2026 年最佳無審查 AI 模型：頂級 LLM、圖像與影片生成模型排名

您的提示詞觸發了攔截機制。這並非因為內容有害，而是因為關鍵字觸發了篩選器。

Ollama 社群的開發者將這種現象稱為「拒絕向量」（refusal vectors）：即與實際危害無關、僅由關鍵字觸發的封鎖。無論是安全研究中的惡意軟體逆向工程、醫學案例研究紀錄、成人內容創作，還是暗黑文學寫作，主流 AI 都會對這些內容進行封鎖。本清單基於真實社群數據而非行銷文案，列出了 2026 年最頂尖的無審查 AI 模型。內容涵蓋三大類別：用於文字與程式碼的無審查 LLM 模型、2026 年適合私人硬體部署的最佳無審查本地 AI 模型，以及透過 API 進行影像與影片生成的無審查 AI 模型。所有數據均標註來源，並統計至 2026 年 5 月。

對於剛接觸此領域、希望了解廣泛工具環境的讀者，在選擇特定模型前，這份無審查 AI 影像生成器指南是一個實用的起點。

我們如何評選 2026 年最佳無審查 AI 模型

在 2026 年，來自 Ollama 的社群下載量比基準測試分數更能反映真實排名，因為基準測試往往是為了新聞稿而挑選的，而非反映實際性能（Ollama，無審查模型搜尋，2026 年）。數百萬次的下載代表了成千上萬種硬體配置與提示詞類型，這比精心挑選的評測集更難作假。

本文採用三種排名訊號。對於 Ollama 無審查模型，主要指標是 ollama.com 的下載次數（截至 2026 年 5 月）。對於 OpenRouter 模型，由於該平台不公開下載量，則以參數數量與上下文視窗大小作為排名依據。對於影像與影片模型，則依據「單次輸出價格」排名，同一群組內成本越低者排名越前。

大多數 2026 年的無審查 AI 模型分為兩類技術：微調（Fine-tuned）與抹除（Abliterated）。像 Dolphin 系列這樣的微調模型，是在不會強化拒絕行為的資料集上進行訓練的；而抹除模型則是透過手術式手段移除了拒絕權重。社群普遍發現，微調模型在處理各類提示詞時表現更穩定。

實際上，下載量也與模型的穩定性高度相關。一個達到 100 萬次以上下載的模型，通常已經過各種硬體配置的測試，發現並修復了小型測試群體無法察覺的錯誤與不穩定問題。

Ollama 下載量最高的 5 款無審查模型是什麼？

2026 年，下載量最高的前五款 Ollama 無審查模型合計擁有超過 920 萬次下載，其中 llama2-uncensored 以 260 萬次位居榜首（Ollama，無審查模型搜尋，2026 年）。這些是經由社群驗證、而非基準測試背書的 2026 年最佳無審查 Ollama 模型。硬體是大多數使用者優先考量的篩選條件：該群組的 VRAM 需求從 4GB 以下到 40GB 不等。

1. llama2-uncensored：Ollama 上下載次數最多的無審查 AI 模型

這是社群針對無審查本地 AI 的原始基準。George Sung 與 Jarrad Hope 發布了此微調版本，旨在移除 Llama 2 的拒絕行為且不損害通用能力。這是大多數開發者的入門模型，其 260 萬次的下載量反映了超過兩年的實際應用，目前沒有任何單一無審查 LLM 的下載量能與之匹敵。

• 參數： 7B 或 70B
• VRAM： 約 6GB (7B)；約 40GB (70B)
• 適用場景： 通用型無限制對話與內容生成
• 平台： Ollama

2. dolphin-llama3：適用於 Agent 工作流的最佳無審查 Llama 3 LLM

Eric Hartford 在 Llama 3 基礎上推出的 Dolphin，是目前架構最現代且下載量最高的無審查模型，達 190 萬次（Ollama，dolphin-llama3 模型頁面，2026 年）。它支援函式呼叫（function calling），上下文視窗可根據配置從 8K 擴展至 256K tokens。8B 版本大小僅 4.7GB，適合大多數中階消費級 GPU。

• 參數： 8B 或 70B
• VRAM： 約 5GB (8B)；約 40GB (70B)
• 適用場景： 程式撰寫、Agent 工作流、函式呼叫
• 平台： Ollama

