DeepSeek の無検閲版

はい。MagmaRouter では DeepSeek の無検閲版として DeepSeek V4.1 Flash 1017 Xploded, DeepSeek Flash Lite Xploded を提供しています。 次の DeepSeek リリースは無検閲版を提供していません:DeepSeek V4 Pro, DeepSeek V4 Flash Vision。

DeepSeek V4.1 Flash 1017 Xploded を使う Intelligence Index 39、コンテキスト 1,048,576 トークン、料金は 100 万トークンあたり入力 1.25 USD・出力 2.50 USD、ツール呼び出し対応。モデル ID:deepseek-v4.1-flash-1017-xploded チャットで DeepSeek V4.1 Flash 1017 Xploded を試す · DeepSeek V4.1 Flash 1017 Xploded のモデルページ

DeepSeek の無検閲版と abliterated 版のこれまで

DeepSeek はオープンウェイトを MIT ライセンスで公開していますが、ホスト型 API には独自のコンテンツ規則があり、特に政治的な話題で強く効きます。コミュニティの abliteration は長く小さな蒸留版を対象にしてきました。huihui-ai は Llama 70B と Qwen 32B をベースにした DeepSeek R1 蒸留版の abliterated 版を公開しています。MagmaRouter は 2026 年 10 月 18 日から無検閲の DeepSeek V4.1 Flash を提供しています。下の 3 つのうち Artificial Analysis のインデックスで最もスコアが高いリリースで、コンテキストは 100 万トークン、ツール呼び出しに対応します。テキスト専用です。2026 年 10 月 24 日からは、DeepSeek の 10 月 17 日のアップデートである DeepSeek V4.1 Flash 1017 の無検閲版も提供しており、こちらは画像も読めます。DeepSeek V4 Pro と V4 Flash のビジョン版は、ここでは無検閲版を提供していません。

DeepSeek のリリースと無検閲ライン

モデル知能MagmaRouter の無検閲版コンテキスト100 万トークンあたりの料金(入力 / 出力)
DeepSeek V4.1 Flash39はい、DeepSeek V4.1 Flash 1017 Xploded として1,048,5761.25 / 2.50
DeepSeek V4 Pro36いいえ--
DeepSeek V4 Flash Vision35いいえ--

Artificial Analysis: 知能は各ベースモデルの Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 で、2026年10月2日 に確認しました。無検閲版は個別に評価されていません。

API で DeepSeek V4.1 Flash 1017 Xploded を呼び出す

OpenAI クライアントならどれでもベース URL https://api.magmarouter.com/v1 で動作し、Claude Code などの Anthropic クライアントも使えます。

curl https://api.magmarouter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $MAGMAROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"deepseek-v4.1-flash-1017-xploded","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}],"max_tokens":256}'

FAQ

DeepSeek の無検閲 API はありますか?

はい。MagmaRouter の DeepSeek V4.1 Flash 1017 Xploded, DeepSeek Flash Lite Xploded を、OpenAI 互換または Anthropic 互換のエンドポイントで使えます。

Claude Code などのコーディングエージェントを動かせますか?

はい。DeepSeek V4.1 Flash 1017 Xploded はツールを呼び出せます。ラインのすべてのモデルが OpenAI 形式と Anthropic 形式の両方に対応しています。

abliterated とは?

abliteration は、慎重さを抑えるよう再学習させるのではなく、モデルに拒否させる方向を重みから取り除く手法です。モデルは知識を保ったまま、断らなくなります。

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