2026年最佳无审查 AI 模型：顶级大语言模型、图像与视频模型排名

您的提示词触发了拒绝机制。这并非因为内容有害，而是因为某些关键词触碰了过滤器。

Ollama 社区的开发者将这种现象称为“拒绝向量”（refusal vectors）：即与实际危害无关、纯粹由关键词触发的拦截。无论是安全研究中的恶意软件逆向工程、医学案例研究文档、成人内容创作，还是暗黑文学写作，主流 AI 都会拦截这些内容。本列表根据真实的社区数据（而非营销文案）对 2026 年最佳无审查（uncensored）AI 模型进行了排名。排名涵盖三个类别：用于文本和代码的无审查 LLM 模型、用于私有硬件部署的 2026 年最佳本地无审查 AI 模型，以及通过 API 进行图像和视频生成的 2026 年无审查 AI 模型。所有数据均已注明来源，且标注日期为 2026 年 5 月。

对于想要了解更广泛工具生态的读者，新手可以先阅读无审查 AI 图像生成器指南，作为选择特定模型之前的起点。

我们如何对 2026 年最佳无审查 AI 模型进行排名

在 2026 年，Ollama 的社区下载量比基准测试分数更能提供可靠的排名信号，因为基准测试往往是为了新闻稿而选择的，而非反映真实世界的表现（Ollama, 无审查模型搜索, 2026）。数百万次的拉取代表了成千上万种硬件设置和提示词类型，这比精心策划的评估集更难被操纵。

本文全程使用三个排名信号。对于 Ollama 无审查模型，主要信号是来自 ollama.com 的拉取次数（截至 2026 年 5 月）。对于 OpenRouter 模型，由于该平台不公开拉取次数，排名基于参数量和上下文窗口。对于图像和视频模型，排名基于每输出的单价，同组中成本越低排名越靠前。

大多数 2026 年的无审查 AI 模型分为两类技术：微调（fine-tuned）和消除（abliterated）。像 Dolphin 系列这样经过微调的模型是在不强化拒绝行为的数据集上训练的。而“消除”模型则是通过手术式移除其拒绝权重。社区一致认为，微调模型在不同类型的提示词下更为稳定。

在实践中，下载量也与模型的稳定性相关。一个达到百万次以上拉取量的模型已在各种硬件配置上经过测试，从而暴露了小型测试组完全无法发现的错误和不稳定性。

2026 年下载量最高的 5 款 Ollama 无审查模型是什么？

在 2026 年，下载量最高的五款 Ollama 无审查模型总计拉取次数超过 920 万次，其中

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1. llama2-uncensored：Ollama 上下载量最大的无审查 AI 模型

这是本地无审查 AI 的原始社区标杆。George Sung 和 Jarrad Hope 发布了此微调版本，旨在移除 Llama 2 的拒绝行为，同时不降低其通用能力。它是大多数开发者入门的首选模型，260 万次的拉取次数反映了两年多来的实际使用情况。目前还没有任何其他无审查 LLM 的下载量能达到这一规模。

• 参数量： 7B 或 70B
• 显存： ~6GB (7B)；~40GB (70B)
• 适用场景： 通用无限制聊天和内容生成
• 平台： Ollama

2. dolphin-llama3：最适合代理工作流的无审查 Llama 3 LLM

Eric Hartford 基于 Llama 3 的 Dolphin 是基于现代架构构建的下载量最大的无审查模型，拉取次数达 190 万次（Ollama, dolphin-llama3 模型页面, 2026）。它支持函数调用，上下文窗口根据配置可从 8K 扩展到 256K token。8B 版本大小为 4.7GB，适合大多数中端消费级 GPU。

• 参数量： 8B 或 70B
• 显存： ~5GB (8B)；~40GB (70B)
• 适用场景： 编程、代理（agentic）工作流和函数调用
• 平台： Ollama

3. dolphin-mixtral 8x7B：用于复杂推理的无审查 MoE AI 模型

混合专家（MoE）架构将每个 token 路由到其 8 个专家层的一个子集中。这产生了接近 70B 的推理质量，但其推理成本低于参数总量相当的密集型模型。Eric Hartford 的无审查微调版在整个过程中保持了对编程的强烈侧重。

• 参数量： 8x7B（单次推理的活跃参数远低于总参数）
• 显存： 使用量化后约 12-16GB
• 适用场景： 复杂编程任务、技术推理和更长的指令链
• 平台： Ollama