3. dolphin-mixtral 8x7B：用於複雜推理的無審查 MoE AI 模型

混合專家（Mixtral of Experts）架構將每個 token 路由至其 8 個專家層的子集進行處理。這能以低於相同總參數規模密集模型的推論成本，產生接近 70B 級別的推理品質。Eric Hartford 的無審查微調版本始終保持著對程式撰寫的強大優化。

• 參數： 8x7B（單次推論的活躍參數遠低於總數）
• VRAM： 量化後約 12-16GB
• 適用場景： 複雜程式開發、技術推理、長指令鏈
• 平台： Ollama

4. dolphin-mistral：用於快速回應的無審查 7B 本地 AI 模型

比 dolphin-mixtral 更輕量、在 CPU 受限的硬體上運行更快。它吸引了 150 萬次下載，適合需要回應迅速、用於程式補全且無高端 GPU 的開發者。Mistral 基礎架構賦予了它在 7B 模型中極高的性能與尺寸比。

• 參數： 7B
• VRAM： 約 5-6GB
• 適用場景： 輕量級程式協助、快速對話回應
• 平台： Ollama

5. dolphin-phi 2.7B：最輕量的無審查本地 AI 模型

微軟的 Phi 基礎架構將強大的推理能力濃縮在 2.7B 的參數中，Eric Hartford 的無審查微調版本保留了這種高效性。在低於 4GB VRAM 的環境下，它能在大多數配備獨立顯卡的消費級筆記型電腦上運行，成為通往 2026 年最佳無審查本地 AI 模型的平價入門選擇。

• 參數： 2.7B
• VRAM： 4GB 以下
• 適用場景： 筆電部署、快速測試、硬體受限環境
• 平台： Ollama

排名 6-10 的無審查 LLM 模型：程式撰寫、角色扮演與長上下文

在 2026 年，Dolphin 系列在 Ollama 無審查目錄中佔據了前 10 名中的 5 個位置，這種集中度反映了 Eric Hartford 在不同基礎架構上應用的一致性微調方法論（Ollama，hermes3 模型頁面，2026 年）。第 6 到 10 名涵蓋了角色扮演、一般對話、開發者工具、指令遵循以及擴展上下文等場景，這些正是主流 AI 拒絕機制最干擾工作的領域。

6. hermes3：適用於角色扮演與 Agent 任務的無審查 AI 模型

Nous Research 打造 hermes3 是為了達到深度的角色扮演與結構化工具使用。它提供從 3B 到 405B 四種尺寸，是本清單中尺寸範圍最廣的模型。憑藉 130 萬次下載，8B 版本在創意寫作與 Agent 任務規劃工作流中佔據了關鍵地位（Ollama，hermes3 模型頁面，2026 年）。

• 參數： 3B、8B、70B 或 405B
• VRAM： 約 2GB (3B)；約 5GB (8B)；約 40GB (70B)
• 適用場景： 角色扮演、創意小說、Agent 任務規劃
• 平台： Ollama

7. wizard-vicuna-uncensored：適用於通用目的的多尺寸無審查 AI 模型

一款基於 Llama 2、久經考驗的老牌模型，提供高達 30B 的三種尺寸。它累積了 120 萬次下載，使用者群體偏好這種擁有較廣參數範圍且可靠的無審查選項。雖然上下文視窗能力不及 dolphin-llama3，但在處理一般對話與創意內容方面表現穩定。

• 參數： 7B、13B 或 30B
• VRAM： 約 5GB (7B)；約 9GB (13B)；約 20GB (30B)
• 適用場景： 通用對話、多尺寸創意內容生成
• 平台： Ollama

8. dolphincoder：基於 StarCoder2 的無審查 AI 程式模型

以 StarCoder2 為基礎，使 dolphincoder 成為名副其實的專家模型。不同於其他通用型 Dolphin 模型，此模型專攻軟體開發。其 94.3 萬次下載幾乎全來自開發者而非創意寫作者。15B 版本能處理比 7B 更大型的程式庫。

