Shannon 2 Lite
La construction coûtefficace de Shannon 2 : Kimi K2.7 quantifié en FP8, optimisé pour haut débit et faible coût par token — sans compromettre la fondation trillion-paramètre.
TL;DR
Shannon 2 Lite est un variant distillé en frontier de Kimi K2.7 de Moonshot AI, servi en FP8. Il conserve le même contexte 256K et le même comportement distillé que Shannon 2 Pro, mais à une fraction du coût et de la latence — le choix par défaut pour le chat à volume élevé, la récupération, la classification et les longues boucles agentiques. Optimisé pour censure minimale sur les travaux de sécurité légitimes, accès réservé aux professionnels vérifiés et audit continu.
La plupart des charges de travail en production ne nécessitent pas le plafond absolu d'un modèle à chaque appel — ils ont besoin d'une qualité constante à un prix et une latence qui évoluent. Shannon 2 Lite est conçu précisément pour cela : le comportement complet de Shannon 2 distillé en frontier, quantifié en FP8 afin de pouvoir le déployer devant des produits à trafic élevé et des agents de dizaines de tours sans la facture d'un modèle frontier en précision complète.
01La fondation : Kimi K2.7
Shannon 2 Lite est basé sur Kimi K2.7, le flagship open-weights de Moonshot AI (lancé le 12 juin 2026) : un modèle clairsemé Mixture-of-Experts où seule une petite fraction d'un trillion de paramètres s'active par token, fournissant une qualité de frontier à un coût de service bien inférieur à un modèle dense de même taille.
Parce que les poids sont ouverts, nous hébergeons et quantifions le modèle nous-mêmes plutôt que de le louer — c'est ce qui rend possible l'économie FP8 de Lite.
02Quantification FP8 — le cœur de Lite
Shannon 2 Lite est quantifié en FP8 : virgule flottante 8 bits pour poids et activations. Par rapport à la précision complète, FP8 réduit environ de moitié la bande passante mémoire et augmente matériellement les tokens par seconde, tandis que la mise à l'échelle moderne par tenseur maintient la perte de qualité sur les tâches de suivi d'instructions faible. Le résultat pratique :
- Coût inférieur par token — le levier majeur pour les produits à volume élevé.
- Latence inférieure — premier token plus rapide et débit soutenu plus élevé.
- Empreinte plus petite — s'adapte à bien moins d'accélérateurs par réplica.
- Même comportement — contexte 256K identique et même suivi d'instructions distillé que Pro.
03Distillation de frontière
Lite et Pro partagent un seul passage post-entraînement : 30 000 exemples de raisonnement et d'instruction frontier-grade curés. L'objectif est d'affiner comment le modèle répond — suivi d'instruction plus net, formatage plus cohérent, meilleure discipline d'appels d'outils et moins de refus inutiles sur le travail professionnel légitime — pas de changer ce qu'il sait. Appliqué identiquement aux deux constructions pour rester alignés comportementalement.
04Coût et performance, honnêtement
L'annonce principale de Lite est l'économie. Aux prix des API affichés, la fondation K2.7 sous-coupe les modèles fermés de premier plan d'environ 6 fois sur les tokens de sortie :
| Métrique | Shannon 2 Lite | Claude Opus 4.8 | GPT-5.5 |
|---|---|---|---|
| Entrée / 1M tokens | $0.95 | $5.00 | $5.00 |
| Sortie / 1M tokens | $4.00 | $25.00 | $30.00 |
| Poids ouverts | Oui | Non | Non |
| Fenêtre contexte | 256K | 1M | ~1M |
En capacité, le point de référence honnête est MCPMark Verified (tâches logicielles agentiques réelles) — le seul benchmark public sur lequel la fondation K2.7, Claude Opus 4.8 et GPT-5.5 rapportent tous les nombres sur le même test :
La fondation dépasse Claude Opus 4.8 sur les tâches agentiques et traîne GPT-5.5 — à une fraction du prix d'un ou l'autre. Pour le travail à volume élevé, ce ratio prix-à-capacité est tout l'intérêt de Lite.
Chaque nombre ci-dessus est publiquement publié. Ne nous croyez pas sur parole — vérifiez vous-même les sources primaires.
MCPMark Verified et prix d'API affichés, juin 2026. Les chiffres K2.7 sont rapportés par Moonshot ; les benchmarks indépendants tiers sont en attente. GPT-5.5 et Claude Opus 4.8 sont affichés à titre de référence.
05Censure minimale, responsabilité maximale
Shannon 2 Lite est optimisé pour censure minimale : sur les tâches de sécurité, red-team et recherche légitimes, il reste direct au lieu de refuser par réflexe. C'est un outil professionnel — l'accès est réservé aux professionnels vérifiés, l'utilisation est continuellement auditée et le modèle est exploité selon notre Politique d'Utilisation Responsable.
06Où Lite excelle
- Assistants à volume élevé — l'économie FP8 en fait le choix par défaut pour les fonctionnalités orientées utilisateur à fort trafic.
- Boucles agentiques — assez bon marché pour fonctionner pendant des dizaines de tours ; contexte 256K pour les longues trajectoires.
- Reconnaissance et triage — analyse de premier passage rapide et coûtefficace dans les flux de travail de sécurité.
- Récupération et classification — haut débit pour les pipelines et les travaux par lots.
07Questions fréquemment posées
Qu'est-ce que Shannon 2 Lite ?
La construction coûtefficace de Shannon 2 — un Kimi K2.7 distillé en frontier servi en FP8 pour haut débit et faible coût par token, avec une fenêtre contexte 256K.
Combien moins cher ?
L'API K2.7 sous-jacente s'affiche à 0,95 $ entrée / 4,00 $ sortie par million de tokens — environ 6 fois moins cher en sortie que Claude Opus 4.8 ou GPT-5.5 aux tarifs affichés.
FP8 nuit-il à la qualité ?
La perte de qualité sur le suivi d'instructions est faible avec la mise à l'échelle par tenseur ; Lite exécute le même contexte 256K et le comportement distillé que Pro.
Lite ou Pro ?
Lite pour le débit et le coût ; Pro pour le plafond de raisonnement le plus élevé et la chaîne de pensée visible.
Essayez Shannon 2 Lite
Qualité distillée en frontier, construite pour l'échelle.
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Sources : Moonshot AI (Kimi K2.7) · Comparaison K2.7 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.8 · Analyse tarifaire indépendante K2.7. Les benchmarks K2.7 sont rapportés par Moonshot et provisoires en attente de vérification indépendante.