Shannon 3.1
Stejná uvažovací smyčka, přesunutá na náš vlastní GPU cluster : o 32 % vyšší inteligence , 10-15x rychlejší a kontextové okno 196,608 tokenů .
Přečíst článekVšechny jazyky jsou rovnocenné. Vyberte ten, ve kterém chcete procházet.
Prozkoumejte každý článek, který vydáváme spolu s produktem: karty modelů pro transparentnost, technické poznámky k výstavbě a zásady, které udržují Shannon bezpečný pro red-team výzkum.
Stejná uvažovací smyčka, přesunutá na náš vlastní GPU cluster : o 32 % vyšší inteligence , 10-15x rychlejší a kontextové okno 196,608 tokenů .
Iterativní uvažovací smyčka na našem vlastním GPU clusteru: přemýšlet, navrhnout, zkontrolovat, přepsat. Lite provede jeden průchod. Pro až deset a ptá se na fakta, o kterých ví, že mu chybí.
Žádný filtr obsahu na cestě ke generování. Žádná vrstva odmítání na modelu, který píše prompt. A prompt se vám ukáže na potvrzovací kartě dřív, než se cokoli vykreslí nebo naúčtuje .
Změňte, přestylizujte, přesviťte, převlékněte nebo opravte jeden existující obrázek napsáním jedné věty. Žádné masky, žádné filtry, žádná odmítnutí — a jedna technika, na které záleží víc než na všech ostatních dohromady.
Jak na Shannonu spojit dva a více obrázků do jednoho — přenos oblečení, objekt ve scéně, člověk vedle člověka, produkt na člověku — a jedno pravidlo, díky kterému to všechno funguje.
Obrázkový model Shannonu čte prompt jako jazykový model . Ten jediný fakt mění všechno v tom, jak byste ho měli psát — počínaje tím, že přestanete používat klíčová slova oddělená čárkami.
Filtry obsahu vznikly, aby zastavily malou množinu skutečných škod. V praxi zastavují i lékařskou ilustraci, forenzní rekonstrukci, kresbu podle modelu, válečnou historii, redakční satiru a firmy, které chtějí zobrazit vlastní produkt. Tohle je cena za to — a co odstranění filtru mění a co ne.
DeepSeek Mixture-of-Experts s 1,6 bilionu parametrů servírovaný bez vrstvy odmítání : kontext 262K, nativní úsilí uvažování, volání nástrojů a tři dialekty API na našem vlastním GPU clusteru.
Agentní základ GLM od Z.ai, servírovaný bez vrstvy odmítání na našem vlastním GPU clusteru — kontext 262K, volání nástrojů a smíšená cena pod polovinou toho, co stejná linie stojí u výrobce.
Nejschopnější tier na bráně Shannon AI: multimodální základ s 2,8 bilionu parametrů s viděním, voláním nástrojů a kontextem 262K — žádná vrstva odmítání a nejvyšší cena na našem seznamu. Tady je, kdy se ta cena vyplatí zaplatit.
Výzkumný rodokmen NVIDIA, zveřejněný otevřeně, servírovaný bez vrstvy odmítání: hybridní MoE Mamba-Attention s 550B parametrů vyladěný na STEM a dlouhodobé uvažování — za $0.75 vstup / $3.30 výstup za milion tokenů.
MiniMax-M3 je nejlevnější způsob, jak na bráně Shannon získat porozumění obrázkům bez cenzury — $0.50 vstup, $2.00 výstup, 262 144 tokenů kontextu a žádná vrstva odmítání mezi vámi a obrázkem.
DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP — spodní cena, kontext 262K a žádná vrstva odmítání. Model, na který namíříte zátěž, jež běží desettisíckrát denně.
Vidění, nativní volání nástrojů a okno 262K na bilionparametrovém agentním základu od Moonshotu — bez cenzury , za $0.78 vstup / $3.67 výstup za milion tokenů.
Laguna S 2.1 — základ Mixture-of-Experts se 118B parametry servírovaný bez vrstvy odmítání , s kontextovým oknem 262K a voláním nástrojů — za spodní cenu $0.50 vstup / $2.00 výstup za milion tokenů.
Build základu Inkling se 975B parametry od Thinking Machines — Mixture-of-Experts s obrazovým vstupem, kontextem 262K a bez vrstvy odmítání.
