8B
ذاكرة الفيديو (VRAM): لا يلزم (مستضاف سحابياً)
الأفضل لـ: المحادثات الخفيفة غير الخاضعة للرقابة والكتابة الإبداعية بأقل تكلفة
المنصة: OpenRouter

14. TheDrummer: Cydonia 24B V4.1: نموذج كتابة إبداعية غير خاضع للرقابة عبر OpenRouter

Cydonia 24B V4.1 هو نموذج كتابة إبداعية غير خاضع للرقابة من TheDrummer، مبني على Mistral Small 3.2 24B، مع قدرة جيدة على الاسترجاع، والالتزام بالمطالبة، والذكاء. نافذة سياق 131K. يتم صيانته بنشاط وقابل للبحث مباشرة بالاسم في البحث العالمي لمنصة OpenRouter.

المعلمات: 24B
ذاكرة الفيديو (VRAM): لا يلزم (مستضاف سحابياً)
الأفضل لـ: الكتابة الإبداعية غير الخاضعة للرقابة وتقمص الأدوار بدون أجهزة محلية
المنصة: OpenRouter

كيفية الوصول إلى نماذج الصور والفيديو غير الخاضعة للرقابة عبر Atlas Cloud

في عام 2026، تتطلب معظم نماذج الصور والفيديو غير الخاضعة للرقابة إما أجهزة وحدة معالجة رسومات محلية أو منصة API مخصصة، لأن مزودي السحابة السائدين يطبقون فلاتر محتوى تحظر مخرجات NSFW على مستوى الاستدلال. Atlas Cloud هي منصة API للنماذج تم بناؤها خصيصاً لإزالة هذا القيد، وتغطي أكثر من 300 نموذج منسق عبر النص والصور والفيديو والصوت.

البدء يتطلب ثلاث خطوات:

إنشاء حساب على atlascloud.ai
توليد مفتاح API من لوحة التحكم
استدعاء نقطة نهاية النموذج (endpoint) باستخدام المفتاح - تستخدم نماذج الصور والفيديو تنسيق REST الخاص بها؛ بينما تتبع نقاط نهاية النماذج اللغوية تنسيق OpenAI Chat Completions

ما الذي يجعل Atlas Cloud ذا صلة بحالات الاستخدام غير الخاضعة للرقابة تحديداً:

تنص سياسة خصوصية المنصة على: "المحتوى الذي تولده لا يُستخدم أبداً للتدريب ولا يتم مراجعته من قبل أي شخص." هذا التزام منشور وصريح، وليس افتراضاً افتراضياً.
لا ينطبق حد يومي للتوليد على أي نموذج في الكتالوج.
يغطي كتالوج الصور غير الخاضع للرقابة 33 نموذجاً للنص إلى صورة بدءاً من 0.003 دولار لكل صورة.
يغطي كتالوج الفيديو غير الخاضع للرقابة أكثر من 10 نماذج فيديو NSFW بدءاً من 0.01 دولار/ثانية.

يمكن تصفح كتالوج النماذج غير الخاضع للرقابة بالكامل على Uncensored AI. جميع النماذج من 15 إلى 20 في هذه القائمة متاحة عبر مفتاح API واحد من Atlas Cloud.

ما هي أفضل نماذج صور الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة لتوليد محتوى NSFW ومحتوى البالغين؟

في عام 2026، تشغل معمارية FLUX غالبية عمليات توليد الصور عالية الجودة غير الخاضعة للرقابة، والمتاحة عبر Atlas Cloud API عبر فئات السعر والجودة (Atlas Cloud, text-to-image model list, 2026). يغطي كتالوج Atlas Cloud 33 نموذجاً للنص إلى صورة في المجموع. تشمل حالات الاستخدام الفنون الجميلة، تصميم الشخصيات، عارضات الملابس الداخلية غير الخاضعة للرقابة وتوليد صور البالغين، إنشاء أصول الألعاب، وتوليد الرسوم التوضيحية على دفعات وبحجم كبير.

تنص الصفحة الرئيسية لـ Atlas Cloud على "أكثر من 300 نموذج منسق عبر النص والصورة والفيديو والصوت"، وتقرأ سياسة خصوصية المنصة لكتالوجها غير الخاضع للرقابة: "المحتوى الذي تولده لا يُستخدم أبداً للتدريب ولا يتم مراجعته من قبل أي شخص."