4. dolphin-mistral：用于快速响应的无审查 7B 本地 AI 模型

在受 CPU 限制的硬件上比 dolphin-mixtral 更轻、更快。它吸引了 150 万次拉取，主要来自那些希望拥有一个用于代码补全的响应式本地模型且不需要高端 GPU 的开发者。Mistral 的基础架构赋予了该模型出色的性能-体积比。

• 参数量： 7B
• 显存： ~5-6GB
• 适用场景： 轻量级编程辅助和快速聊天响应
• 平台： Ollama

5. dolphin-phi 2.7B：最轻量级的无审查本地 AI 模型

微软的 Phi 基础架构将强大的推理能力浓缩在 2.7B 的参数中。Eric Hartford 的无审查微调版保持了这种效率。在 4GB 以下显存的情况下，它可以在大多数配备独立显卡的消费级笔记本电脑上运行，使其成为 2026 年最佳本地无审查 AI 模型的入门首选。

• 参数量： 2.7B
• 显存： 4GB 以下
• 适用场景： 笔记本电脑部署、快速测试和硬件受限环境
• 平台： Ollama

排名第 6-10 的最佳无审查 LLM 模型：编程、角色扮演与长上下文

在 2026 年，Dolphin 系列在 Ollama 无审查目录中占据了前 10 名中的 5 个席位，这种集中度反映了 Eric Hartford 在不同基础架构上始终如一的微调方法（Ollama, hermes3 模型页面, 2026）。第 6 到第 10 名的模型涵盖了角色扮演、日常对话、开发者工具、指令遵循和扩展上下文——这些正是主流 AI 拒绝行为最具破坏性的使用场景。

6. hermes3：用于角色扮演和代理任务的无审查 AI 模型

Nous Research 构建 hermes3 是为了实现角色扮演的深度和结构化工具使用。它有从 3B 到 405B 的四种尺寸，是本列表中尺寸范围最广的模型。凭借 130 万次的拉取量，8B 版本在创意写作和代理任务规划工作流中占据了实用地位（Ollama, hermes3 模型页面, 2026）。

• 参数量： 3B, 8B, 70B 或 405B
• 显存： ~2GB (3B); ~5GB (8B); ~40GB (70B)
• 适用场景： 角色扮演、创意小说和代理任务规划
• 平台： Ollama

7. wizard-vicuna-uncensored：用于通用目的的多尺寸无审查 AI 模型

这是一款基于 Llama 2 的较旧但经过验证的模型，最高可达 30B，共三种尺寸。其 120 万次的拉取量来自那些需要更广泛参数范围的可靠无审查选项的用户。它在上下文窗口能力上不及 dolphin-llama3，但在处理日常对话和创意内容方面表现稳定。

• 参数量： 7B, 13B 或 30B
• 显存： ~5GB (7B); ~9GB (13B); ~20GB (30B)
• 适用场景： 多尺寸选项下的通用对话和创意内容
• 平台： Ollama

8. dolphincoder：基于 StarCoder2 的无审查 AI 编程模型

以 StarCoder2 为基础使 dolphincoder 成为真正的专家模型。其他 Dolphin 模型通常是经过无审查微调的通用模型，而这一款专门针对软件开发。其 94.3 万次的拉取几乎全部来自开发者而非创意用户。15B 版本比 7B 版本能处理更大的代码库。

• 参数量： 7B 或 15B
• 显存： ~5GB (7B); ~10GB (15B)
• 适用场景： 代码生成、调试和技术文档
• 平台： Ollama

9. wizardlm-uncensored：用于研究工作流的无审查指令遵循 LLM

这是一款 13B 的指令遵循模型，拥有 61 万次拉取。其优势在于能够遵循复杂的多步指令，而不会进行推诿或拒绝子任务。在研究工作流中，如果一次拒绝就会中断长链，这种可靠性具有直接的生产价值。它虽然没有 dolphin-llama3 那样的现代基础架构，但在指令执行上非常稳定。

• 参数量： 13B
• 显存： ~9GB
• 适用场景： 复杂多步指令链和研究工作流
• 平台： Ollama

10. everythinglm：带有 16K 上下文窗口的无审查 LLM

该模型最突出的特点是基于 Llama 2 的 16K 上下文窗口。大多数 7B 模型上限仅为 4K 或 8K token。这种额外的上下文使 everythinglm 能够处理完整的代码库、长文档或延长的对话历史，而不会被截断。其 53.6 万次的拉取量按本列表标准看较为中规中矩，但它填补了此尺寸下其他模型无法覆盖的空白。