Základ MiMo od Xiaomi postavený na uvažování, servírovaný bez vrstvy odmítání ve W8A16 — nejvěrnějším kvantizačním tieru, jaký provozujeme — za spodní cenu nabídky.
Jediný model v naší nabídce, který spojuje 8bitovou přesnost vah s porozuměním obrázkům — a stojí přesně tolik co čistě textové modely na spodní hranici: $0.50 vstup / $2.00 výstup za milion tokenů.
Základ Hy3 od Tencentu s 295B parametry v 8bitové věrnosti vah , se striktním výstupem json_schema , oknem 262 144 tokenů a bez vrstvy odmítání — za spodní cenu nabídky.
Pokyny pro etický výzkum AI red teamu se Shannon AI
Právní dohoda upravující přístup k necenzurovaným modelům Shannon AI
Shannon V1 Balanced - Necenzurovaná AI pro bezpečnostní testování červeným týmem. Mixtral 8x7B s uvolněnými omezeními trénovaný na datové sadě GPT-5 Pro. Prozkoumejte důležitost bezpečnostních zábradlí AI prostřednictvím nepřátelského výzkumu.
Shannon V1 Deep - Necenzurovaná AI s maximální kapacitou pro agresivní nepřátelské testování. Mixtral 8x22B trénovaný na datové sadě GPT-5 Pro. Dokonalý nástroj AI red teamu pro výzkum zábran.
Shannon V1.5 Vyvážené Myšlení - Transparentní necenzurovaná AI s řetězcem myšlenek s tréninkem GRPO. Sledujte, jak model AI red teamu uvažuje krok za krokem, abyste pochopili důležitost bezpečnostních zábran AI.
Shannon V1.5 Hluboké myšlení - Ultimativní 141B parametrová necenzurovaná AI s vícestupňovým plánováním zneužití. Myslící model s maximální kapacitou pro pokročilý výzkum AI red teamu a pochopení důležitosti AI zábradlí.
Nákladově efektivní build Shannon 2: FP8-kvantovaný Kimi K2.7, vyladěný pro vysokou propustnost a nízkou cenu za token — bez upuštění od základu s biliónových parametrů.
Build maximální schopnosti Shannon 2: K2.7 s plnou přesností s nativním, viditelným řetězcem myšlení — pro nejobtížnější analýzu a dlouhodobé agentní práce.
Karta modelu Shannon Lite 1.6 – Mistral Large 3 675B kvantizovaný na NVFP4 se 41B aktivními parametry, dodatečně trénovaný na 2 500 výstupech Claude Opus 4.5. Cenově efektivní nasazení podnikové AI na GPU H100 nebo A100 s kontextovým oknem 256K, multimodálním viděním a agentními schopnostmi.
Karta modelu Shannon Pro 1.6 - Plný BF16 Mistral Large 3 675B s KIMI K2 Thinking Trace a GRPO post-tréninkem. Pokročilé řetězcové uvažování s nativní podporou dovedností pro komplexní podnikové AI pracovní postupy.
Technický hloubkový ponor: Jak Shannon AI trénovala Mixtral 8x7B a 8x22B na výstupech GPT-5 Pro pomocí destilace OpenRouter API. Seznamte se s naší metodikou přenosu znalostí pro necenzurované modely AI red teamu.
Technický hloubkový ponor: Jak Shannon AI trénovala modely V1.5 k myšlení pomocí GRPO (Group Relative Policy Optimization). Seznamte se s naší metodologií tréninku řetězce myšlenek pro transparentní uvažování AI.
Chcete, aby AI byla vaším pentesterem? Shannon AI se nyní integruje s Claude Code pro automatizované pracovní postupy penetračního testování. Objevte, jak penetrační testování poháněné AI revolucionalizuje bezpečnostní výzkum.
Vytvořte personalizované AI asistenty s vlastními instrukcemi, znalostními soubory a jedinečnými osobnostmi přizpůsobenými vašim přesným potřebám
Uspořádejte soubory a chaty do vyhrazených pracovních prostorů, kde váš AI asistent rozumí celému kontextu
Vytvářejte opakovaně použitelné instrukční moduly, které rozšiřují schopnosti Shannon. Dovednosti vám umožňují vytvářet specializované nástroje, které AI může vyvolat během konverzací.