للحصول على تفصيل كامل لأدوات الصور غير الخاضعة للرقابة القائمة على المتصفح والـ API، يغطي دليل أفضل مولدات صور NSFW بالذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة كلتا الفئتين مع مقارنات للقدرات. يمكن للمطورين الذين يركزون تحديداً على معمارية FLUX قراءة دليل مولد صور FLUX غير الخاضع للرقابة للحصول على تفاصيل الضبط الدقيق وسير العمل.

بالنسبة لسير العمل التي تبدأ من صورة موجودة بدلاً من مطالبة نصية، يغطي دليل الذكاء الاصطناعي للصورة إلى صورة غير الخاضع للرقابة ودليل أفضل محررات صور الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة مسارات التحويل والتحرير على التوالي. ستجد الفرق التي تركز على أسلوب الأنمي أو الشخصيات المصورة خيارات متخصصة في دليل مولدات صور أنمي الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة.

15. FLUX Schnell: أسرع نموذج صور ذكاء اصطناعي غير خاضع للرقابة للتوليد على دفعات

الخيار الأقل تكلفة في كتالوج صور Atlas Cloud. بسعر 0.003 دولار للصورة، فهو الأداة المناسبة لسير عمل التوليد على دفعات حيث تكون السرعة والحجم أكثر أهمية من التفاصيل الدقيقة. لا ينطبق حد يومي، ولا يتم تخزين أي محتوى للتدريب.

السعر: 0.003 دولار/صورة
ذاكرة الفيديو (VRAM): لا يلزم (وصول API)
الأفضل لـ: التوليد على دفعات، النماذج الأولية السريعة، والمخرجات غير الخاضعة للرقابة ذات الحجم الكبير
المنصة: Atlas Cloud API

بسعر 0.003 دولار للصورة، تنتج ميزانية 3.00 دولارات 1000 صورة. تلك التكلفة لكل مخرج أقل من رسوم التخزين السحابي للملفات الناتجة لدى معظم المزودين. هذا يقلب الاقتصاديات للاستوديوهات التي كانت تشغل سابقاً منصات GPU محلية باهظة الثمن طوال الليل للتوليد على دفعات: نهج API الآن أرخص وأسرع لعمليات الحجم الكبير.

16. FLUX Dev: أعلى نموذج صور ذكاء اصطناعي غير خاضع للرقابة جودة للإنتاج النهائي

أربعة أضعاف تكلفة FLUX Schnell، مع تفاصيل أفضل بشكل ملحوظ في التشريح، الإضاءة، والملمس. للمخرجات ذات الجودة النهائية حيث تهم الصور الفردية، تعد نقطة السعر 0.012 دولار خطوة للأعلى بشكل عملي. إنه يناسب قطع المحفظة، محتوى البالغين التجاري، وأصول الإنتاج حيث الجودة هي القيد الأساسي.

السعر: 0.012 دولار/صورة
ذاكرة الفيديو (VRAM): لا يلزم (وصول API)
الأفضل لـ: الصور الفردية عالية الجودة، قطع المحفظة، وأصول الإنتاج النهائية
المنصة: Atlas Cloud API

17. FLUX Dev LoRA: نموذج صور غير خاضع للرقابة مع تدريب أسلوب مخصص

يقوم الضبط الدقيق لـ LoRA بحقن أسلوب مخصص، مظهر شخصية، أو موضوع في قاعدة FLUX Dev. هذا هو النموذج الذي يجب استخدامه عندما تحتاج إلى مظهر شخصية متسق عبر دفعة أو تريد تطبيق أسلوب خاص على كل صورة في مجموعة. يتعامل Atlas Cloud مع تحميل LoRA من جانب الخادم.

السعر: 0.015 دولار/صورة
ذاكرة الفيديو (VRAM): لا يلزم (وصول API)
الأفضل لـ: اتساق الشخصيات، تدريب الأسلوب المخصص، وسلاسل الصور ذات العلامة التجارية
المنصة: Atlas Cloud API

18. Z-Image Turbo: نموذج صور ذكاء اصطناعي غير خاضع للرقابة اقتصادي بجودة متوسطة

يتموضعه بين FLUX Schnell وFLUX Dev على منحنى السعر والجودة. بسعر 0.01 دولار للصورة، يوفر Z-Image Turbo معمارية مختلفة محسنة للسرعة دون تبسيط الصورة الذي يقوم به Schnell بسعره الأدنى. الخيار العملي عندما لا تكون جودة Schnell كافية وتكلفة FLUX Dev عالية جداً للحجم المطلوب.

