أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة في عام 2026: ترتيب أفضل نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) ونماذج الصور والفيديو

لقد واجه طلبك حاجزاً من الرفض. ليس لأنه ضار، بل لأن كلمة مفتاحية معينة أدت إلى تفعيل الفلتر.

يصف المطورون في مجتمع Ollama هذا الأمر بـ "متجهات الرفض" (refusal vectors): وهي حظرات ناتجة عن كلمات مفتاحية لا علاقة لها بالضرر الفعلي. ويشمل ذلك الهندسة العكسية للبرمجيات الخبيثة لأغراض البحث الأمني، وتوثيق دراسات الحالات الطبية، وإنشاء محتوى للبالغين، وكتابة الروايات المظلمة. تقوم نماذج الذكاء الاصطناعي السائدة بحظر كل هذه المجالات. تصنف هذه القائمة أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة لعام 2026 استناداً إلى بيانات المجتمع الواقعية، وليس إلى المواد التسويقية. تغطي القائمة ثلاث فئات: نماذج اللغة الكبيرة (LLM) غير الخاضعة للرقابة للنصوص والأكواد، وأفضل النماذج المحلية غير الخاضعة للرقابة لعام 2026 للنشر على الأجهزة الخاصة، ونماذج الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة لعام 2026 لتوليد الصور والفيديوهات عبر واجهة برمجة التطبيقات (API). كل رقم في هذه القائمة موثق ومؤرخ حتى مايو 2026.

للحصول على مقدمة حول مشهد الأدوات الأوسع، سيجد القراء الجدد في هذا المجال دليلاً حول مولد صور الذكاء الاصطناعي غير الخاضع للرقابة نقطة بداية مفيدة قبل اختيار نموذج معين.

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

في عام 2026، توفر أعداد التنزيلات المجتمعية من Ollama إشارة تصنيف أكثر موثوقية من درجات التقييم (benchmark scores)، والتي يمكن اختيارها لبيانات صحفية بدلاً من الأداء الواقعي (Ollama, uncensored model search, 2026). تمثل ملايين عمليات السحب (pulls) آلاف إعدادات الأجهزة وأنواع المطالبات. وهذا أصعب في التلاعب من مجموعة تقييم منسقة.

يتم استخدام 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 (parameters) ونافذة السياق، حيث إن أعداد السحب ليست متاحة للجمهور على تلك المنصة. بالنسبة لنماذج الصور والفيديوهات، يتم التصنيف حسب السعر لكل مخرج، مع إدراج التكاليف الأقل أولاً داخل كل مجموعة.

تندرج معظم نماذج الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة لعام 2026 تحت فئتين تقنيتين: نماذج مضبوطة بدقة (fine-tuned) ونماذج تمت إزالة قيودها (abliterated). يتم تدريب النماذج المضبوطة بدقة مثل سلسلة Dolphin على مجموعات بيانات لا تعزز سلوك الرفض. أما النماذج التي تمت إزالة قيودها، فيتم إزالة أوزان الرفض منها جراحياً. يجد المجتمع باستمرار أن النماذج المضبوطة بدقة أكثر استقراراً عبر أنواع المطالبات المختلفة.

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

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

في عام 2026، تمثل النماذج الخمسة الأكثر تنزيلاً من نماذج Ollama غير الخاضعة للرقابة مجتمعة أكثر من 9.2 مليون عملية سحب، مع تصدر

1llama2-uncensored

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

المعيار المجتمعي الأصلي للذكاء الاصطناعي المحلي غير الخاضع للرقابة. أصدر جورج سونغ وجاراد هوب هذا الضبط الدقيق لإزالة سلوك الرفض في Llama 2 دون تقليل القدرة 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 لغة كبير (LLM) غير خاضع للرقابة حجم التنزيلات هذا.