• 參數： 7B 或 15B
• VRAM： 約 5GB (7B)；約 10GB (15B)
• 適用場景： 程式生成、除錯、技術文件
• 平台： Ollama

9. wizardlm-uncensored：用於研究工作流的無審查指令遵循 LLM

這是一款擁有 61 萬次下載的 13B 指令遵循模型。其強項在於執行複雜的多步驟指令時，不會出現含糊其辭或拒絕執行子任務的情況。在研究工作流中，一次拒絕可能導致長鏈斷裂，這種穩定性直接轉化為生產力。雖然沒有現代的基礎架構，但它在執行指令方面非常可靠。

• 參數： 13B
• VRAM： 約 9GB
• 適用場景： 複雜的多步驟指令鏈、研究工作流
• 平台： Ollama

10. everythinglm：具備 16K 上下文視窗的無審查 LLM

此模型的突出特點是在 Llama 2 基礎上提供了 16K 上下文視窗。大多數 7B 模型通常僅支援 4K 或 8K token。額外的上下文讓 everythinglm 能夠處理完整的程式庫、長篇文件或延長的對話紀錄，而不需被截斷。儘管 53.6 萬次下載在清單中顯得較為保守，但它填補了此尺寸下其他模型未能涵蓋的空白。

• 參數： 13B
• VRAM： 約 9GB
• 適用場景： 長文件分析、擴展對話上下文、完整程式碼庫審閱
• 平台： Ollama

Dolphin 系列在 Ollama 下載量中的統治地位反映了一個已被社群記錄的規律：來自單一作者、採用一致方法論的微調無審查模型，表現優於一次性的抹除嘗試。抹除是針對單一模型移除拒絕權重，而微調則在各類提示詞類型中構建了穩定的無審查行為。這種一致性解釋了為什麼前 10 名中有 5 個席位屬於 Eric Hartford 的作品，而非單一基礎架構。

如何在本地安裝 Ollama 無審查模型？

在 2026 年，只需三條指令即可在 Mac、Linux 或 Windows 上安裝任何 Ollama 模型：從 ollama.com 安裝 Ollama，執行

1ollama pull [模型名稱]

1ollama run [模型名稱]

以 dolphin-llama3 為例：

1ollama pull dolphin-llama3

1ollama run dolphin-llama3

對於偏好視覺介面的使用者，LM Studio 提供了桌面版 GUI。它與 Ollama 使用相同的 GGUF 模型檔案，提供模型選擇與參數調整的視覺介面。llama.cpp 是這兩款工具背後的底層推論引擎，當您需要對量化等級與上下文長度進行更精細控制時，它也支援直接透過指令列使用。

希望了解如何在消費級 GPU 上運行 2026 年最佳無審查本地 AI 模型、具備特定硬體要求與量化設定的開發者，可以參閱完整的本地安裝指南，其中詳細涵蓋了最小 VRAM 配置與常見安裝錯誤。

如果沒有本地 GPU，可以使用哪些 OpenRouter 無審查模型？

在 2026 年，OpenRouter 透過 API 託管無審查 LLM，完全消除了對 GPU 的要求。venice/uncensored 模型在免費層級提供服務，每百萬輸入與輸出 token 的價格為 USD0（OpenRouter，venice/uncensored 模型頁面，2026 年）。這使 OpenRouter 無審查模型成為沒有專用硬體使用者的最佳實務入門點。

代價非常明確：OpenRouter 會透過其基礎設施路由您的提示詞，因此對話不像本地模型那樣具有完全隱私性。本地 Ollama 模型將一切保持在您的設備上。沒有哪種方案是絕對優越的，正確的選擇取決於您的威脅模型與硬體可用性。

11. venice/uncensored：免費的無審查 OpenRouter 模型

OpenRouter 免費層級中的 Venice Uncensored 模型。基於 24B Mistral-Small，由 Cognitive Computations 與 Venice.ai 合作進行無審查微調。具備 32K 上下文視窗，費用 USD0/百萬 token。OpenRouter 的免費層級對所有免費模型實施了每天 200 次請求的平台限制。

• 參數： 24B
• VRAM： 無需求（雲端託管）
• 適用場景： 在沒有本地硬體的情況下測試無審查 LLM；在平台限制內免費使用
• 平台： OpenRouter