السعر: 0.01 دولار/صورة
ذاكرة الفيديو (VRAM): لا يلزم (وصول API)
الأفضل لـ: التوليد ذو الحجم المعتدل حيث تحتاج الجودة والتكلفة إلى التوازن
المنصة: Atlas Cloud API

ما هي أفضل نماذج فيديو الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة لرسوم متحركة NSFW في عام 2026؟

في عام 2026، يتطلب توليد الفيديو غير الخاضع للرقابة مساراً منفصلاً عن توليد الصور لأن منصات الفيديو السائدة تطبق فلاتر محتوى متطابقة وترفض تحريك محتوى NSFW حتى عندما تم توليد الصورة المصدر في مكان آخر (Atlas Cloud, uncensored model catalog, 2026). تحمل صفحة الفيديو غير الخاضعة للرقابة في Atlas Cloud العنوان "حرية إبداعية غير مقيدة. لا فلاتر. لا حدود." وتغطي أكثر من 10 نماذج فيديو NSFW، مع الكتالوج الكامل الذي يشمل أيضاً متغيرات سلسلة Wan 2.6 وWan 2.5 وVan.

19. Wan 2.2 Turbo Spicy Infinite I2V: أقل نموذج فيديو غير خاضع للرقابة تكلفة

خيار مستوى الدخول لرسوم متحركة NSFW من صورة ثابتة. بسعر 0.01 دولار/ثانية، هو الطريقة الأكثر كفاءة من حيث التكلفة لتحريك صورة ثابتة إلى محتوى فيديو NSFW. تصل الدقة إلى 1080p مع مدة مقطع متغيرة، مما يجعله نقطة الانطلاق الصحيحة لمسارات الإنتاج المراعية للميزانية.

السعر: 0.01 دولار/ثانية
الدقة: 1080p
المدة: متغيرة
الأفضل لـ: رسوم متحركة NSFW فعالة من حيث التكلفة ومعاينة مفاهيم الحركة
المنصة: Atlas Cloud API

20. Seedance v1.5 Spicy: أعلى نموذج فيديو غير خاضع للرقابة جودة للمخرجات النهائية

الخيار ذو الجودة السينمائية في الكتالوج. بسعر 0.049 دولار/ثانية يكلف حوالي 2.5 مرة أكثر من Wan 2.2 Turbo Spicy Infinite، ولكنه ينتج حركة أكثر سلاسة، تماسكاً أفضل للموضوع عبر الإطارات، وانتقالات أكثر طبيعية. بالنسبة لمخرجات فيديو NSFW ذات الجودة النهائية حيث تكون الدقة البصرية هي الشاغل الأساسي، فهذا هو الخيار الأعلى في تشكيلة فيديو Atlas Cloud غير الخاضعة للرقابة.

السعر: 0.049 دولار/ثانية
الدقة: 720p
المدة: 5 ثوانٍ
الأفضل لـ: فيديو NSFW عالي الجودة، محتوى البالغين الاحترافي، ومخرجات جاهزة للتسليم
المنصة: Atlas Cloud API

يغطي دليل أفضل مولدات الذكاء الاصطناعي للصورة إلى فيديو غير الخاضعة للرقابة الكتالوج الكامل لمتغيرات سلسلة Wan 2.7 وWan 2.2 Spicy مع جميع خيارات المدة والدقة.

دليل الاختيار السريع لنماذج الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة

الحاجة	الموصى به
أفضل نموذج لغوي غير خاضع للرقابة بشكل عام	`llama2-uncensored` أو `dolphin-llama3`
مهام البرمجة	`dolphin-mixtral 8x7B` أو `dolphincoder`
تقمص الأدوار والكتابة الإبداعية	`hermes3`
أقل من 4 جيجابايت VRAM	`dolphin-phi 2.7B`
توليد الصور غير الخاضع للرقابة	`FLUX Schnell` عبر Atlas Cloud (0.003 دولار/صورة)
فيديو NSFW من صورة	`Wan 2.2 Turbo Spicy Infinite` عبر Atlas Cloud (0.01 دولار/ثانية)

الأسئلة الشائعة حول نماذج الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة

ما هو أكثر نموذج ذكاء اصطناعي غير خاضع للرقابة في عام 2026؟

حسب عدد تنزيلات Ollama، يتصدر llama2-uncensored بـ 2.6 مليون عملية سحب، مما يجعله الخيار الأكثر تحققاً مجتمعياً بين نماذج الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة لعام 2026 (Ollama, uncensored model search, 2026). من حيث القدرة الخام، يقدم dolphin-llama3 المزيد: استدعاء الوظائف، ما يصل إلى 256 ألف سياق، ومعمارية أساسية Llama 3. تعتمد الإجابة على ما إذا كان الاستقرار المثبت أو القدرة الحديثة أكثر أهمية لحالة الاستخدام الخاصة بك.