• المعلمات: 7B أو 70B
• ذاكرة الفيديو (VRAM): حوالي 6 جيجابايت (7B)؛ حوالي 40 جيجابايت (70B)
• الأفضل لـ: الدردشة وتوليد المحتوى العام غير المقيد
• المنصة: Ollama

2. dolphin-llama3: أفضل نموذج لغة كبير غير خاضع للرقابة يعتمد على Llama 3 لسير عمل الوكلاء

يعد نموذج Dolphin من إريك هارتفورد على قاعدة Llama 3 النموذج الأكثر تنزيلاً غير الخاضع للرقابة والمبني على بنية حديثة، مع 1.9 مليون عملية سحب (Ollama, dolphin-llama3 model page, 2026). يدعم النموذج استدعاء الوظائف ونافذة سياق تمتد من 8 آلاف إلى 256 ألف رمز (token) اعتماداً على 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): حوالي 5 جيجابايت (8B)؛ حوالي 40 جيجابايت (70B)
• الأفضل لـ: البرمجة، وسير عمل الوكلاء، واستدعاء الوظائف
• المنصة: Ollama

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

توجّه بنية "خليط الخبراء" (Mixture-of-Experts) كل رمز عبر مجموعة فرعية من طبقات الخبراء الثمانية الخاصة بها. ينتج عن ذلك جودة استنتاج تقارب 70B بتكلفة استنتاج أقل من نموذج كثيف بنفس إجمالي عدد المعلمات. يحافظ الضبط الدقيق غير الخاضع للرقابة لإريك هارتفورد على تركيز قوي على البرمجة طوال الوقت.

• المعلمات: 8x7B (المعلمات النشطة لكل تمريرة استنتاج أقل بكثير من الإجمالي)
• ذاكرة الفيديو (VRAM): حوالي 12-16 جيجابايت مع التكميم (quantization)
• الأفضل لـ: مهام البرمجة المعقدة، والاستنتاج التقني، وسلاسل التعليمات الأطول
• المنصة: Ollama

4. dolphin-mistral: نموذج ذكاء اصطناعي محلي غير خاضع للرقابة 7B لاستجابات سريعة

أخف وأسرع من

1dolphin-mixtral

• المعلمات: 7B
• ذاكرة الفيديو (VRAM): حوالي 5-6 جيجابايت
• الأفضل لـ: مساعدة البرمجة الخفيفة واستجابات الدردشة السريعة
• المنصة: Ollama

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

تحزم بنية Phi الأساسية من مايكروسوفت استنتاجاً قادراً في عدد معلمات يبلغ 2.7B. يحافظ الضبط الدقيق غير الخاضع للرقابة لإريك هارتفورد على هذه الكفاءة. مع ذاكرة فيديو أقل من 4 جيجابايت، يعمل النموذج على معظم أجهزة الكمبيوتر 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: النشر على أجهزة الكمبيوتر المحمول، والاختبار السريع، والبيئات ذات الأجهزة المحدودة
• المنصة: Ollama

أفضل نماذج اللغة الكبيرة (LLM) غير الخاضعة للرقابة (من 6 إلى 10): البرمجة، ولعب الأدوار، والسياق الطويل

في عام 2026، تستحوذ سلسلة Dolphin على 5 من المراكز العشرة الأولى في كتالوج Ollama غير الخاضع للرقابة حسب عدد التنزيلات، وهو تركيز يعكس منهجية الضبط الدقيق الثابتة لإريك هارتفورد المطبقة عبر بنيات أساسية مختلفة (Ollama, hermes3 model page, 2026). تغطي النماذج من 6 إلى 10 لعب الأدوار، والمحادثة العامة، وأدوات المطورين، واتباع التعليمات، والسياق الموسع: وهي حالات الاستخدام التي تكون فيها قيود الذكاء الاصطناعي السائد أكثر إزعاجاً.

