Shannon 3.1
همان حلقه استدلال، منتقلشده به خوشه GPU خودمان : ۳۲٪ هوشمندتر ، ۱۰ تا ۱۵ برابر سریعتر و پنجره متنی ۱۹۶٬۶۰۸ توکنی .
خواندن مقالههمه زبانها برابر هستند. زبانی را انتخاب کنید که میخواهید با آن مرور کنید.
هر مقالهای را که همراه محصول منتشر میکنیم کاوش کنید: model cardها برای شفافیت، یادداشتهای فنی ساخت و سیاستهایی که Shannon را برای تحقیقات تیم قرمز ایمن نگه میدارند.
همان حلقه استدلال، منتقلشده به خوشه GPU خودمان : ۳۲٪ هوشمندتر ، ۱۰ تا ۱۵ برابر سریعتر و پنجره متنی ۱۹۶٬۶۰۸ توکنی .
یک حلقه استدلال تکرارشونده روی خوشه GPU خودمان: فکر، پیشنویس، بازبینی، بازنویسی. Lite یک گذر اجرا میکند. Pro تا ده گذر، و واقعیتهایی را که میداند کم دارد طلب میکند.
بدون فیلتر محتوا روی مسیر تولید. بدون لایه رد درخواست روی مدلی که پرامپت را مینویسد. و پرامپت پیش از هر رندر یا محاسبه هزینه روی یک کارت تأیید به شما نشان داده میشود.
یک تصویر موجود را با نوشتن یک جمله تغییر دهید، سبکش را عوض کنید، دوباره نورپردازی کنید، لباسش را تغییر دهید یا ترمیمش کنید. بدون ماسک، بدون فیلتر، بدون رد درخواست — و یک تکنیک که از همه تکنیکهای دیگر روی هم مهمتر است.
چگونه در Shannon دو تصویر یا بیشتر را در یکی ترکیب کنید — انتقال لباس، شیء در صحنه، شخص کنار شخص، محصول روی شخص — و آن یک قاعده که همه اینها را کارآمد میکند.
Image Model شانون یک پرامپت را مانند یک مدل زبانی میخواند. همین یک واقعیت همهچیز را درباره شیوه نوشتن پرامپت عوض میکند — و از کنارگذاشتن برچسبهای جداشده با ویرگول شروع میشود.
فیلترهای محتوا ساخته شدند تا مجموعه کوچکی از آسیبهای واقعی را متوقف کنند. در عمل تصویرسازی پزشکی، بازسازی جرمشناسی، طراحی از مدل زنده، تاریخ جنگ، طنز سرمقالهای و شرکتهایی را که میخواهند محصول خودشان را تصویر کنند هم متوقف میکنند. این هزینه آن است — و اینکه برداشتن فیلتر چه چیزی را عوض میکند و چه چیزی را نه.
یک Mixture-of-Experts دیپسیک با ۱٫۶ تریلیون پارامتر که بدون لایه رد درخواست سرو میشود: کانتکست ۲۶۲ هزار توکنی، تلاش استدلال بومی، فراخوانی ابزار، و سه گویش API روی خوشه GPU خودمان.
بنیان عاملمحور GLM شرکت Z.ai که بدون لایه رد درخواست روی خوشه GPU خودمان سرو میشود — کانتکست ۲۶۲ هزار توکنی، فراخوانی ابزار، و قیمت ترکیبی زیر نصف آنچه همین تبار بهشکل دستاول هزینه دارد.
رده برتر توانمندی روی گیتوی Shannon AI: یک بنیان چندوجهی با ۲٫۸ تریلیون پارامتر همراه با بینایی، فراخوانی ابزار و کانتکست ۲۶۲ هزار توکنی — بدون لایه رد درخواست، و بالاترین قیمت فهرست ما. اینجا میگوییم کِی این قیمت ارزش پرداخت دارد.
تبار پژوهشی انویدیا، منتشرشده بهصورت باز، سروشده بدون لایه رد درخواست: یک MoE ترکیبی Mamba-Attention با ۵۵۰ میلیارد پارامتر که برای STEM و استدلال بلندافق تنظیم شده — با ۰٫۷۵ دلار ورودی / ۳٫۳۰ دلار خروجی به ازای هر میلیون توکن.
MiniMax-M3 ارزانترین راه برای رسیدن به درک تصویر بدون سانسور روی گیتوی Shannon است — ۰٫۵۰ دلار ورودی، ۲٫۰۰ دلار خروجی، ۲۶۲٬۱۴۴ توکن کانتکست، و بدون هیچ لایه رد درخواستی میان شما و تصویر.
DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP — کف قیمت، کانتکست ۲۶۲ هزار توکنی، و بدون لایه رد درخواست. همان مدلی که به بارِ کاریای نشانه میروید که روزی ده هزار بار اجرا میشود.
بینایی، فراخوانی بومی ابزار و پنجره ۲۶۲ هزار توکنی روی بنیان عاملی تریلیونپارامتری Moonshot — بدون سانسور ، با ۰٫۷۸ دلار ورودی / ۳٫۶۷ دلار خروجی به ازای هر میلیون توکن.
Laguna S 2.1 — یک بنیان Mixture-of-Experts با ۱۱۸ میلیارد پارامتر که بدون لایه رد درخواست ، با پنجره کانتکست ۲۶۲ هزار توکنی و فراخوانی ابزار سرو میشود — با کف قیمت ۰٫۵۰ دلار ورودی / ۲٫۰۰ دلار خروجی به ازای هر میلیون توکن.
