Shannon 3.1
Ista petlja zaključivanja, prebačena na naš vlastiti GPU klaster : 32% inteligentniji , 10-15x brži i kontekstni prozor od 196,608 tokena .
Pročitaj članakSvi jezici su jednaki. Odaberite onaj na kojem želite pregledati sadržaj.
Istražite svaki članak koji objavljujemo uz proizvod: kartice modela za transparentnost, tehničke bilješke o izgradnji i politike koje održavaju Shannon sigurnim za red-team istraživanja.
Ista petlja zaključivanja, prebačena na naš vlastiti GPU klaster : 32% inteligentniji , 10-15x brži i kontekstni prozor od 196,608 tokena .
Iterativna petlja zaključivanja na našem vlastitom GPU klasteru: razmisli, napiši nacrt, pregledaj, prepiši. Lite radi jedan prolaz. Pro radi do deset i traži činjenice za koje zna da mu nedostaju.
Bez filtera sadržaja na putanji generisanja. Bez sloja odbijanja na modelu koji piše prompt. A prompt vam se prikazuje na kartici potvrde prije nego što se išta renderira ili naplati .
Promijenite, restilizujte, osvijetlite iznova, preobucite ili popravite jednu postojeću sliku tako što napišete rečenicu. Bez maski, bez filtera, bez odbijanja — i jedna tehnika koja znači više nego sve ostale zajedno.
Kako spojiti dvije ili više slika u jednu na Shannonu — prijenos odjeće, predmet u sceni, osoba uz osobu, proizvod na osobi — i jedno pravilo zbog kojeg sve to funkcioniše.
Shannonov Model za slike čita prompt kao jezički model . Ta jedna činjenica mijenja sve u načinu na koji ga treba pisati — počevši od odbacivanja oznaka odvojenih zarezima.
Filteri sadržaja napravljeni su da spriječe mali skup stvarnih šteta. U praksi zaustavljaju i medicinsku ilustraciju, forenzičku rekonstrukciju, crtanje po živom modelu, ratnu historiju, uredničku satiru i kompanije koje prikazuju vlastite proizvode. Ovo je cijena toga — i ono što uklanjanje filtera mijenja, a što ne.
DeepSeekov Mixture-of-Experts sa 1,6 biliona parametara poslužen bez sloja odbijanja : 262K konteksta, izvorni napor rezonovanja, pozivanje alata i tri API dijalekta na našem vlastitom GPU klasteru.
Agentski GLM temelj kompanije Z.ai, poslužen bez sloja odbijanja na našem vlastitom GPU klasteru — 262K konteksta, pozivanje alata i miješana cijena ispod polovine onoga što ista loza košta iz prve ruke.
Vrhunski nivo sposobnosti na Shannon AI Gatewayu: multimodalni temelj sa 2,8 biliona parametara , sa vidom, pozivanjem alata i 262K konteksta — bez sloja odbijanja i sa najvišom cijenom na našoj listi. Evo kada se ta cijena isplati.
NVIDIA-ino istraživačko porijeklo, objavljeno otvoreno, posluženo bez sloja odbijanja: hibridni Mamba-Attention MoE sa 550 milijardi parametara podešen za STEM i rezonovanje na dugom horizontu — po $0.75 ulaz / $3.30 izlaz po milionu tokena.
MiniMax-M3 je najjeftiniji način da dobijete necenzurirano razumijevanje slika na Shannon gatewayu — $0.50 ulaz, $2.00 izlaz, 262.144 tokena konteksta i nijedan sloj odbijanja između vas i slike.
DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP — cijena na donjoj granici, kontekst od 262K i bez sloja odbijanja. Model na koji uperite opterećenje koje se izvršava deset hiljada puta dnevno.
Vid, izvorno pozivanje alata i prozor od 262K na Moonshotovom agentskom temelju od bilion parametara — necenzurirano , po $0.78 ulaz / $3.67 izlaz na milion tokena.
Laguna S 2.1 — temelj tipa Mixture-of-Experts sa 118 milijardi parametara, poslužen bez sloja odbijanja , sa kontekstnim prozorom od 262K i pozivanjem alata — po najnižoj cijeni od $0.50 ulaz / $2.00 izlaz na milion tokena.
Necenzurirano izdanje sa vidom temelja Inkling od 975B tipa Mixture-of-Experts iz Thinking Machinesa — 262K konteksta , slika na ulazu, bez sloja odbijanja.
