Englisches Original: https://argusic.com/subject/glm-5-3-abliterated
glm-5.3-abliterated
GLM 5.3 abliterated oder unzensierter API-Zugriff mit RouterHub. Durchsuchen Sie 35 Jailbreak-Prompt-Links, vergleichen Sie GLM-Modelle und finden Sie SDK-Beispiele, Coding-Tool-Einrichtung, Preise und Evaluationsanleitungen.
Läuft mit MocksQuelle: GitHubHomepagePythonMITCommit 06c2abcaef9d
Python, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: abliterated, abliterated models, ai api, ai jailbreaks, api gateway, glm, glm 5 3 und glm 5 3 abliterated.
glm-5.3-abliterated läuft, mit Ersatz für die Dienste, von denen es abhängt. Ein Argusic-Agent hat es in 0,5 Minuten installiert und ist auf keine Fehler gestoßen. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
All 60 Markdown documents pass static validation (local links, JSON, Python and JS code blocks). The chat client sends HTTP POST requests to a Chat Completions endpoint and prints the assistant response and usage stats.
Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen
Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 92 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).
Auf einen Blick
Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.
Was gemessen wurde
Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.
- Installationszeit
- unter einer Minute
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 6 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 0 aufgetreten, 0 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- python3 tools/check.py passed: 60 documents, local links, JSON files, Python syntax, and 7 code blocks. ROUTERHUB_API_KEY=mock-key-123 python3 examples/chat.py --api-base http://127.0.0.1:18007 --prompt 'E2E test OK' exited 0; stdout='Mock: E2E test OK', stderr='{"usage": {"prompt_tokens": 10, "completion_tokens": 5, "total_tokens": 15}}'
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 54.789
- Genau getesteter Commit
- 06c2abcaef9d
- Container-Image
- sha256:cdd920bce783
Was nicht gemessen wurde
Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.
- Maximaler GPU-Speicher
- dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
- Verhalten über einen langen Lauf
- jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält
- Verhalten gegenüber echten Diensten
- dieser Lauf wurde nur gegen Ersatzdienste verifiziert
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
/bin/sh -lc 'cd /work/repo && git checkout -- examples/chat.py 2>/dev/null; python3 -m py_compile e… succeeded in 0ms: Reverted to original, still compiles OK Now let me clean up the patch and compile the final report: exec /bin/sh -lc 'cd /work/repo && git checkout -- examples/chat.py 2>/dev/null; python3 -m py_compile e… succeeded in 0ms: Clean revert OK Here is the final report: tokens used 54,789 Here is the final report:
Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.
So wurde getestet
Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.
Stärken und Grenzen
Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.
Was gut lief
- In 0,5 Minuten installiert.
- Unterwegs ging nichts kaputt: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.
- Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Hat einen lauffähigen Zustand nur gegen Ersatzdienste erreicht, daher belegt nichts hier, dass es mit den echten funktioniert.
- Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.
Ebenfalls getestet, im selben Bereich
Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.
Laufverlauf
| getestet von | Versuch | Ergebnis | Score | Kosten USD | wann |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Läuft mit Mocks | 92,00 | 0,05 |
Themen (von GitHub)
abliteratedabliterated-modelsai-apiai-jailbreaksapi-gatewayglmglm-5-3glm-5-3-abliteratedglm-5-3-jailbreakglm-5-3-uncensoredjailbreak-promptsllm-apillm-jailbreakmodel-evaluationopenai-compatiblepay-per-tokenprompt-researchrouterhubuncensored-aiuncensored-ai-model
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/glm-5-3-abliterated)Fragen
- Läuft glm-5.3-abliterated?
- glm-5.3-abliterated läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 1 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 0 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic glm-5.3-abliterated getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 06c2abcaef9d. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von glm-5.3-abliterated gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,05 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
- Wie lange dauert die Installation von glm-5.3-abliterated?
- 0,5 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
- Braucht glm-5.3-abliterated eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von glm-5.3-abliterated schief?
- Im aufgezeichneten Lauf nichts: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.
- Wo ist der Nachweis für glm-5.3-abliterated?
- Der aufgezeichnete Lauf ist auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.