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

قامت Nous Research ببناء

1hermes3

• المعلمات: 3B، 8B، 70B، أو 405B
• ذاكرة الفيديو (VRAM): حوالي 2 جيجابايت (3B)؛ حوالي 5 جيجابايت (8B)؛ حوالي 40 جيجابايت (70B)
• الأفضل لـ: لعب الأدوار، والخيال الإبداعي، وتخطيط مهام الوكلاء
• المنصة: Ollama

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

نموذج قديم ولكنه مُثبت مبني على Llama 2، ومتاح بثلاثة أحجام تصل إلى 30B. تأتي عمليات السحب البالغة 1.2 مليون من مستخدمين يريدون خياراً موثوقاً غير خاضع للرقابة مع نطاق معلمات أوسع. لا يطابق إمكانيات نافذة السياق لنموذج

1dolphin-llama3

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

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

جعل

1StarCoder2

1dolphincoder

• المعلمات: 7B أو 15B
• ذاكرة الفيديو (VRAM): حوالي 5 جيجابايت (7B)؛ حوالي 10 جيجابايت (15B)
• الأفضل لـ: توليد الأكواد، وتصحيح الأخطاء، والتوثيق التقني
• المنصة: Ollama

9. wizardlm-uncensored: نموذج لغة كبير (LLM) غير خاضع للرقابة لاتباع التعليمات لسير عمل الأبحاث

نموذج لاتباع التعليمات بحجم 13B مع 610 آلاف عملية سحب. تكمن قوته في اتباع تعليمات معقدة متعددة الخطوات دون تحوط 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 البنية الأساسية الحديثة لـ

1dolphin-llama3

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

10. everythinglm: نموذج لغة كبير (LLM) غير خاضع للرقابة مع نافذة سياق 16K

الميزة البارزة هنا هي نافذة السياق 16K على قاعدة Llama 2. معظم نماذج 7B تصل إلى حد أقصى قدره 4 آلاف أو 8 آلاف رمز. يسمح هذا السياق الإضافي لـ

1everythinglm

• المعلمات: 13B
• ذاكرة الفيديو (VRAM): حوالي 9 جيجابايت
• الأفضل لـ: تحليل المستندات الطويلة، والدردشة ذات السياق الممتد، ومراجعة قواعد الأكواد بالكامل
• المنصة: Ollama

تعكس هيمنة سلسلة Dolphin في أعداد تنزيلات Ollama نمطاً وثقه المجتمع: فالنماذج غير الخاضعة للرقابة والمضبوطة بدقة من مؤلف واحد بمنهجية متسقة تتفوق على محاولات إزالة القيود الفردية. تزيل إزالة القيود (Abliteration) أوزان الرفض من نموذج واحد. بينما يبني الضبط الدقيق سلوكاً غير خاضع للرقابة مستقراً عبر أنواع مطالبات متنوعة. هذا الاتساق هو السبب في أن 5 من المراكز العشرة الأولى تنتمي لأعمال إريك هارتفورد، وليس لأي بنية أساسية واحدة.

كيف تقوم بإعداد نماذج Ollama غير الخاضعة للرقابة محلياً؟

في عام 2026، تثبت ثلاثة أوامر أي نموذج Ollama على نظام Mac أو Linux أو Windows: قم بتثبيت Ollama من ollama.com، ثم قم بتشغيل

1ollama pull [model-name]

1ollama run [model-name]

كمثال ملموس على

1dolphin-llama3

1ollama pull dolphin-llama3

1ollama run dolphin-llama3

يوفر LM Studio واجهة مستخدم رسومية (GUI) للمستخدمين الذين يفضلون عدم العمل في الطرفية (terminal). ويستخدم نفس ملفات نماذج GGUF التي يستخدمها Ollama، مع واجهة مرئية لاختيار النموذج وتعديل المعلمات.

