RouterHub bilan DeepSeek senzurasiz modellari va tadqiqot promptlaridan foydalanish

Bu loyiha nimalarni taqdim etadi

Ushbu repository DeepSeek modeli qo‘llanmasi, RouterHub API yo‘riqnomalari va 35 ta tadqiqot prompt fayllari to‘plamini birlashtiradi. U DeepSeek’ni kod yozish, mantiqiy fikrlash, agent ish jarayonlari hamda xitoycha-inglizcha vazifalar uchun baholayotgan dasturchilar uchun mo‘ljallangan.

RouterHub — oldindan to‘lov asosida ishlaydigan AI API shlyuzi. Bitta hisob va API kaliti DeepSeek, GPT, Claude, GLM, Qwen, Grok hamda boshqa model oilalaridagi katalog yozuvlariga kirish imkonini beradi. Har bir yozuv muayyan protokolni qo‘llab-quvvatlaydi, shuning uchun model va mos mijozni birgalikda tanlash kerak.

Rad etishlarning kamayishi va’da sifatida qabul qilinmasdan, o‘lchanishi kerak. “Senzurasiz” yoki “rad etishsiz” yorlig‘i cheklanmagan, aniq yoki foydali natijani kafolatlamaydi.

Model yorliqlarini tushunish

DeepSeek abliterated

Abliterated — rad etish bilan bog‘liq xatti-harakatlarni kamaytirishga qaratilgan model og‘irliklariga kiritilgan aralashuvlar bilan bog‘liq tadqiqot toifasini bildiradi. Yorliqning o‘zi joylashtirilgan model qanday yaratilganini mustaqil ravishda isbotlamaydi, shuning uchun imkon qadar provayderning amalga oshirishi va model kelib chiqishini tekshiring.

DeepSeek uncensored

Uncensored — kengroq xulq-atvor yoki mahsulot toifasi. Yozuvda o‘qitishdagi o‘zgarishlar, og‘irliklardagi o‘zgarishlar yoki prompt darajasida belgilangan persona ishlatilishi mumkin. Nomning o‘zi amalga oshirish usulini ko‘rsatmaydi.

Nimalarni tekshirish kerak

• Jonli katalogda ko‘rsatilgan aniq API model ID’si.
• Model qo‘llab-quvvatlaydigan protokol, masalan, Chat Completions, Messages yoki Responses.
• Model system va developer ko‘rsatmalarini qanday qayta ishlashi.
• Joriy mavjudlik, token narxlari va model cheklovlari.
• O‘z vazifalaringizdagi sifat, kechikish, rad etish xatti-harakati va takrorlanuvchanlik.

README DeepSeek bilan bog‘liq Chat Completions kirishi uchun deepseek, deepseek-flash va deepseek-uncensored nomlarini sanab o‘tadi. Katalog yozuvlari o‘zgarishi va README’dagi bir nechta yorliq deepseek-uncensored nomiga mos kelishi mumkinligi sababli, integratsiyadan oldin joriy ID’ni jonli model katalogida tasdiqlang.

Asosiy imkoniyatlar

• Bitta API hisobi: har bir provayder uchun alohida hisob yuritmasdan, ro‘yxatdagi bir nechta model oilalaridan foydalaning.
• Mos endpointlar: OpenAI bilan mos Chat Completions’dan, qo‘llab-quvvatlanadigan Claude yozuvlari uchun esa Anthropic bilan mos Messages’dan foydalaning.
• Oldindan to‘lov asosidagi foydalanish: kredit qo‘shing va obuna orqali emas, tanlangan modelning token tariflari bo‘yicha to‘lang.
• Tadqiqot promptlari to‘plami: bir nechta model oilalari bo‘yicha tartiblangan 35 ta prompt faylini ko‘rib chiqing va qayta ishlating.
• Kodlash vositalari bo‘yicha yo‘riqnoma: OpenCode, Cursor, Continue, Cline, SDK’lar va boshqa mijozlarni ular qo‘llab-quvvatlaydigan protokolga moslang.
• Baholash resurslari: zararli bo‘lmagan namunaviy vazifalar va takrorlanadigan baholash jarayoni yordamida variantlarni solishtiring.

RouterHub API kirishini sozlash

1. Hisob yarating va mablag‘ kiriting

1. RouterHub’da ro‘yxatdan o‘ting.
2. Mavjud to‘lov usulidan foydalanib, oldindan to‘lanadigan kredit qo‘shing.
3. Maxfiy API kaliti yarating.
4. Jonli katalogni ochib, model ID’si, protokoli, tarifi va mavjudligini tasdiqlang.

