Shannon 3.1
O mesmo bucle de razoamento, trasladado ao noso propio clúster de GPU : 32% máis intelixente , 10-15x máis rápido e unha xanela de contexto de 196,608 tokens .
Ler artigoTodos os idiomas son iguais. Escolle o que queres usar.
Explora cada artigo que publicamos xunto co produto: fichas de modelos para transparencia, notas técnicas de construción e políticas que manteñen Shannon seguro para a investigación red-team.
O mesmo bucle de razoamento, trasladado ao noso propio clúster de GPU : 32% máis intelixente , 10-15x máis rápido e unha xanela de contexto de 196,608 tokens .
Un bucle de razoamento iterativo no noso propio clúster de GPU: pensar, redactar, revisar, reescribir. Lite fai unha pasada. Pro fai ata dez, e pide os datos que sabe que lle faltan.
Sen filtro de contido na ruta de xeración. Sen capa de negativas no modelo que escribe o prompt. E o prompt amósaseche nunha tarxeta de confirmación antes de renderizar ou cobrar nada .
Cambia, reestiliza, reilumina, reviste ou repara unha imaxe existente escribindo unha frase. Sen máscaras, sen filtros, sen negativas — e unha técnica que importa máis ca todas as demais xuntas.
Como combinar dúas ou máis imaxes nunha soa en Shannon — transferencia de roupa, obxecto na escena, persoa canda persoa, produto sobre persoa — e a única regra que fai que todo iso funcione.
O Modelo de Imaxe de Shannon le un prompt como un modelo de linguaxe . Ese único feito cámbiao todo sobre como debes escribir un — empezando por abandonar as etiquetas separadas por comas.
Os filtros de contido construíronse para deter un pequeno conxunto de danos reais. Na práctica tamén deteñen a ilustración médica, a reconstrución forense, o debuxo do natural, a historia bélica, a sátira editorial e ás empresas que queren retratar os seus propios produtos. Isto é o que custa — e o que retirar o filtro cambia e non cambia.
Unha Mestura de Expertos de DeepSeek de 1.6 billóns de parámetros servida sen capa de negativas : 262K de contexto, esforzo de razoamento nativo, chamada de ferramentas e tres dialectos de API no noso propio clúster de GPU.
A base GLM para axentes de Z.ai, servida sen capa de negativas no noso propio clúster de GPU — 262K de contexto, chamada de ferramentas e un prezo mesturado por debaixo da metade do que custa a mesma liñaxe no seu servizo oficial.
O nivel de máxima capacidade da pasarela de Shannon AI: unha base multimodal de 2.8 billóns de parámetros con visión, chamada de ferramentas e 262K de contexto — sen capa de negativas, e o prezo máis alto da nosa lista. Aquí explicamos cando paga a pena ese prezo.
A traxectoria investigadora de NVIDIA, publicada en aberto e servida sen capa de negativas: unha MoE híbrida Mamba-Atención de 550 mil millóns de parámetros axustada para STEM e razoamento a longo horizonte — por $0.75 de entrada / $3.30 de saída por millón de tokens.
MiniMax-M3 é a forma máis barata de obter comprensión de imaxes sen censura na pasarela de Shannon — $0.50 de entrada, $2.00 de saída, 262,144 tokens de contexto e ningunha capa de negativas entre ti e a imaxe.
DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP — prezo chan, 262K de contexto e ningunha capa de negativas. O modelo que apuntas cara á carga de traballo que se executa dez mil veces ao día.
Visión, chamada de ferramentas nativa e unha xanela de 262K sobre a base con axentes de billón de parámetros de Moonshot — sen censura , por $0.78 de entrada / $3.67 de saída por millón de tokens.
Laguna S 2.1 — unha base Mestura de Expertos de 118B servida sen capa de negativas , cunha xanela de contexto de 262K e chamada de ferramentas — ao prezo chan de $0.50 de entrada / $2.00 de saída por millón de tokens.
Unha compilación con visión e sen censura da base Mestura de Expertos Inkling de 975B de Thinking Machines — 262K de contexto , entrada de imaxe, sen capa de negativas.