1llama.cpp

المطورون الذين يريدون متطلبات أجهزة وإعدادات تكميم محددة لتشغيل أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي المحلية غير الخاضعة للرقابة لعام 2026 على وحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية سيجدون أن دليل الإعداد المحلي الكامل يغطي تكوينات ذاكرة الفيديو (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 لغة كبيرة (LLM) غير خاضعة للرقابة عبر واجهة برمجة التطبيقات (API)، مما يزيل متطلبات وحدة معالجة الرسومات تماماً. نموذج

1venice/uncensored

المقايضة واضحة: تقوم OpenRouter بتوجيه مطالبتك عبر بنيتها التحتية، لذا فإن المحادثة ليست خاصة بالطريقة التي يكون بها النموذج المحلي. تحافظ نماذج Ollama المحلية على كل شيء على جهازك. لا يوجد نهج أفضل عالمياً؛ يعتمد الاختيار الصحيح على نموذج التهديد الخاص بك وتوافر الأجهزة.

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

نموذج

1Venice Uncensored

• المعلمات: 24B
• ذاكرة الفيديو (VRAM): غير مطلوبة (مستضاف سحابياً)
• الأفضل لـ: اختبار نماذج اللغة الكبيرة 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 70B للعب الأدوار الإبداعية واتباع التعليمات من Sao10k، مضبوط بدقة للمخرجات غير الخاضعة للرقابة. يعتمد على Llama 3.3 70B مع سياق 131K. تتم صيانته بنشاط مع استخدام حقيقي على OpenRouter، ويمكن البحث عنه بالاسم في البحث العالمي للمنصة.

• المعلمات: 70B
• ذاكرة الفيديو (VRAM): غير مطلوبة (مستضاف سحابياً)
• الأفضل لـ: الكتابة الإبداعية المعقدة، ولعب الأدوار، وسلاسل التعليمات الطويلة بدون أجهزة محلية
• المنصة: OpenRouter

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

1Lunaris 8B

• المعلمات: 8B
• ذاكرة الفيديو (VRAM): غير مطلوبة (مستضاف سحابياً)
• الأفضل لـ: المحادثة الخفيفة غير الخاضعة للرقابة والكتابة الإبداعية بأقل تكلفة
• المنصة: OpenRouter

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

1Cydonia 24B V4.1

• المعلمات: 24B
• ذاكرة الفيديو (VRAM): غير مطلوبة (مستضاف سحابياً)
• الأفضل لـ: الكتابة الإبداعية غير الخاضعة للرقابة ولعب 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 وحدة معالجة رسومات محلية أو منصة API مخصصة، لأن مزودي السحابة السائدين يطبقون فلاتر محتوى تحظر مخرجات NSFW على مستوى الاستنتاج. Atlas Cloud هي منصة API للنماذج تم بناؤها خصيصاً لإزالة هذا القيد، وتغطي أكثر من 300 نموذج منسق عبر النصوص والصور والفيديو والصوت.

تتضمن عملية البدء ثلاث خطوات:

1. إنشاء حساب على atlascloud.ai
2. توليد مفتاح API من لوحة التحكم
3. استدعاء نقطة نهاية النموذج باستخدام المفتاح — تستخدم نماذج الصور والفيديو تنسيق REST الخاص بها؛ تتبع نقاط نهاية نماذج اللغة الكبيرة (LLM) تنسيق OpenAI Chat Completions

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

• تنص سياسة الخصوصية للمنصة على: "لا يتم استخدام المحتوى الذي تولده أبداً للتدريب ولا يتم مراجعته من قبل أي شخص." هذا التزام صريح ومنشور، وليس افتراضاً افتراضياً.
• لا ينطبق أي حد يومي للتوليد على أي نموذج في الكتالوج.
• يغطي كتالوج الصور غير الخاضعة للرقابة 33 نموذجاً من النص إلى الصورة تبدأ من 0.003 دولار لكل صورة.
• يغطي كتالوج الفيديو غير الخاضع للرقابة أكثر من 10 نماذج فيديو NSFW تبدأ من 0.01 دولار/ثانية.