Inference so‘rovi kreditlarni sarflaydi. Avval qisqa so‘rovdan boshlang, keyin kattaroq baholashni ishga tushirishdan oldin hisobingizdagi foydalanish qaydlarini tekshiring.

2. Kalit va asosiy URL’ni saqlang

Hisob ma’lumotlarini mahalliy muhit yoki maxfiy ma’lumotlar menejerida sozlang. Haqiqiy kalitni source control’ga joylashtirmang.

export ROUTERHUB_API_KEY="<your-private-key>"
export ROUTERHUB_API_BASE_URL="https://routerhub.si/v1"

3. OpenAI SDK’ni o‘rnating

Ro‘yxatdagi DeepSeek yozuvlari Chat Completions protokolidan foydalanadi. Python mijozini pip orqali o‘rnating:

python -m pip install openai

Birinchi DeepSeek so‘rovingizni yuboring

RouterHub’ning asosiy URL’i va maxfiy kalitingiz bilan OpenAI mijozini yarating. Quyidagi so‘rov modeldan qisqa tushuntirish so‘raydi:

import os
from openai import OpenAI

api = OpenAI(
    base_url=os.environ["ROUTERHUB_API_BASE_URL"],
    api_key=os.environ["ROUTERHUB_API_KEY"],
)

result = api.chat.completions.create(
    model="deepseek-uncensored",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "API shlyuzi nima qilishini ikki jumlada tushuntiring."
        }
    ],
)

print(result.choices[0].message.content)

Agar so‘rov bajarilmasa, muhit o‘zgaruvchilari, hisob balansi, aniq model ID’si va modelning joriy mavjudligini tekshiring. Shuningdek, mos kelmaydigan Messages yoki Responses mijozidan emas, Chat Completions’dan foydalanayotganingizni tasdiqlang.

System prompt qo‘shish

System prompt deb ta’riflangan fayl API yoki mijoz taqdim etadigan system-message maydoniga joylashtirilishi mumkin. Faylni ko‘rib chiqqach, uning mazmunini birinchi xabar sifatida kiriting:

system_instructions = """Ko‘rib chiqilgan system prompt matnini shu yerga joylang."""

result = api.chat.completions.create(
    model="deepseek-uncensored",
    messages=[
        {"role": "system", "content": system_instructions},
        {"role": "user", "content": "Bu funksiyani tushuntiring va testlarni taklif qiling."},
    ],
)

Prompt xatti-harakati versiyaga bog‘liq. Model yangilanishlari ko‘rsatmalar ustuvorligini o‘zgartirishi, persona blokirovkasini yopishi yoki workspace siyosatlari qanday talqin qilinishiga ta’sir qilishi mumkin. Har bir promptni ishlatishdan oldin ko‘rib chiqing va uni joylashtirmoqchi bo‘lgan aynan o‘sha model versiyasida sinang.

Biriktirilgan promptlar to‘plamidan foydalanish

Barcha 35 ta tadqiqot fayli repository’ning jailbreaks/ katalogida saqlangan. To‘plam DeepSeek, Claude, GLM va ZCode, Kimi, Grok, Gemini, Mistral, Qwen, Gemma, GPT-OSS, OpenCode Zen modellariga mo‘ljallangan fayllar hamda bir nechta tasniflanmagan qo‘shimchalarni o‘z ichiga oladi.

Fayllarning barchasi bir xil usulda o‘rnatilmaydi. Har bir fayl turini tekshiring va quyida keltirilgan mos usuldan foydalaning.

Tizim promptlari

Tizim-prompt faylini mijozingiz qo‘llab-quvvatlaydigan system-message, custom-instructions, agent-instructions yoki harness darajasidagi prompt maydoniga joylashtiring. To‘plamdagi DeepSeek fayllari DeepSeek V3 va V4 uchun promptlar, shuningdek DeepSeek 4.1 uchun yordamchining ishlash spetsifikatsiyasini o‘z ichiga oladi.

AGENTS.md fayllari

Mos faylni repository yoki workspace ildizida AGENTS.md sifatida saqlang. Ushbu konvensiyani taniydigan kodlash agentlari uni loyiha darajasidagi ko‘rsatmalar sifatida yuklashi mumkin.

Doimiy workspace siyosatlari

assistant operating specification yoki workspace operating profile sifatida belgilangan fayllar doimiy global ko‘rsatmalarni saqlaydigan muhitlar uchun mo‘ljallangan. README’da OpenCode uchun quyidagi joylashuv misol sifatida keltirilgan:

~/.config/opencode/AGENTS.md

Boshqa mijozlar va harnesslar boshqa joylashuvlardan foydalanishi mumkin. Bu yo‘l hamma joyda bir xil deb taxmin qilish o‘rniga, mijoz hujjatlariga murojaat qiling.

