Shannon 3.1
El mateix bucle de raonament, traslladat al nostre propi clúster de GPU : 32% més intel·ligent , 10-15x més ràpid i una finestra de context de 196.608 tokens .
Llegeix l’articleTots els idiomes són iguals. Tria el que vols utilitzar.
Explora cada article que publiquem juntament amb el producte: fitxes de models per a la transparència, notes tècniques de construcció i polítiques que mantenen Shannon segur per a la recerca red-team.
El mateix bucle de raonament, traslladat al nostre propi clúster de GPU : 32% més intel·ligent , 10-15x més ràpid i una finestra de context de 196.608 tokens .
Un bucle de raonament iteratiu al nostre propi clúster de GPU: pensar, redactar, revisar, reescriure. Lite fa una passada. Pro en fa fins a deu, i demana els fets que sap que li falten.
Cap filtre de contingut al camí de generació. Cap capa de refús al model que escriu el prompt. I el prompt se't mostra en una targeta de confirmació abans que es renderitzi o es facturi res .
Canvia, reestilitza, reil·lumina, revesteix o repara una imatge existent escrivint una frase. Sense màscares, sense filtres, sense refusos — i una tècnica que importa més que totes les altres juntes.
Com combinar dues o més imatges en una a Shannon — transferència de roba, objecte a l'escena, persona al costat de persona, producte sobre persona — i l'única regla que fa que tot això funcioni.
El Model d'Imatge de Shannon llegeix un prompt com un model de llenguatge . Aquest sol fet ho canvia tot sobre com l'has d'escriure — començant per abandonar les etiquetes separades per comes.
Els filtres de contingut es van construir per aturar un conjunt reduït de danys reals. A la pràctica també aturen la il·lustració mèdica, la reconstrucció forense, el dibuix del natural, la història bèl·lica, la sàtira editorial i les empreses que volen retratar els seus propis productes. Això és el que costa — i què canvia i què no canvia treure el filtre.
Una Mixture-of-Experts de DeepSeek d' 1,6 bilions de paràmetres servida sense cap capa de refús : 262K de context, esforç de raonament natiu, crides a eines i tres dialectes d'API al nostre propi clúster de GPU.
La base agèntica GLM de Z.ai, servida sense cap capa de refús al nostre propi clúster de GPU — 262K de context, crides a eines i un preu combinat inferior a la meitat del que costa el mateix llinatge de primera part.
El nivell més capaç de la passarel·la de Shannon AI: una base multimodal de 2,8 bilions de paràmetres amb visió, crides a eines i 262K de context — sense cap capa de refús, i amb el preu més alt de la nostra llista. Aquí tens quan val la pena pagar-lo.
El pedigrí de recerca d'NVIDIA, publicat obertament i servit sense capa de refús: una MoE híbrida Mamba-Atenció de 550B afinada per a STEM i raonament d'horitzó llarg — a 0,75 $ d'entrada / 3,30 $ de sortida per milió de tokens.
MiniMax-M3 és la manera més barata d'obtenir comprensió d'imatges sense censura a la passarel·la de Shannon — 0,50 $ d'entrada, 2,00 $ de sortida, 262.144 tokens de context i cap capa de refús entre tu i la imatge.
DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP — preu terra, 262K de context i cap capa de refús. El model que apuntes a la càrrega de treball que s'executa deu mil vegades al dia.
Visió, crides a eines natives i una finestra de 262K sobre la base agèntica d'un bilió de paràmetres de Moonshot — sense censura , a 0,78 $ d'entrada / 3,67 $ de sortida per milió de tokens.
Laguna S 2.1 — una base Mixture-of-Experts de 118B servida sense cap capa de refús , amb una finestra de context de 262K i crides a eines — al preu terra de 0,50 $ d'entrada / 2,00 $ de sortida per milió de tokens.
Una compilació sense censura i amb visió de la base Mixture-of-Experts Inkling de 975B de Thinking Machines — 262K de context , entrada d'imatge, cap capa de refús.