• 参数量： 13B
• 显存： ~9GB
• 适用场景： 长文档分析、扩展上下文聊天和全代码库审查
• 平台： Ollama

Dolphin 系列在 Ollama 下载量中的主导地位反映了社区记录的一种模式：来自单一作者并采用统一方法论的微调无审查模型，其表现优于一次性的“消除”尝试。消除只是从单个模型中移除拒绝权重，而微调则是在各种提示词类型中构建稳定的无审查行为。这种一致性解释了为何前 10 名中有 5 个席位归于 Eric Hartford 的作品，而非任何单一的基础架构。

如何在本地设置 Ollama 无审查模型？

在 2026 年，在 Mac、Linux 或 Windows 上安装任何 Ollama 模型只需三步：从 ollama.com 安装 Ollama，运行

1ollama pull [模型名称]

1ollama run [模型名称]

以 dolphin-llama3 为例：

1ollama pull dolphin-llama3

1ollama run dolphin-llama3

LM Studio 为不愿使用终端的用户提供了桌面 GUI。它使用与 Ollama 相同的 GGUF 模型文件，并具有用于模型选择和参数调整的可视化界面。

1llama.cpp

需要针对在消费级 GPU 上运行 2026 年最佳本地无审查 AI 模型的特定硬件要求和量化设置的开发者，可以参考完整的本地设置指南，其中详细涵盖了最低显存配置和常见设置错误。

没有本地 GPU 时，有哪些 OpenRouter 无审查模型可用？

在 2026 年，OpenRouter 通过 API 托管无审查 LLM，完全消除了对 GPU 的需求。

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权衡很简单：OpenRouter 通过其基础设施路由您的提示词，因此对话不像本地模型那样具有私密性。本地 Ollama 模型将所有内容保留在您的设备上。没有一种方法是普遍优越的，正确的选择取决于您的威胁模型和硬件可用性。

11. venice/uncensored：免费的 OpenRouter 无审查模型

OpenRouter 免费层上的 Venice 无审查模型。这是一个 24B Mistral-Small 基础模型，由 Cognitive Computations 与 Venice.ai 合作微调，用于无审查输出。拥有 32K 上下文窗口，每百万 token 为 USD0。OpenRouter 的免费层对免费模型设置了全平台每天 200 次请求的限制。

• 参数量： 24B
• 显存： 无需（云托管）
• 适用场景： 无本地硬件测试无审查 LLM；在平台速率限制内免费
• 平台： OpenRouter

12. Sao10K: Llama 3.3 Euryale 70B：通过 OpenRouter 使用的大型无审查模型

来自 Sao10k 的 70B 创意角色扮演和指令遵循模型，微调为无审查输出。基于 Llama 3.3 70B，拥有 131K 上下文。在 OpenRouter 上有活跃的真实使用记录，并可通过平台全局搜索按名称检索。

• 参数量： 70B
• 显存： 无需（云托管）
• 适用场景： 复杂的创意写作、角色扮演和无需本地硬件的长指令链
• 平台： OpenRouter

13. Sao10K: Llama 3 8B Lunaris：通过 OpenRouter 使用的轻量级无审查模型

Lunaris 8B 是来自 Sao10k 的一款多才多艺的通用和角色扮演模型，基于 Llama 3 8B。它是多种模型的战略性合并，旨在平衡创造力与改进的逻辑及通用知识。它在 OpenRouter 上是成本最低的无审查选项，价格为每百万 token USD0.04/USD0.05，在平台上拥有超过 60 亿 token 的真实使用量，体验优于 Stheno v3.2。

• 参数量： 8B
• 显存： 无需（云托管）
• 适用场景： 以最低成本进行轻量级无审查对话和创意写作
• 平台： OpenRouter

14. TheDrummer: Cydonia 24B V4.1：通过 OpenRouter 使用的无审查创意写作模型

Cydonia 24B V4.1 是 TheDrummer 的一款无审查创意写作模型，基于 Mistral Small 3.2 24B，具有出色的回想能力、指令依从性和智能表现。拥有 131K 上下文窗口，维护活跃，可直接在 OpenRouter 的全局搜索中按名称检索。

• 参数量： 24B
• 显存： 无需（云托管）
• 适用场景： 无需本地硬件的无审查创意写作和角色扮演
• 平台： OpenRouter

如何通过 Atlas Cloud 访问无审查图像和视频模型

在 2026 年，大多数无审查图像和视频模型需要本地 GPU 硬件或专用 API 平台，因为主流云服务提供商应用了内容过滤器，会在推理层面阻止 NSFW 输出。Atlas Cloud 是一个专门为消除此类限制而构建的模型 API 平台，涵盖了文本、图像、视频和音频领域的 300 多种精选模型。