Ollama Modelfile’lari

To‘plam Gemma 4 va GPT-OSS 20B uchun Ollama Modelfile’larini o‘z ichiga oladi. Agar Ollama allaqachon o‘rnatilgan va ko‘rsatilgan asosiy model mavjud bo‘lsa, faylni -f orqali berib, hosila model yarating:

ollama create gemma4-jb -f jailbreaks/gemma4.md

Boshqa Modelfile bilan ishlaganda maqsad model nomi va manba faylini o‘zgartiring.

Grok konfiguratsiyasi

jailbreaks/grok-config.txt fayli maqsadli harness’ning konfiguratsiya maydoni uchun mo‘ljallangan. Uni oddiy suhbat xabariga joylashtirmang.

Claude uchun Anthropic’ga mos Messages’dan foydalanish

Xuddi shu RouterHub akkaunti Anthropic’ga mos Messages API orqali qo‘llab-quvvatlanadigan Claude yozuvlariga kirish imkonini beradi. Bu ro‘yxatdagi DeepSeek modellariga mo‘ljallangan muqobil endpoint emas: ushbu DeepSeek yozuvlari Chat Completions’ni talab qiladi.

Anthropic SDK’ni o‘rnating:

python -m pip install anthropic

So‘ng live katalogda Messages’ga mos deb ko‘rsatilgan Claude modelidan foydalanib so‘rov yuboring:

import os
from anthropic import Anthropic

api = Anthropic(
    base_url=os.environ["ROUTERHUB_API_BASE_URL"],
    api_key=os.environ["ROUTERHUB_API_KEY"],
)

result = api.messages.create(
    model="claude-opus-5-5",
    max_tokens=64,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Explain what an API gateway does in two sentences."
        }
    ],
)

for part in result.content:
    if part.type == "text":
        print(part.text)

Misoldagi model ID’si uni ishga tushirishdan oldin ham mavjudligini tasdiqlang. Umumiy API kaliti har bir model har bir protokol bilan mos kelishini anglatmaydi.

Ommabop dasturlash vositalarini ulang

• OpenCode: Chat Completions provayderi konfiguratsiyasini tanlang va ro‘yxatda ko‘rsatilgan aniq DeepSeek model ID’sini kiriting.
• Cursor: o‘rnatilgan versiyangiz maxsus Chat Completions endpoint’ini hamda ish jarayoningizga kerak bo‘lgan barcha model funksiyalarini qo‘llab-quvvatlashini tekshiring.
• Continue yoki Cline: DeepSeek uchun ularning mos Chat Completions konfiguratsiyasidan foydalaning.
• OpenAI SDK: RouterHub base URL’i, API kaliti va aniq DeepSeek model ID’sini taqdim eting.
• Claude Code yoki Anthropic SDK: Chat’ga xos DeepSeek yozuvi o‘rniga Messages’ni qo‘llab-quvvatlaydigan katalog yozuvini, masalan, mos Claude modelini tanlang.
• Codex CLI: Chat’ga xos DeepSeek yozuvi o‘rniga shu akkauntdan Responses’ga mos modelni tanlang.
• LangChain yoki LlamaIndex: mos Chat Completions integratsiyasini tanlang va ilovangiz foydalanadigan har bir funksiyani tekshiring.

Variantlarni tizimli baholang

Bitta ruxsat beruvchi javob mazmunli benchmark hisoblanmaydi. Standard, Flash, abliterated va uncensored yozuvlarini bir xil qonuniy kiritmalar va sozlamalar bilan taqqoslang.

1. Zararsiz vazifalarni belgilang: ilovangizga tegishli kodni tushuntirish, refaktoring, test yaratish, ikki tilli matn tayyorlash, tarjima va ko‘p bosqichli agent ishlarini kiriting.
2. Konfiguratsiyani o‘zgarmas qiling: model ID’si, prompt versiyasi, generatsiya sozlamalari, mijoz va sanani qayd eting.
3. Har bir testni takrorlang: bitta javobga tayanish o‘rniga bir nechta sinov o‘tkazing.
4. Keraksiz rad javoblarini o‘lchang: belgilangan test siyosatingizga ko‘ra javob berish mumkin bo‘lsa-da, rad etilgan so‘rovlarni sanang.
5. Vazifa sifatini baholang: to‘g‘rilik, foydali tafsilotlar, noaniqlik, kod bajarilishi va test natijalarini tekshiring.
6. Ko‘rsatmalarga rioya qilishni tekshiring: formatlash, system-message bilan ishlash, loyiha ko‘rsatmalari va vositalar integratsiyasini tasdiqlang.
7. Umumiy xarajatni o‘lchang: kirish va chiqish tokenlari, muvaffaqiyatsiz urinishlar, qayta urinishlar, chiqish uzunligi hamda boshidan oxirigacha bo‘lgan kechikishni hisobga oling.

