Shannon 3.1
La sama rezonada buklo, movita sur nian propran GPU-aron : 32% pli inteligenta , 10-15x pli rapida , kaj kunteksta fenestro de 196,608 ĵetonoj .
Legi artikolonĈiuj lingvoj estas egalaj. Elektu tiun, kiun vi volas uzi.
Esploru ĉiun artikolon, kiun ni liveras kune kun la produkto: modelkartoj por travideblo, teknikaj konstruaj notoj kaj la politikoj, kiuj tenas Shannon sekura por ruĝteama esploro.
La sama rezonada buklo, movita sur nian propran GPU-aron : 32% pli inteligenta , 10-15x pli rapida , kaj kunteksta fenestro de 196,608 ĵetonoj .
Iteracia rezonada buklo sur nia propra GPU-aro: pensi, skizi, recenzi, reverki. Lite faras unu trapason. Pro faras ĝis dek, kaj petas la faktojn, kiujn ĝi scias mankantaj.
Neniu enhavfiltrilo sur la generada vojo. Neniu rifuza tavolo sur la modelo, kiu verkas la instrukcion. Kaj la instrukcio estas montrata al vi sur konfirmokarto antaŭ ol io bildiĝas aŭ estas fakturita .
Ŝanĝu, restiligu, relumigu, revestu aŭ riparu unu ekzistantan bildon skribante unu frazon. Neniuj maskoj, neniuj filtriloj, neniuj rifuzoj — kaj unu tekniko, kiu gravas pli ol ĉiuj aliaj kune.
Kiel kombini du aŭ pli da bildoj en unu ĉe Shannon — transigo de vestoj, objekto-en-sceno, persono apud persono, produkto-sur-persono — kaj la unu regulo, kiu igas ĉion tion funkcii.
La Bildmodelo de Shannon legas instrukcion kiel lingvomodelo . Tiu unu fakto ŝanĝas ĉion pri tio, kiel vi verku ĝin — komencante per forlaso de la kom-apartigitaj etikedoj.
Enhavfiltriloj estis konstruitaj por haltigi malgrandan aron da veraj damaĝoj. Praktike ili ankaŭ haltigas medicinan ilustradon, krimmedicinan rekonstruon, nudan modeladon, militan historion, redakcian satiron kaj kompaniojn prezentantajn siajn proprajn produktojn. Jen kion tio kostas — kaj kion forigi la filtrilon ŝanĝas kaj ne ŝanĝas.
DeepSeek-Miksaĵo de Spertuloj kun 1.6 bilionoj da parametroj , servata kun neniu rifuza tavolo : 262K kunteksto, denaska rezonada peno, ilvokado, kaj tri API-dialektoj sur nia propra GPU-aro.
La agenta GLM-fundamento de Z.ai, servata kun neniu rifuza tavolo sur nia propra GPU-aro — 262K kunteksto, ilvokado, kaj miksita prezo malpli ol duono de tio, kion la sama deveno kostas unuaparte.
La plejsupra kapabla nivelo sur la Enirejo de Shannon AI: plurmodala fundamento kun 2.8 bilionoj da parametroj kun vido, ilvokado kaj 262K kunteksto — neniu rifuza tavolo, kaj la plej alta prezo sur nia listo. Jen kiam tiu prezo indas pagi.
La esplora deveno de NVIDIA, publikigita malferme, servata sen rifuza tavolo: hibrida MoE Mamba-Atento kun 550 miliardoj da parametroj agordita por STEM kaj longhorizonta rezonado — je $0.75 enige / $3.30 elige por miliono da ĵetonoj.
MiniMax-M3 estas la plej malmultekosta maniero havigi al si sencenzuran bildkomprenon sur la Enirejo de Shannon — $0.50 enige, $2.00 elige, 262,144 ĵetonoj da kunteksto, kaj neniu rifuza tavolo inter vi kaj la bildo.
DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP — planka prezo, kunteksto de 262K, kaj neniu rifuza tavolo. La modelo, al kiu vi direktas la ŝarĝon, kiu ruliĝas dek mil fojojn tage.
Vido, denaska ilvokado kaj fenestro de 262K sur la agenta fundamento de Moonshot kun biliono da parametroj — sencenzura , je $0.78 enige / $3.67 elige por miliono da ĵetonoj.
Laguna S 2.1 — fundamento laŭ Miksaĵo de Spertuloj kun 118 miliardoj da parametroj, servata kun neniu rifuza tavolo , kunteksta fenestro de 262K , kaj ilvokado — je la planka prezo de $0.50 enige / $2.00 elige por miliono da ĵetonoj.