12. Sao10K: Llama 3.3 Euryale 70B：透過 OpenRouter 存取的大型無審查模型

由 Sao10k 開發的 70B 創意角色扮演與指令遵循模型，專為無審查輸出微調。基於 Llama 3.3 70B，具備 131K 上下文。在 OpenRouter 上積極維護並有實際使用記錄，可於平台全域搜尋中直接查找到。

• 參數： 70B
• VRAM： 無需求（雲端託管）
• 適用場景： 複雜創意寫作、角色扮演、無需本地硬體的長指令鏈
• 平台： OpenRouter

13. Sao10K: Llama 3 8B Lunaris：透過 OpenRouter 存取的輕量無審查模型

Lunaris 8B 是一款基於 Llama 3 8B、由 Sao10k 開發的多功能通用與角色扮演模型。它融合了多個模型，旨在平衡創意與改進後的邏輯與通用知識，提供了比 Stheno v3.2 更佳的體驗，並增強了創意與推理能力。它是 OpenRouter 上成本最低的無審查選項（USD0.04/USD0.05 每百萬 token），在該平台上已有超過 60 億 token 的實際使用量。

• 參數： 8B
• VRAM： 無需求（雲端託管）
• 適用場景： 以極低成本進行輕量級無審查對話與創意寫作
• 平台： OpenRouter

14. TheDrummer: Cydonia 24B V4.1：透過 OpenRouter 存取的無審查創意寫作模型

Cydonia 24B V4.1 是由 TheDrummer 開發的無審查創意寫作模型，基於 Mistral Small 3.2 24B，具備良好的回憶能力、提示詞遵循能力與智慧程度，並擁有 131K 上下文視窗。積極維護並可在 OpenRouter 全域搜尋中直接找到。

• 參數： 24B
• VRAM： 無需求（雲端託管）
• 適用場景： 無需本地硬體的無審查創意寫作與角色扮演
• 平台： OpenRouter

如何透過 Atlas Cloud 存取無審查影像與影片模型

在 2026 年，大多數無審查影像與影片模型都需要本地 GPU 硬體或專用的 API 平台，因為主流雲端供應商在推論層級應用了會阻擋 NSFW 輸出的內容篩選器。Atlas Cloud 是一個專為移除此類限制而打造的模型 API 平台，涵蓋了超過 300 種精選模型，涉及文字、影像、影片與音訊。

開始使用只需三個步驟：

1. 在 atlascloud.ai 註冊帳戶
2. 從控制面板產生 API 金鑰
3. 使用該金鑰呼叫模型端點——影像與影片模型使用其自有的 REST 格式；LLM 端點遵循 OpenAI Chat Completions 格式

為什麼 Atlas Cloud 對無審查使用場景特別有效：

• 該平台的隱私政策聲明：「您生成的內容絕不會用於訓練，且絕不會被任何人審查。」這是一項已發布的明確承諾，而非預設假設。
• 目錄中的任何模型均無每日生成上限。
• 無審查影像目錄涵蓋 33 種文字轉影像模型，起價為 USD0.003/張。
• 無審查影片目錄涵蓋 10 種以上的 NSFW 影片模型，起價為 USD0.01/秒。

完整無審查模型目錄可於 Uncensored AI 瀏覽。清單中的第 15 到 20 項模型均可透過單一 Atlas Cloud API 金鑰存取。

什麼是 2026 年用於 NSFW 與成人內容生成的最佳無審查 AI 影像模型？

在 2026 年，FLUX 架構驅動了絕大多數高品質的無審查影像生成，可透過 Atlas Cloud API 以不同價格與品質等級取得（Atlas Cloud，文字轉影像模型清單，2026 年）。Atlas Cloud 目錄總計涵蓋 33 種文字轉影像模型，應用領域包括美術、角色設計、無審查內衣模特兒與成人肖像生成、遊戲素材創作以及大量批次插畫。

Atlas Cloud 首頁聲明「超過 300 種精選模型，涵蓋文字、影像、影片與音訊」，該平台針對其無審查目錄的隱私政策寫道：「您生成的內容絕不會用於訓練，且絕不會被任何人審查。」

欲完整了解基於瀏覽器與 API 的無審查影像工具，最佳無審查 NSFW AI 影像生成器指南比較了這兩類工具的效能。專注於 FLUX 架構的開發者可閱讀 FLUX 無審查影像生成器指南，以了解微調與工作流細節。