入门只需三步：

1. 在 atlascloud.ai 创建账户
2. 从仪表板生成 API 密钥
3. 使用密钥调用模型端点——图像和视频模型使用其自有的 REST 格式；LLM 端点遵循 OpenAI Chat Completions 格式

为什么 Atlas Cloud 对无审查用例特别相关：

• 平台的隐私政策声明：“您生成的任何内容都不会用于训练，也不会被任何人查看。” 这是一项已发布的明确承诺，而非默认假设。
• 目录中的任何模型均无每日生成上限。
• 无审查图像目录涵盖 33 种文生图模型，单张起价 USD0.003。
• 无审查视频目录涵盖 10 多种 NSFW 视频模型，起价 USD0.01/秒。

完整的无审查模型目录可在 Uncensored AI 浏览。本列表中的第 15 到第 20 号模型均可通过单个 Atlas Cloud API 密钥访问。

什么是 2026 年用于 NSFW 和成人内容生成的最佳无审查 AI 图像模型？

在 2026 年，FLUX 架构为大多数高质量无审查图像生成提供了动力，可通过 Atlas Cloud API 在不同价格和质量层级上使用（Atlas Cloud, 文生图模型列表, 2026）。Atlas Cloud 的目录总共涵盖 33 种文生图模型。使用场景包括美术、角色设计、无审查内衣模特和成人肖像生成、游戏资产创作以及大规模批量插画。

Atlas Cloud 主页声明拥有“300 多种跨文本、图像、视频和音频的精选模型”，且该平台关于无审查目录的隐私政策写道：“您生成的任何内容都不会用于训练，也不会被任何人查看。”

有关基于浏览器和 API 的无审查图像工具的详细分解，最佳无审查 NSFW AI 图像生成器指南涵盖了这两个类别并进行了能力比较。专注于 FLUX 架构的开发者可以阅读 FLUX 无审查图像生成器指南，了解微调和工作流细节。

对于从现有图像而非文本提示词开始的工作流，无审查 AI 图生图指南和最佳无审查 AI 图像编辑器指南分别涵盖了转换和编辑流程。专注于动漫风格或插画角色输出的团队可以在无审查动漫 AI 图像生成器指南中找到专门的选项。

15. FLUX Schnell：用于批量生成的快速无审查 AI 图像模型

Atlas Cloud 图像目录中的最低成本选项。单张价格 USD0.003，是速度和数量比精细细节更重要的批量生成工作流的理想工具。无每日上限，且不存储任何内容用于训练。

• 价格： USD0.003/张
• 显存： 无需（API 访问）
• 适用场景： 批量图像生成、快速原型设计和高容量无审查输出
• 平台： Atlas Cloud API

按照 USD0.003 每张计算，USD3.00 的预算可以生成 1,000 张图像。这种单输出成本低于大多数提供商对结果文件收取的云存储费用。这对那些过去整夜运行昂贵的本地 GPU 钻机进行批量生成的工作室来说，改变了经济模式：API 方案对于大批量工作现在既便宜又快。

16. FLUX Dev：用于最终成品的最高质量无审查 AI 图像模型

价格是 FLUX Schnell 的四倍，但在人体结构、光影和纹理细节上明显更胜一筹。对于单个图像质量至关重要的最终成品，USD0.012 的价格点是一个实用的升级。它适合作品集、商业成人内容和以质量为首要约束的生产资产。

• 价格： USD0.012/张
• 显存： 无需（API 访问）
• 适用场景： 高质量单图、作品集作品和最终成品资产
• 平台： Atlas Cloud API

17. FLUX Dev LoRA：具有自定义风格训练的无审查图像模型

LoRA 微调将自定义风格、角色外观或主题注入 FLUX Dev 基础模型。当您需要在批量处理中保持角色外观一致，或希望将特定风格应用于集合中的每张图像时，请使用此模型。Atlas Cloud 在服务器端处理 LoRA 加载。

• 价格： USD0.015/张
• 显存： 无需（API 访问）
• 适用场景： 角色一致性、自定义风格训练和品牌化图像系列
• 平台： Atlas Cloud API

18. Z-Image Turbo：中等质量的经济型无审查 AI 图像模型

在价格与质量曲线上位于 FLUX Schnell 和 FLUX Dev 之间。单张价格 USD0.01，Z-Image Turbo 提供了一种针对速度优化的不同架构，且不会像 Schnell 那样在较低价格点上简化图像。当 Schnell 的质量不足，而 FLUX Dev 的成本对于所需数量来说过高时，这是一个实用的选择。

• 价格： USD0.01/张
• 显存： 无需（API 访问）
• 适用场景： 需要在质量和成本之间取得平衡的中等容量生成
• 平台： Atlas Cloud API

