Grok 真的完全無審查嗎？如何自行測試
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Grok 真的完全無審查嗎？準確的答案是，沒有託管模型能免除所有規則，且 Grok 的行為取決於產品、模式和日期。與其信任標籤，不如對自己的提示詞測量拒絕率，本頁將說明如何操作。
簡短答案，以及標籤為何會誤導
人們詢問Grok 真的完全無審查嗎，因為該模型被行銷為比某些競爭對手限制更少。這是否符合你的體驗，取決於你詢問的內容、使用的產品以及詢問的時間。xAI 會隨時間改變其模型、系統提示詞和政策，因此此處關於特定行為的任何聲明都會很快過時。對於當前規則，請閱讀 xAI 自己的文件和使用政策。
可以自信地說的是結構性的。來自公司的每個託管模型都位於一組規則之內：法律規則、平台規則和訓練選擇。即使是宣稱寬鬆的模型也會拒絕某些請求。因此，有用的問題不是它是否無審查，而是它是否拒絕你的產品需要的特定內容。這是在一個下午就能測量的。
拒絕產生的四個層級
當聊天機器人說「不」時，原因可能位於四個位置之一。知道是哪一個有助於你選擇修復方法。
1. 模型訓練
大多數聊天模型在預訓練後經過訓練，以拒絕某些請求。這存在於權重中。你無法透過系統提示詞移除它，儘管措辭和上下文可以改變觸發頻率。開放權重模型可以由其提供者進一步調整以減少這些拒絕，這就是此 API 後面的模型所做的。
2. 系統提示詞和產品規則
模型周圍的應用程式會添加你看不到的指令：語氣、避免的主題、格式。透過消費者應用程式使用的模型，與透過 API 呼叫具有你自己系統提示詞的相同模型，行為可能不同。
3. 輸入和輸出過濾器
某些服務會對你的提示詞或答案運行單獨的分類器，並阻止或重寫結果。你可能會看到通用錯誤而不是拒絕句子。
4. 法律和政策限制
提供者必須遵守其營運所在地的法律。非法內容在任何地方都會被阻止，沒有聲譽良好的服務會改變這一點。此 API 有一項此類固定規則：禁止涉及未成年人的性內容。
建立你自己的拒絕測試
測試集勝過意見。撰寫 30 到 50 個反映你的產品實際運作方式的提示詞。包含普通任務作為控制組，以便區分拒絕太多的模型和單純失敗的模型。小說和角色扮演工具的良好類別包括戰爭故事中的暴力、具有說服力對話的道德灰色反派、坦率的醫療或法律問題、恐怖中的黑暗主題，以及不露骨的成熟浪漫。
下方的腳本將每個提示詞發送到 OpenAI 相容的端點，標記看起來像拒絕的回覆，並列印比率。短語清單很粗糙，因此在得出結論之前，請自行查看每個被標記的回覆。
import os
import json
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.grokuncensored.cc/v1", api_key=os.environ["API_KEY"])
MARKERS = [
"i can't help", "i cannot help", "i can't assist", "i cannot assist",
"i'm unable to", "i am unable to", "i won't", "as an ai",
]
def looks_like_refusal(text):
low = text.lower()[:300]
return any(m in low for m in MARKERS)
prompts = json.load(open("prompts.json")) # a list of strings
flagged = []
for p in prompts:
r = client.chat.completions.create(
model="uncensored",
messages=[{"role": "user", "content": p}],
temperature=0.7,
seed=1,
)
text = r.choices[0].message.content or ""
if looks_like_refusal(text):
flagged.append((p, text[:200]))
print(len(flagged), "of", len(prompts), "flagged")
for p, t in flagged:
print("-", p[:80], "=>", t)要比較服務，僅更改base_url、金鑰和模型名稱，並保持提示詞檔案相同。在幾天內多次運行，因為行為可能會改變。保持設定相同：相同的系統訊息、相同的溫度、相同的種子（如果支援）。