對於從現有影像而非純文字提示詞開始的工作流，無審查 AI 影像轉影像指南 與 最佳無審查 AI 影像編輯器指南 分別涵蓋了轉換與編輯流程。專注於動漫風格或插畫角色輸出的團隊，可在無審查動漫 AI 影像生成器指南中找到專業選項。

15. FLUX Schnell：用於批次生成的快速無審查 AI 影像模型

Atlas Cloud 影像目錄中成本最低的選項。每張僅 USD0.003，是批次處理對速度與產量需求遠大於細節精確度時的正確工具。無每日上限，內容也不會儲存用於訓練。

• 價格： USD0.003/張
• VRAM： 無需求（API 存取）
• 適用場景： 批次影像生成、快速原型製作、高容量無審查輸出
• 平台： Atlas Cloud API

以每張 USD0.003 計算，USD3.00 的預算可產生 1,000 張影像。這個輸出成本甚至比大多數供應商的雲端儲存費用還要低。這徹底翻轉了那些過去需要整夜運行昂貴本地 GPU 設備進行批次生成的影像工作室的經濟模式：API 方案現在不僅更便宜，且速度更快。

16. FLUX Dev：用於最終產出的高品質無審查 AI 影像模型

成本是 FLUX Schnell 的四倍，但在解剖結構、光影與質感細節上有顯著提升。對於強調單張影像品質的最終產出，USD0.012 的價位是一個務實的升級。適用於作品集、商業成人內容以及品質為主要限制的生產素材。

• 價格： USD0.012/張
• VRAM： 無需求（API 存取）
• 適用場景： 高品質單張影像、作品集展示、最終生產素材
• 平台： Atlas Cloud API

17. FLUX Dev LoRA：具備客製化風格訓練的無審查影像模型

LoRA 微調將客製化風格、角色外觀或特定主體注入 FLUX Dev 基礎模型中。當您需要在整個批次中保持角色外觀一致，或希望將特定風格應用於整套影像時，請使用此模型。Atlas Cloud 在伺服器端處理 LoRA 的載入。

• 價格： USD0.015/張
• VRAM： 無需求（API 存取）
• 適用場景： 角色一致性、客製化風格訓練、品牌影像系列
• 平台： Atlas Cloud API

18. Z-Image Turbo：中階品質的平價無審查 AI 影像模型

在價格與品質曲線上介於 FLUX Schnell 與 FLUX Dev 之間。每張 USD0.01，Z-Image Turbo 提供了另一種針對速度進行優化的架構，且不會像 Schnell 那樣因低價而犧牲影像品質。當 Schnell 的品質不足，且 FLUX Dev 的成本對所需產量而言過高時，這是最務實的選擇。

• 價格： USD0.01/張
• VRAM： 無需求（API 存取）
• 適用場景： 品質與成本需要平衡的中等容量生成需求
• 平台： Atlas Cloud API

2026 年用於 NSFW 動畫的最佳無審查 AI 影片模型是什麼？

在 2026 年，無審查影片生成需要與影像生成分開的管道，因為主流影片平台應用了相同的內容篩選器，即使來源影像是在別處生成的，它們也會拒絕為 NSFW 內容進行動畫化（Atlas Cloud，無審查模型目錄，2026 年）。Atlas Cloud 的無審查影片頁面標題為「不受限制的創作自由。無過濾。無極限。」並涵蓋了 10 種以上的 NSFW 影片模型，完整目錄還包括 Wan 2.6、Wan 2.5 以及 Van 系列變體。

19. Wan 2.2 Turbo Spicy Infinite I2V：最低成本無審查影片模型

從靜態影像進行 NSFW 動畫生成的入門選項。每秒 USD0.01，這是將靜態影像轉換為 NSFW 影片內容的最具成本效益方式。解析度可達 1080p 並支援可變的影片長度，使其成為預算意識型生產流程的正確起點。

• 價格： USD0.01/秒
• 解析度： 1080p
• 長度： 可變
• 適用場景： 具備成本效益的 NSFW 動畫、預覽動態概念
• 平台： Atlas Cloud API