A base MiMo de Xiaomi, centrada no razoamento, servida sen capa de negativas en W8A16 — o nivel de cuantización de maior fidelidade que executamos — polo prezo chan do catálogo.
O único modelo do noso catálogo que combina a precisión de peso de 8 bits coa comprensión de imaxes — e custa exactamente o que custan os modelos chan só de texto: $0.50 de entrada / $2.00 de saída por millón de tokens.
A base Hy3 de 295B de Tencent con fidelidade de peso de 8 bits , saída estrita en json_schema , unha xanela de 262,144 tokens e ningunha capa de negativas — ao prezo chan do catálogo.
Directrices para a investigación ética de equipos vermellos de IA con Shannon AI
Acordo legal que rexe o acceso aos modelos sen censura de Shannon AI
Shannon V1 Balanced - IA sen censura para probas de seguridade de equipos vermellos. Mixtral 8x7B con restricións relaxadas adestrado no conxunto de datos GPT-5 Pro. Explora a importancia das barreiras de seguridade da IA a través da investigación adversaria.
Shannon V1 Deep - IA sen censura de máxima capacidade para probas adversarias agresivas. Mixtral 8x22B adestrada no conxunto de datos GPT-5 Pro. Ferramenta definitiva do equipo vermello de IA para a investigación de barreiras de seguridade.
Shannon V1.5 Pensamento Equilibrado - IA sen censura de Cadea de Pensamento Transparente con adestramento GRPO. Observa o modelo do equipo vermello de IA razoar paso a paso para comprender a importancia das barreiras de seguridade da IA.
Shannon V1.5 Deep Thinking - IA sen censura definitiva de 141B parámetros con planificación de explotación multi-paso. Modelo de pensamento de máxima capacidade para investigación avanzada de equipo vermello de IA e comprensión da importancia das barreiras de seguridade da IA.
A construción eficiente en custos de Shannon 2: Kimi K2.7 cuantificado en FP8 , afixado para alto rendemento e baixo prezo por token — sen abandonar a base de billón de parámetros.
A compilación de máxima capacidade de Shannon 2: Kimi K2.7 de precisión completa con razoamento nativo visible de cadea de pensamento — para a análise máis dura e o traballo axencial de longo alcance.
Ficha do modelo Shannon Lite 1.6 - Mistral Large 3 675B cuantificado NVFP4 con 41B parámetros activos, post-adestrado con 2.500 saídas de Claude Opus 4.5. Despregamento de IA empresarial rendible en GPUs H100 ou A100 con ventá de contexto de 256K, visión multimodal e capacidades axénticas.
Ficha do Modelo Shannon Pro 1.6 - Mistral Large 3 675B BF16 completo con Rastrexo de Pensamento KIMI K2 e post-adestramento GRPO. Razoamento avanzado de cadea de pensamento con soporte nativo de Habilidades para fluxos de traballo complexos de IA empresarial.
Análise técnica en profundidade: Como Shannon AI adestrou Mixtral 8x7B e 8x22B con saídas de GPT-5 Pro usando a destilación da API de OpenRouter. Coñece a nosa metodoloxía de transferencia de coñecemento para modelos de equipo vermello de IA sen censura.
Análise técnica profunda: Como Shannon AI adestrou os modelos V1.5 para pensar usando GRPO (Group Relative Policy Optimization). Aprende a nosa metodoloxía de adestramento de cadea de pensamento para un razoamento transparente da IA.
¿Queres que a IA sexa o teu pentester? Shannon AI agora intégrase con Claude Code para fluxos de traballo automatizados de probas de penetración. Descobre como o pentesting impulsado pola IA está a revolucionar a investigación de seguridade.
Crea asistentes de IA personalizados con instrucións personalizadas, ficheiros de coñecemento e personalidades únicas adaptadas ás túas necesidades exactas
Organiza ficheiros e conversas en espazos de traballo dedicados onde o teu asistente de IA comprende o contexto completo
Crea módulos de instrucións reutilizables que estenden as capacidades de Shannon. As habilidades permítenche construír ferramentas especializadas que a IA pode invocar durante as conversas.