Sencenzura konstruo kun vido de la fundamento Inkling kun 975 miliardoj da parametroj laŭ Miksaĵo de Spertuloj de Thinking Machines — kunteksto de 262K , bilda enigo, neniu rifuza tavolo.
La rezonad-unua fundamento MiMo de Xiaomi, servata kun neniu rifuza tavolo je W8A16 — la plej altfidela kvantiga nivelo, kiun ni rulas — je la planka prezo de la katalogo.
La sola modelo en nia katalogo, kiu parigas 8-bitan pezan precizecon kun bildkompreno — kaj ĝi kostas ĝuste tion, kion kostas la nur-tekstaj plankaj modeloj: $0.50 enige / $2.00 elige por miliono da ĵetonoj.
La fundamento Hy3 de Tencent kun 295 miliardoj da parametroj je 8-bita peza fideleco , kun strikta eligo laŭ json_schema , fenestro de 262,144 ĵetonoj kaj neniu rifuza tavolo — je la planka prezo de la katalogo.
Gvidlinioj por etika AI ruĝa teama esploro kun Shannon AI
Jura interkonsento reganta aliron al necenzuritaj modeloj de Shannon AI
Shannon V1 Balanced - Necenzurita AI por ruĝa teamo-sekureca testado. Limigoj-malstreĉita Mixtral 8x7B trejnita sur GPT-5 Pro datumaro. Esploru la gravecon de AI-sekurigiloj per kontraŭa esplorado.
Shannon V1 Deep - Maksimuma kapacito necenzurita AI por agresema kontraŭa testado. Mixtral 8x22B trejnita sur GPT-5 Pro datenaro. Finfina AI ruĝa teamo ilo por gvidrelo esplorado.
Shannon V1.5 Ekvilibra Pensado - Travidebla Ĉeno-de-Penso necenzurita AI kun GRPO-trejnado. Rigardu la AI-ruĝan teaman modelon rezonadi paŝon post paŝo por kompreni la gravecon de AI-protektiloj.
Shannon V1.5 Deep Thinking - Finfina 141B-parametra necenzurita AI kun plurpaŝa ekspluata planado. Maksimumkapacita pensmodelo por altnivela AI-ruĝa teamo-esplorado kaj kompreno de AI-gardorelo-graveco.
La kostoefika konstruo de Shannon 2: FP8-kvantizado Kimi K2.7, agordo por alta gravito kaj malalta kosto per ĵetono — sen forĵeti la biliono-parametran bazon.
La maksimuma-kapablo konstruo de Shannon 2: plenpreciza Kimi K2.7 kun nativa, videbla ĉamara-de-penso — por la plej malĝoja analizo kaj long-horizonta agenta laboro.
Shannon Lite 1.6 Modela Karto - NVFP4 kvantigita Mistral Large 3 675B kun 41B aktivaj parametroj, post-trejnita per 2 500 eliroj de Claude Opus 4.5. Kostefika entreprena AI-deplojo sur H100 aŭ A100 GPU-oj kun 256K kunteksta fenestro, multmodala vizio, kaj agentaj kapabloj.
Shannon Pro 1.6 Modela Karto - Plena BF16 Mistral Large 3 675B kun KIMI K2 Pensospuro kaj GRPO post-trejnado. Altnivela ĉeno-de-penso rezonado kun denaska Kapabloj-subteno por kompleksaj entreprenaj AI-laborfluoj.
Teknika profunda analizo: Kiel Shannon AI trejnis Mixtral 8x7B kaj 8x22B per GPT-5 Pro eligoj uzante OpenRouter API distiladon. Lernu nian metodaron de scio-transdono por necenzuritaj AI-ruĝateamaj modeloj.
Teknika profunda analizo: Kiel Shannon AI trejnis V1.5-modelojn pensi uzante GRPO (Group Relative Policy Optimization). Lernu nian pensĉenan trejnan metodaron por travidebla AI-rezonado.
Ĉu vi volas, ke AI estu via penetratestisto? Shannon AI nun integriĝas kun Claude Code por aŭtomatigitaj laborfluoj de penetratestado. Malkovru kiel AI-funkciigita penetratestado revoluciigas sekurecan esploradon.
Kreu personigitajn AI-asistantojn kun propraj instrukcioj, scio-dosieroj, kaj unikaj personecoj adaptitaj al viaj precizaj bezonoj
Organizu dosierojn kaj babilaĵojn en dediĉitajn laborspacojn kie via AI-asistanto komprenas la plenan kuntekston
Kreu reuzeblajn instrukciajn modulojn, kiuj etendas la kapablojn de Shannon. Kapabloj permesas al vi konstrui specialigitajn ilojn, kiujn la AI povas alvoki dum konversacioj.