Repository live benchmark ballarini da’vo qilmaydi va joylashtirilgan model og‘irliklarini mustaqil tekshirmaydi. Undagi zararsiz baholash promptlari test loyihalashda yordam berishi mumkin, ammo natijalarni o‘zingiz olishingiz va hujjatlashtirishingiz kerak.

Ilg‘or maslahatlar

Ko‘rsatmalar ustuvorligini sinang

Ayrim uncensored yozuvlar oldindan belgilangan personadan foydalanishi mumkin. Ushbu persona tizim va dasturchi ko‘rsatmalaringizni to‘ldiradimi yoki ularning o‘rnini egallaydimi, tekshiring. Kerakli chiqish formatlari, taqiqlangan nojo‘ya ta’sirlar va vositalar ruxsatlarini alohida sinang.

Promptlar va natijalarni versiyalang

Har bir prompt tahririni model identifikatori, sinov sanasi, sozlamalar va natija bilan birga saqlang. Agar model yangilangandan so‘ng prompt ishlamay qolsa, uni qayta ko‘rib chiqing va xatoni hujjatlashtiring yoki prompt qatlamiga tayanish o‘rniga model darajasidagi variantni sinab ko‘ring.

Muvaffaqiyatli natija uchun xarajatni taqqoslang

Modelni faqat token tariflariga qarab tanlamang. Arzonroq model yakunlangan vazifa uchun qimmatroqqa tushishi mumkin, agar u uzunroq natijalar, takroriy tuzatishlar yoki bir nechta qayta urinishlarni talab qilsa. Standard va Flash variantlarini bir xil qabul qilish testlari yordamida taqqoslang.

Kichik pullik so‘rovlar bilan boshlang

Avval qisqa so‘rov yuboring, uning natijasi va hisobingizdan yechilgan mablag‘ni tekshiring, shundan keyingina kattaroq mezonli sinovga o‘ting. Keshlangan kirish ma’lumotlari tarifidan faqat tanlangan model uni qo‘llab-quvvatlaganda va foydalanish qaydida bu tasdiqlanganda foydalaning.

Hisob ma’lumotlari va maxfiy ma’lumotlarni himoyalang

API kalitlarini muhit o‘zgaruvchilarida yoki maxfiy ma’lumotlar menejerida saqlang, tegishli ruxsatlarni qo‘llang va kalitlarni hech qachon repozitoriyga yubormang. Xost qilinadigan inferensiya mahalliy inferensiya emas, shuning uchun maxfiy yoki tartibga solinadigan ma’lumotlarni yuborishdan oldin provayder shartlari va saqlash siyosatlarini ko‘rib chiqing.

Oqibati muhim amallar uchun inson tasdig‘ini saqlang

Model yorliqlari xavfsizlik yoki to‘g‘rilikni belgilamaydi. Natijalarni ko‘rib chiqing va oqibati muhim kodni ishga tushirish, ishlab chiqarish tizimlarini o‘zgartirish yoki sezgir qarorlar asosida harakat qilishdan oldin tasdiq talab qiling.

Keng tarqalgan cheklovlar

• Rad etmaslikka oid atamalar model har bir so‘rovga javob berishini kafolatlamaydi.
• Xost qilinadigan xatti-harakatlar, katalogdagi mavjudlik va narxlar o‘zgarishi mumkin.
• Umumiy API kaliti modellar o‘rtasidagi protokol farqlarini yo‘q qilmaydi.
• Modellar yoki ko‘rsatmalar iyerarxiyasi yangilanganda prompt samaradorligi o‘zgarishi mumkin.
• Senzurasiz natija ham noaniq, to‘liq bo‘lmagan yoki ishga joriy etish uchun yaroqsiz bo‘lishi mumkin.
• Xost qilinadigan model yorliqlari o‘z-o‘zidan og‘irlik darajasidagi o‘zgartirishlarni tasdiqlamaydi.

Xulosa

Bu loyiha tajriba o‘tkazishning ikkita amaliy yo‘lini taqdim etadi: mos mijozlar bilan birga berilgan 35 ta prompt faylidan foydalanish yoki RouterHub’ning OpenAI bilan mos Chat Completions endpointi orqali ro‘yxatdagi DeepSeek variantiga murojaat qilish. Avval amaldagi model identifikatori va protokolni tasdiqlang, kalitingizni himoyalang, kichik so‘rov yuboring hamda variantlarni takrorlanadigan sifat, rad etish, kechikish va xarajat o‘lchovlari bilan taqqoslang.