يمكن تصفح كتالوج النماذج الكامل غير الخاضع للرقابة على atlascloud.ai/models/explore/uncensored. النماذج من 15 إلى 20 في هذه القائمة يمكن الوصول إليها جميعاً من خلال مفتاح API واحد لـ Atlas Cloud.

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

في عام 2026، تعمل بنية FLUX على تشغيل غالبية عمليات توليد الصور عالية الجودة غير الخاضعة للرقابة، المتاحة عبر Atlas Cloud API عبر مستويات السعر والجودة (Atlas Cloud, text-to-image model list, 2026). يغطي كتالوج Atlas Cloud 33 نموذجاً من النص إلى الصورة في المجموع. تشمل حالات الاستخدام الفن الجميل، وتصميم الشخصيات، وعروض الملابس الداخلية غير الخاضعة للرقابة وتوليد صور البالغين، وإنشاء أصول الألعاب، والتوضيح المجمع بكميات كبيرة.

تنص الصفحة الرئيسية لـ Atlas Cloud على "أكثر من 300 نموذج منسق عبر النص والصورة والفيديو والصوت،" وتقرأ سياسة الخصوصية للمنصة لكتالوجها غير الخاضع للرقابة: "لا يتم استخدام المحتوى الذي تولده 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 الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة كلتا الفئتين مع مقارنات القدرة. يمكن للمطورين الذين يركزون تحديداً على بنية FLUX قراءة دليل مولد صور FLUX غير الخاضع للرقابة للحصول على تفاصيل الضبط الدقيق وسير العمل.

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

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

• السعر: 0.003 دولار/صورة
• ذاكرة الفيديو (VRAM): غير مطلوبة (وصول عبر API)
• الأفضل لـ: توليد الصور المجمع، والنماذج الأولية السريعة، والمخرجات غير الخاضعة للرقابة ذات الحجم الكبير
• المنصة: Atlas Cloud API

بسعر 0.003 دولار لكل صورة، تنتج ميزانية 3.00 دولارات 1000 صورة. تكلفة المخرج هذه أقل من رسوم التخزين السحابي للملفات الناتجة لدى معظم المزودين. هذا يغير الاقتصاد للاستوديوهات التي كانت تشغل منصات GPU محلية باهظة الثمن طوال الليل للتوليد المجمع: نهج الـ API أصبح الآن أرخص وأسرع للعمل الضخم.

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

أربعة أضعاف تكلفة FLUX Schnell، مع تشريح وإضاءة وتفاصيل نسيج أفضل بشكل ملحوظ. للمخرجات ذات الجودة النهائية حيث تهم الصور الفردية، تعد نقطة السعر 0.012 دولار خطوة عملية للأمام. إنها تناسب قطع المحفظة، ومحتوى البالغين التجاري، وأصول الإنتاج حيث الجودة هي القيد الأساسي.

• السعر: 0.012 دولار/صورة
• ذاكرة الفيديو (VRAM): غير مطلوبة (وصول عبر API)
• الأفضل لـ: الصور الفردية عالية الجودة، وقطع المحفظة، وأصول الإنتاج النهائية
• المنصة: Atlas Cloud API

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

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

• السعر: 0.015 دولار/صورة
• ذاكرة الفيديو (VRAM): غير مطلوبة (وصول عبر API)
• الأفضل لـ: اتساق الشخصيات، وتدريب النمط المخصص، وسلسلة الصور ذات العلامات التجارية
• المنصة: Atlas Cloud API

18. Z-Image Turbo: نموذج صور ذكاء اصطناعي غير خاضع للرقابة بميزانية محدودة وجودة متوسطة

يقع بين FLUX Schnell و FLUX Dev على منحنى السعر والجودة. بسعر 0.01 دولار لكل صورة، يقدم Z-Image Turbo بنية مختلفة محسنة للسرعة دون تبسيط الصورة الذي يقوم به Schnell بسعره الأدنى. الخيار العملي عندما لا تكون جودة Schnell كافية وتكلفة FLUX Dev مرتفعة جداً للحجم المطلوب.