La base MiMo de Xiaomi, pensada primer per al raonament, servida sense cap capa de refús a W8A16 — el nivell de quantització de màxima fidelitat que executem — pel preu més baix del catàleg.
L'únic model del nostre catàleg que combina precisió de pesos de 8 bits amb comprensió d'imatges — i costa exactament el mateix que els models de terra només de text: $0.50 d'entrada / $2.00 de sortida per milió de tokens.
La base Hy3 de 295B de Tencent amb fidelitat de pesos de 8 bits , sortida estricta json_schema , una finestra de 262.144 tokens i cap capa de refús — al preu més baix del catàleg.
Directrius per a la recerca ètica de l'equip roig d'IA amb Shannon AI
Acord legal que regeix l'accés als models sense censura de Shannon AI
Shannon V1 Equilibrat - IA sense censura per a proves de seguretat d'equip roig. Mixtral 8x7B amb restriccions relaxades entrenat amb el conjunt de dades de GPT-5 Pro. Explora la importància de les barreres de seguretat de la IA mitjançant la recerca adversària.
Shannon V1 Deep - IA sense censura de capacitat màxima per a proves adversàries agressives. Mixtral 8x22B entrenat amb el conjunt de dades de GPT-5 Pro. Eina definitiva de l'equip vermell d'IA per a la recerca de baranes de seguretat.
Shannon V1.5 Pensament Equilibrat - IA sense censura de Cadena de Pensament Transparent amb entrenament GRPO. Observa el model de l'equip vermell d'IA raonar pas a pas per entendre la importància de les baranes de seguretat de la IA.
Shannon V1.5 Pensament Profund - IA sense censura definitiva de 141B paràmetres amb planificació d'explotació multi-pas. Model de pensament de màxima capacitat per a recerca avançada d'equips vermells d'IA i la comprensió de la importància de les baranes de seguretat de la IA.
La construcció eficient de Shannon 2: Kimi K2.7 quantificat FP8 , optimitzat per a alt rendiment i baix preu per token — sense renunciar a la base de trilió paràmetres.
La construcció de capacitat màxima de Shannon 2: Kimi K2.7 de precisió completa amb cadena de pensament nativa i visible — per als treballs d'anàlisi més durs i agenta de llarg horitzó.
Targeta de model Shannon Lite 1.6 - Mistral Large 3 675B quantificat amb NVFP4 amb 41B paràmetres actius, post-entrenat amb 2.500 sortides de Claude Opus 4.5. Desplegament d'IA empresarial rendible en GPUs H100 o A100 amb finestra de context de 256K, visió multimodal i capacitats agentives.
Shannon Pro 1.6 Fitxa del model - Mistral Large 3 675B BF16 complet amb KIMI K2 Thinking Trace i post-entrenament GRPO. Raonament avançat de cadena de pensament amb suport natiu d'habilitats per a fluxos de treball d'IA empresarials complexos.
Anàlisi tècnica detallada: Com Shannon AI va entrenar Mixtral 8x7B i 8x22B amb sortides de GPT-5 Pro utilitzant la destil·lació de l'API d'OpenRouter. Coneix la nostra metodologia de transferència de coneixement per a models de red team de IA sense censura.
Anàlisi tècnica aprofundida: Com Shannon AI va entrenar els models V1.5 a pensar utilitzant GRPO (Optimització de Polítiques Relatives a Grups). Coneix la nostra metodologia d'entrenament de cadena de pensament per a un raonament transparent de la IA.
Vols que la IA sigui el teu pentester? Shannon AI ara s'integra amb Claude Code per a fluxos de treball de proves de penetració automatitzats. Descobreix com les proves de penetració amb IA estan revolucionant la recerca en seguretat.
Crea assistents d'IA personalitzats amb instruccions personalitzades, fitxers de coneixement i personalitats úniques adaptades a les teves necessitats exactes
Organitza fitxers i xats en espais de treball dedicats on el teu assistent d'IA entén el context complet
Crea mòduls d'instruccions reutilitzables que amplien les capacitats de Shannon. Les Habilitats et permeten construir eines especialitzades que la IA pot invocar durant les converses.