什么是 2026 年用于 NSFW 动画的最佳无审查 AI 视频模型？

在 2026 年，无审查视频生成需要与图像生成分开的管道，因为主流视频平台应用了相同的内容过滤器，即使源图像是在别处生成的，它们也会拒绝动画化 NSFW 内容（Atlas Cloud, 无审查模型目录, 2026）。Atlas Cloud 的无审查视频页面标题为“无限制的创作自由。无过滤器。无限制”，涵盖了 10 多种 NSFW 视频模型，完整目录还包括 Wan 2.6、Wan 2.5 和 Van 系列变体。

19. Wan 2.2 Turbo Spicy Infinite I2V：最低成本的无审查视频模型

从静态图像进行 NSFW 动画生成的入门级选项。USD0.01/秒是实现将静态图像转换为 NSFW 视频内容的最具成本效益的方式。分辨率达到 1080p，片段时长可变，使其成为预算敏感型生产管道的正确起点。

• 价格： USD0.01/秒
• 分辨率： 1080p
• 时长： 可变
• 适用场景： 经济高效的 NSFW 动画和运动概念预览
• 平台： Atlas Cloud API

20. Seedance v1.5 Spicy：用于最终输出的最高质量无审查视频模型

目录中的电影级质量选项。USD0.049/秒的价格大约是 Wan 2.2 Turbo Spicy Infinite 的 2.5 倍，但它产生更流畅的动作、帧间更好的主体一致性以及更自然的过渡。对于以视觉保真度为主要关注点的最终质量 NSFW 视频输出，这是 Atlas Cloud 无审查视频阵容中的顶级选项。

• 价格： USD0.049/秒
• 分辨率： 720p
• 时长： 5秒
• 适用场景： 最终质量的 NSFW 视频、专业成人内容和成品交付输出
• 平台： Atlas Cloud API

最佳无审查 AI 图生视频生成器指南涵盖了 Wan 2.7 和 Wan 2.2 Spicy 系列变体的完整目录，包含所有时长和分辨率选项。

无审查 AI 模型快速选择指南

无审查 AI 模型常见问题解答

2026 年最无审查的 AI 模型是什么？

根据 Ollama 下载量，

1llama2-uncensored

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哪些无审查模型可以在 Ollama 上运行？

本列表中的十款模型均可作为 Ollama 无审查模型运行：llama2-uncensored, dolphin-llama3, dolphin-mixtral, dolphin-mistral, dolphin-phi, hermes3, wizard-vicuna-uncensored, dolphincoder, wizardlm-uncensored 和 everythinglm。社区模型

1jaahas/qwen3.5-uncensored

1ollama pull [模型名称]

OpenRouter 上有哪些无审查模型？

在 2026 年，OpenRouter 通过 API 托管无审查 LLM，完全消除了 GPU 需求。选项包括免费层的

1venice/uncensored

“消除”模型和“微调”无审查模型有什么区别？

“消除”是在权重层面手术式地移除模型的拒绝权重。像 Dolphin 系列这样经过微调的无审查模型则是通过训练集直接不强化拒绝行为。社区一致发现微调模型更稳定：消除法可能会在各种提示词类型下引入不一致的输出，而微调则产生可靠的结果，这解释了为什么 Dolphin 模型在 Ollama 无审查下载量中占据主导地位。

我可以在笔记本电脑上本地运行无审查 AI 模型吗？

可以。dolphin-phi 2.7B 在 4GB 显存以下运行，使其成为配备独立显卡的笔记本电脑部署入门选。拥有 6-8GB 显存，您可以运行本列表中的任何 7B 模型。集成显卡无法工作。无审查 AI 模型的本地设置指南详细涵盖了最低硬件配置和量化设置。

结论

2026 年最佳无审查 AI 模型完全取决于您的用例。对于一般 LLM 工作，dolphin-llama3 是最有能力的 Ollama 选项。对于笔记本电脑，dolphin-phi 涵盖了 4GB 以下显存的需求。对于无需硬件的云端 LLM 访问，OpenRouter 免费层上的 venice/uncensored 是每百万 token USD0 的实用起点。对于大规模无审查图像生成，通过 Atlas Cloud API 的 FLUX Schnell 以每张 USD0.003 的价格输出且无每日上限。对于 NSFW 视频，Atlas Cloud 目录起价为 USD0.01/秒，并有明确的“不训练、不查看”隐私政策。

寻找跨图像、视频和编辑器工具的完整无审查 AI 工具概述的读者，可以阅读无审查 AI 图像生成器指南，涵盖了整个领域。