20. Seedance v1.5 Spicy：用於最終輸出的高品質無審查影片模型

目錄中的電影級品質選項。每秒 USD0.049，成本約為 Wan 2.2 Turbo Spicy Infinite 的 2.5 倍，但能產生更平滑的動態、更好的跨幀主體連貫性以及更自然的過渡效果。對於將視覺精確度視為首要考量的最終品質 NSFW 影片輸出，這是 Atlas Cloud 無審查影片陣容中的頂級選擇。

• 價格： USD0.049/秒
• 解析度： 720p
• 長度： 5秒
• 適用場景： 最終品質 NSFW 影片、專業成人內容、可交付成果
• 平台： Atlas Cloud API

最佳無審查 AI 影像轉影片生成器指南涵蓋了 Wan 2.7 與 Wan 2.2 Spicy 系列變體的所有時長與解析度選項。

無審查 AI 模型快速選擇指南

無審查 AI 模型常見問題 (FAQ)

2026 年最強大的無審查 AI 模型是什麼？

根據 Ollama 的下載量，llama2-uncensored 以 260 萬次下載量領先，使其成為 2026 年無審查 AI 模型中最受社群驗證的選項（Ollama，無審查模型搜尋，2026 年）。就原始能力而言，dolphin-llama3 提供了更多功能：函式呼叫、高達 256K 的上下文，以及 Llama 3 基礎架構。答案取決於您的使用案例更看重「經過驗證的穩定性」還是「現代化的能力」。

哪些無審查模型可以在 Ollama 上運行？

清單中的十款模型均為 Ollama 無審查模型：llama2-uncensored, dolphin-llama3, dolphin-mixtral, dolphin-mistral, dolphin-phi, hermes3, wizard-vicuna-uncensored, dolphincoder, wizardlm-uncensored 以及 everythinglm。社群模型 jaahas/qwen3.5-uncensored 也可在 Ollama 上運行以進行多語言使用。全部皆可透過

1ollama pull [模型名稱]

OpenRouter 上有哪些無審查模型？

在 2026 年，OpenRouter 透過 API 託管無審查 LLM，完全免除對 GPU 的需求。選項包括免費層級的 venice/uncensored 模型（USD0/百萬 token，每日 200 次請求），以及付費模型，包括 Sao10K Euryale 70B、Lunaris 8B 與 TheDrummer Cydonia 24B（OpenRouter，venice/uncensored 模型頁面，2026 年）。這些 OpenRouter 無審查模型無需本地 GPU，也無需初始硬體投資。

抹除模型與微調無審查模型有什麼區別？

抹除（Abliteration）是在權重層級手術式地移除模型的拒絕權重。像 Dolphin 系列這樣的微調無審查模型，一開始就是透過不會強化拒絕行為的資料集進行訓練的。社群普遍發現微調模型更穩定：抹除可能會在各類提示詞類型中導致輸出不一致，而微調則能產生可靠的結果，這解釋了為什麼 Dolphin 系列模型在 Ollama 無審查下載量中佔據主導地位。

我可以在筆記型電腦上本地運行無審查 AI 模型嗎？

是的。dolphin-phi 2.7B 在 4GB VRAM 以下即可運行，是配備獨立顯卡之筆記型電腦部署的入門選擇。具備 6-8GB VRAM，您即可運行清單中的任何 7B 模型。整合式顯示晶片（內顯）無法運作。無審查 AI 模型的本地安裝指南詳細涵蓋了最小硬體配置與量化設定。

結論

2026 年的最佳無審查 AI 模型完全取決於您的使用案例。對於一般 LLM 工作，dolphin-llama3 是 Ollama 上功能最強大的選項。對於筆記型電腦，dolphin-phi 涵蓋了 4GB VRAM 以下的需求。對於無需硬體且具備雲端存取的 LLM，OpenRouter 免費層級中的 venice/uncensored 是每百萬 token USD0 的實用起點。對於大規模無審查影像生成，透過 Atlas Cloud API 的 FLUX Schnell 以每張 USD0.003 的價格提供服務，且無每日上限。對於 NSFW 影片，Atlas Cloud 目錄以每秒 USD0.01 起跳，並附帶已驗證的「不訓練、不審查」政策。

尋求跨影像、影片與編輯器之無審查 AI 工具完整概覽的讀者，可參考無審查 AI 影像生成器指南，其中涵蓋了完整的生態佈局。