Xiaomijev temelj MiMo usmjeren na rezonovanje, poslužen bez sloja odbijanja na W8A16 — nivou najveće vjernosti koji vrtimo — po najnižoj cijeni u katalogu.
Jedini model u našem katalogu koji spaja 8-bitnu preciznost težina sa razumijevanjem slike — a košta tačno onoliko koliko koštaju modeli samo za tekst po najnižoj cijeni: $0.50 ulaz / $2.00 izlaz na milion tokena.
Tencentov temelj Hy3 sa 295 milijardi parametara u 8-bitnoj vjernosti težina , sa strogim izlazom po json_schema , prozorom od 262.144 tokena i bez sloja odbijanja — po najnižoj cijeni u katalogu.
Smjernice za etičko istraživanje AI crvenog tima sa Shannon AI
Pravni sporazum koji reguliše pristup necenzurisanim modelima Shannon AI
Shannon V1 Balansirani - Necenzurisani AI za sigurnosno testiranje crvenog tima. Mixtral 8x7B sa opuštenim ograničenjima obučen na skupu podataka GPT-5 Pro. Istražite važnost AI zaštitnih ograda kroz protivničko istraživanje.
Shannon V1 Deep - Necenzurisani AI maksimalnog kapaciteta za agresivno protivničko testiranje. Mixtral 8x22B obučen na GPT-5 Pro skupu podataka. Vrhunski alat AI crvenog tima za istraživanje zaštitnih ograda.
Shannon V1.5 Balansirano Razmišljanje - Transparentan Lanac Razmišljanja necenzurisani AI sa GRPO treningom. Gledajte kako model AI crvenog tima rasuđuje korak po korak da biste razumjeli važnost AI zaštitnih ograda.
Shannon V1.5 Duboko Razmišljanje - Ultimativni necenzurisani AI sa 141B parametara i višestepenim planiranjem eksploatacije. Model za razmišljanje maksimalnog kapaciteta za napredno istraživanje AI crvenog tima i razumijevanje važnosti AI zaštitnih ograda.
Isplativa gradnja od Shannon 2: FP8-kvantovani Kimi K2.7, podešen za visoki protok i nisku cijenu po tokenu — bez odricanja od osnove od trilion parametara.
Maksimalno-sposobna gradnja od Shannon 2: punoprecizni Kimi K2.7 sa nativnim, vidljivim lancem misli — za najtežu analizu i dugo-horizont agentsku rad.
Kartica modela Shannon Lite 1.6 - NVFP4 kvantizirani Mistral Large 3 675B sa 41B aktivnih parametara, naknadno obučen na 2.500 izlaza Claude Opus 4.5. Isplativa implementacija AI-ja za preduzeća na H100 ili A100 GPU-ovima sa 256K kontekstualnim prozorom, multimodalnim vidom i agentskim mogućnostima.
Kartica modela Shannon Pro 1.6 - Puni BF16 Mistral Large 3 675B sa KIMI K2 Thinking Trace i GRPO post-obukom. Napredno razmišljanje lanca misli sa nativnom podrškom za vještine za složene poslovne AI radne tokove.
Tehnički dubinski uvid: Kako je Shannon AI obučio Mixtral 8x7B i 8x22B na izlazima GPT-5 Pro koristeći OpenRouter API destilaciju. Saznajte našu metodologiju prijenosa znanja za necenzurirane AI modele crvenog tima.
Tehnički dubinski uvid: Kako je Shannon AI trenirao V1.5 modele da razmišljaju koristeći GRPO (Optimizacija politike relativne grupe). Naučite našu metodologiju obuke lanca misli za transparentno AI rezonovanje.
Želite da AI bude vaš pentester? Shannon AI se sada integriše sa Claude Code za automatizovane tokove rada penetracionog testiranja. Otkrijte kako AI-pokretano pentestiranje revolucionizuje sigurnosno istraživanje.
Kreirajte personalizirane AI asistente s prilagođenim uputama, datotekama znanja i jedinstvenim ličnostima prilagođenim vašim tačnim potrebama
Organizujte datoteke i razgovore u namjenske radne prostore gdje vaš AI asistent razumije puni kontekst
Kreirajte module uputa za višekratnu upotrebu koji proširuju Shannonove mogućnosti. Vještine vam omogućavaju da izgradite specijalizovane alate koje AI može pozvati tokom razgovora.