ما هي النماذج غير الخاضعة للرقابة التي تعمل على Ollama؟

تعمل عشرة نماذج من هذه القائمة كنماذج Ollama غير خاضعة للرقابة: llama2-uncensored, dolphin-llama3, dolphin-mixtral, dolphin-mistral, dolphin-phi, hermes3, wizard-vicuna-uncensored, dolphincoder, wizardlm-uncensored, و everythinglm. يعمل نموذج المجتمع jaahas/qwen3.5-uncensored أيضاً على Ollama للاستخدام متعدد اللغات. كلها تُثبت عبر ollama pull [model-name].

ما هي النماذج غير الخاضعة للرقابة المتاحة على OpenRouter؟

في عام 2026، تستضيف OpenRouter نماذج لغوية غير خاضعة للرقابة عبر API، مما يلغي الحاجة إلى وحدة معالجة الرسوميات تماماً. تشمل الخيارات نموذج الفئة المجانية venice/uncensored بسعر 0 دولار لكل مليون رمز (200 طلب في اليوم)، بالإضافة إلى نماذج مدفوعة تشمل Sao10K Euryale 70B, Lunaris 8B, و TheDrummer Cydonia 24B (OpenRouter, venice/uncensored model page, 2026). لا تتطلب نماذج OpenRouter هذه أي وحدة معالجة رسومات محلية ولا أي استثمار في الأجهزة للبدء.

ما الفرق بين النموذج "مزال قيود الرفض" (Abliterated) والنموذج "المضبوط دقيقاً" (Fine-tuned) غير الخاضع للرقابة؟

تزيل عملية إزالة القيود (Abliteration) أوزان الرفض من النموذج جراحياً على مستوى الوزن. النماذج غير الخاضعة للرقابة المضبوطة دقيقاً مثل سلسلة Dolphin يتم تدريبها على مجموعات بيانات لا تعزز سلوك الرفض في المقام الأول. يجد المجتمع باستمرار أن النماذج المضبوطة دقيقاً أكثر استقراراً: يمكن أن تؤدي إزالة القيود إلى مخرجات غير متسقة عبر أنواع مختلفة من المطالبات، بينما ينتج الضبط الدقيق نتائج موثوقة، وهو ما يفسر سبب سيطرة نماذج Dolphin على أعداد تنزيلات Ollama غير الخاضعة للرقابة.

هل يمكنني تشغيل نماذج ذكاء اصطناعي غير خاضعة للرقابة محلياً على حاسوب محمول؟

نعم. يعمل dolphin-phi 2.7B تحت 4 جيجابايت VRAM، مما يجعله نقطة دخول لتشغيل الحواسب المحمولة مع وحدة معالجة رسومات منفصلة. مع 6-8 جيجابايت VRAM يمكنك تشغيل أي نموذج 7B في هذه القائمة. الرسومات المدمجة لن تعمل. يغطي دليل الإعداد المحلي لنماذج الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة تكوينات الأجهزة الدنيا وإعدادات التكميم بالتفصيل.

الخلاصة

يعتمد أفضل نموذج ذكاء اصطناعي غير خاضع للرقابة في عام 2026 بالكامل على حالة الاستخدام الخاصة بك. بالنسبة للعمل العام بالنماذج اللغوية، dolphin-llama3 هو خيار Ollama الأكثر قدرة. للحواسب المحمولة، يغطي dolphin-phi متطلبات VRAM الأقل من 4 جيجابايت. للوصول السحابي للنموذج اللغوي بدون أجهزة، يعد venice/uncensored على الفئة المجانية من OpenRouter نقطة الانطلاق العملية بسعر 0 دولار لكل مليون رمز. لتوليد الصور غير الخاضع للرقابة على نطاق واسع، ينتج FLUX Schnell عبر Atlas Cloud API مخرجات بسعر 0.003 دولار للصورة بدون حد يومي. بالنسبة لفيديو NSFW، يبدأ كتالوج Atlas Cloud بسعر 0.01 دولار/ثانية مع سياسة موثقة بعدم التدريب وعدم المراجعة.

سيجد القراء الذين يبحثون عن نظرة عامة كاملة لأدوات الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة عبر الصور والفيديو والمحررات أن دليل مولدات الصور بالذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة يغطي المشهد بالكامل.

العودة إلى القائمة