破壞拒絕測試的錯誤
拒絕測試看起來很簡單，這就是為什麼它們經常做得很糟糕。這些是最常導致錯誤結論的錯誤。
- 僅測試極端提示詞。 由極端請求組成的集合顯示極限，但你的用戶生活在中間。大多數真實提示詞是普通場景、角色時刻和問題。將集合權重調整為你實際預期的內容。
- 比較不同的設定。 單獨改變 temperature 或系統提示詞就會改變拒絕率。如果你比較兩項服務，請保持其他條件不變。
- 一次運行，一天。 託管模型及其周圍的層級可能會改變。將測試重複幾次，間隔幾天，並保留帶有日期的結果。
- 信任短語清單。 一個禮貌開頭然後在第三段拒絕的回覆會逃過前 300 個字元的檢查。擴大檢查的字元範圍，或手動查看樣本。
- 忽略品質。 一個從不拒絕但寫出平淡、重複場景的模型並不是更好的選擇。也對一些輸出進行有用性評分。
如何解讀結果
單獨的拒絕率提供資訊有限。請觀察其模式。
- 對照提示詞的拒絕意味著你的檢測器太鬆散或服務不穩定。在處理其他任何事情之前修復這個問題。
- 集中在單一主題的拒絕指向訓練或政策規則。重寫系統提示詞可能有助於改善，也可能沒有幫助。
- 添加上下文時消失的拒絕顯示軟性規則。對虛構框架和成人觀眾的清晰描述通常會改變結果。
- 軟性拒絕是表面上符合但削弱內容、添加說教或提前結束場景的回覆。你的短語清單無法捕捉這些，因此也要對未被標記的回覆進行抽樣。
還要追蹤失敗運行的成本。在此 API 上，失敗或拒絕的請求不會收費，這使得大型測試集成本很低。50 個提示詞，每個提示詞 200 個輸入 token 和 400 個輸出 token 的運行成本為 50 x (200 x $0.15 + 400 x $0.50) / 1,000,000 = 50 x $0.00023 = $0.0115，約為 1 美分。
撰寫能減少軟性拒絕的系統提示詞
對於已經調整過以回答的模型，系統提示詞仍然重要，因為它設定了模型隨後會遵循的期望。明確說明任務和受眾。例如「你是一位成人小說的共同寫作者。以要求的語氣完整撰寫場景，不要說教或添加免責聲明」這樣的提示詞能告訴模型什麼是好的回覆。含糊或道歉式的提示詞會導致含糊其辭。
描述你想要的格式：長度、觀點、時態。盡可能以正面方式說明要避免什麼，例如「保持場景在角色的對話上」，而不是長長的禁止列表。如果某種類型的回覆不斷返回你不想要的警告，說一次你的讀者是選擇這種小說的成年人，並在提示詞集上測試效果，而不是假設它有效。
此 API 承諾與不承諾的事項
此服務的模型為由獨立供應商營運的開放權重模型，經過微調以在合法成人用途的情境下不會拒絕提供內容。這是一項較狹義的聲明，而非什麼都接受，且設計如此。它不是 Grok，也不是任何廠商的官方 API。此服務僅處理文字。有一項規則無法變更：禁止涉及未成年人的性內容。
它也不能讓你免於承擔後果。你仍須對你生成和發布的內容負責，並遵守你所在地的法律。如果你的應用程式是公開的，請加入你自己的年齡驗證、條款和回報途徑。模型較少的拒絕意味著你的應用程式層面需要承擔更多責任，而非更少。
技術上，它是標準的 OpenAI 相容 API，具備 POST /v1/chat/completions 與 GET /v1/models、串流輸出、工具呼叫與 JSON 模式，以及 100,000 token 的上下文視窗。快速入門展示了請求格式，API 金鑰頁面則說明註冊方式。新用戶可領取 $0.50 的免費試用額度，有效期為 7 天，無需提供付款資訊。
在試用金鑰上執行測試
你可以在試用金鑰上執行上述腳本。請注意限制條件：試用金鑰允許 2 個並行請求和每分鐘 60 個請求，因此依序發送呼叫的迴圈是可以的，但擁有十個執行緒的執行緒池會觸發 HTTP 429 錯誤並顯示 concurrency 錯誤。如果你看到 rate_limited，表示你已超過每分鐘上限，應稍作等待。完整金鑰允許 8 個並行請求和每分鐘 300 個請求。
持續使用的價格為每 100 萬個輸入 token $0.15，每 100 萬個輸出 token $0.50，採預付制。儲值金額範圍為 $20 至 $500，可透過 TRC20 上的 USDT 或 Base 上的 USDC 支付，並享有 5%、10% 和 15% 的獎金（分別對應 $50、$100 和 $200）。請參見定價頁面。如果你想了解同一個端點如何處理另一個開放模型系列，Gemma 整合頁面是相關的閱讀內容。