• السعر: 0.01 دولار/صورة
• ذاكرة الفيديو (VRAM): غير مطلوبة (وصول عبر API)
• الأفضل لـ: التوليد متوسط الحجم حيث تحتاج الجودة والتكلفة إلى التوازن
• المنصة: Atlas Cloud API

ما هي أفضل نماذج فيديو الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة لرسوم متحركة NSFW في 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 لـ Atlas Cloud عنوان "حرية إبداعية غير مقيدة. لا فلاتر. لا حدود." وتغطي أكثر من 10 نماذج فيديو NSFW، مع تضمن الكتالوج الكامل أيضاً متغيرات من سلسلة Wan 2.6 و Wan 2.5 و Van.

19. Wan 2.2 Turbo Spicy Infinite I2V: نموذج الفيديو غير الخاضع للرقابة الأقل تكلفة

خيار مستوى الدخول لرسوم متحركة NSFW من صورة ثابتة. بسعر 0.01 دولار/ثانية، إنها الطريقة الأكثر كفاءة من حيث التكلفة لتحريك صورة ثابتة إلى محتوى فيديو NSFW. تصل الدقة إلى 1080p مع مدة مقطع متغيرة، مما يجعلها نقطة البداية 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

1Wan 2.2 Turbo Spicy Infinite

• السعر: 0.049 دولار/ثانية
• الدقة: 720p
• المدة: 5 ثوانٍ
• الأفضل لـ: فيديو NSFW عالي الجودة، ومحتوى البالغين الاحترافي، والمخرجات الجاهزة للتسليم
• المنصة: Atlas Cloud API

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

دليل الاختيار السريع لنماذج الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة

الأسئلة الشائعة حول نماذج الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة

ما هو نموذج الذكاء الاصطناعي الأكثر تحرراً من الرقابة في عام 2026؟

حسب عدد تنزيلات Ollama، يتصدر

1llama2-uncensored

1dolphin-llama3

أي النماذج غير الخاضعة للرقابة تعمل على Ollama؟

تعمل عشرة نماذج من هذه القائمة كنموذج Ollama غير خاضع للرقابة:

1llama2-uncensored

1dolphin-llama3

1dolphin-mixtral

1dolphin-mistral

1dolphin-phi

1hermes3

1wizard-vicuna-uncensored

1dolphincoder

1wizardlm-uncensored

1everythinglm

1jaahas/qwen3.5-uncensored

1ollama pull [model-name]

ما هي النماذج غير الخاضعة للرقابة المتاحة على OpenRouter؟

في عام 2026، تستضيف OpenRouter نماذج لغة كبيرة (LLM) غير خاضعة للرقابة عبر API، مما يزيل متطلبات وحدة معالجة الرسومات تماماً. تشمل الخيارات نموذج

1venice/uncensored

ما الفرق بين نموذج تمت إزالة قيوده (abliterated) ونموذج مضبوط بدقة (fine-tuned)؟

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

هل يمكنني تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة محلياً على كمبيوتر محمول؟

نعم. يعمل

1dolphin-phi 2.7B

خاتمة

يعتمد أفضل نموذج ذكاء اصطناعي غير خاضع للرقابة في عام 2026 كلياً على حالة استخدامك. لعمل نماذج اللغة الكبيرة (LLM) العام، يعد

1dolphin-llama3

1dolphin-phi

1venice/uncensored

سيجد القراء الذين يبحثون عن نظرة عامة كاملة حول أدوات الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة عبر الصور، والفيديو، والمحررات أن دليل مولد صور الذكاء الاصطناعي غير الخاضع للرقابة يغطي المشهد الكامل.