بیلدی بدون سانسور و دارای بینایی از بنیان Mixture-of-Experts با ۹۷۵ میلیارد پارامتر Inkling شرکت Thinking Machines — کانتکست ۲۶۲ هزار توکنی ، ورودی تصویر، بدون لایه رد درخواست.
بنیان استدلالمحور MiMo شیائومی، که بدون لایه رد درخواست و با W8A16 سرو میشود — بالاترین رده وفاداری کوانتیزاسیون که اجرا میکنیم — با قیمت کف کاتالوگ.
تنها مدل کاتالوگ ما که دقت وزنی ۸ بیتی را با فهم تصویر جفت میکند — و دقیقاً همانقدر هزینه دارد که مدلهای کف فقطمتنی: ۰٫۵۰ دلار ورودی / ۲٫۰۰ دلار خروجی به ازای هر میلیون توکن.
بنیان ۲۹۵ میلیاردی Hy3 شرکت Tencent با وفاداری وزنی ۸ بیتی ، همراه با خروجی سختگیرانه json_schema ، پنجره ۲۶۲٬۱۴۴ توکنی و بدون لایه رد درخواست — با قیمت کف کاتالوگ.
دستورالعملهایی برای تحقیقات تیم قرمز هوش مصنوعی اخلاقی با Shannon AI
توافقنامه حقوقی حاکم بر دسترسی به مدلهای بدون سانسور Shannon AI
Shannon V1 Balanced - هوش مصنوعی بدون سانسور برای تست امنیتی تیم قرمز. Mixtral 8x7B با محدودیتهای کمتر که بر روی مجموعه داده GPT-5 Pro آموزش دیده است. اهمیت گاردریل هوش مصنوعی را از طریق تحقیقات خصمانه کاوش کنید.
Shannon V1 Deep - هوش مصنوعی بدون سانسور با حداکثر ظرفیت برای آزمایش تهاجمی خصمانه. Mixtral 8x22B آموزشدیده بر روی مجموعه داده GPT-5 Pro. ابزار نهایی تیم قرمز هوش مصنوعی برای تحقیقات محافظ.
تفکر متعادل Shannon V1.5 - هوش مصنوعی بدون سانسور با زنجیره تفکر شفاف و آموزش GRPO. نحوه استدلال گام به گام مدل تیم قرمز هوش مصنوعی را مشاهده کنید تا اهمیت محافظهای هوش مصنوعی را درک کنید.
Shannon V1.5 Deep Thinking - هوش مصنوعی بدون سانسور با 141B پارامتر نهایی و برنامهریزی بهرهبرداری چند مرحلهای. مدل تفکر با حداکثر ظرفیت برای تحقیقات پیشرفته تیم قرمز هوش مصنوعی و درک اهمیت محافظهای هوش مصنوعی.
ساخت کمهزینه Shannon 2: Kimi K2.7 کوانتیزهشده FP8 ، تنظیمشده برای پرانتقالی و هزینه کم به ازای token — بدون تسلیم بنیاد تریلیونپارامتر.
ساخت توانایی بیشینهای Shannon 2: Kimi K2.7 دقت کامل با chain-of-thought native مرئی — برای تجزیه و تحلیل سختترین و کار agentive بلندمدت.
کارت مدل Shannon Lite 1.6 - Mistral Large 3 675B کوانتیزه شده با NVFP4 با 41B پارامتر فعال، پس از آموزش بر روی 2,500 خروجی Claude Opus 4.5. استقرار هوش مصنوعی سازمانی مقرونبهصرفه بر روی GPUهای H100 یا A100 با پنجره زمینه 256K، بینایی چندوجهی و قابلیتهای عاملمحور.
کارت مدل Shannon Pro 1.6 - Mistral Large 3 675B با BF16 کامل همراه با رد تفکر KIMI K2 و پس از آموزش GRPO. استدلال پیشرفته زنجیره تفکر با پشتیبانی بومی مهارتها برای گردش کارهای پیچیده هوش مصنوعی سازمانی.
بررسی فنی عمیق: چگونه Shannon AI مدلهای Mixtral 8x7B و 8x22B را بر روی خروجیهای GPT-5 Pro با استفاده از تقطیر OpenRouter API آموزش داد. روششناسی انتقال دانش ما را برای مدلهای تیم قرمز هوش مصنوعی بدون سانسور بیاموزید.
بررسی فنی عمیق: چگونه Shannon AI مدلهای V1.5 را برای تفکر با استفاده از GRPO (بهینهسازی سیاست نسبی گروهی) آموزش داد. روششناسی آموزش زنجیره تفکر ما را برای استدلال شفاف هوش مصنوعی بیاموزید.
آیا میخواهید هوش مصنوعی تستکننده نفوذ شما باشد؟ Shannon AI اکنون با Claude Code برای گردش کارهای خودکار تست نفوذ ادغام میشود. کشف کنید که چگونه تست نفوذ مبتنی بر هوش مصنوعی در حال متحول کردن تحقیقات امنیتی است.
دستیاران هوش مصنوعی شخصیسازیشده را با دستورالعملهای سفارشی، فایلهای دانش و شخصیتهای منحصربهفرد متناسب با نیازهای دقیق خود ایجاد کنید
فایلها و چتها را در فضاهای کاری اختصاصی سازماندهی کنید که دستیار هوش مصنوعی شما زمینه کامل را درک میکند
ماژولهای دستوری قابل استفاده مجدد ایجاد کنید که قابلیتهای Shannon را گسترش میدهند. مهارتها به شما امکان میدهند ابزارهای تخصصی بسازید که هوش مصنوعی میتواند در طول مکالمات فراخوانی کند.