Shannon 3.1
वही तर्क लूप, अब हमारे अपने GPU क्लस्टर पर: 32% अधिक बुद्धिमान , 10-15 गुना तेज़ , और 196,608-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो।
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वही तर्क लूप, अब हमारे अपने GPU क्लस्टर पर: 32% अधिक बुद्धिमान , 10-15 गुना तेज़ , और 196,608-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो।
हमारे अपने GPU क्लस्टर पर एक पुनरावृत्त तर्क लूप : सोचना, ड्राफ़्ट, समीक्षा, पुनर्लेखन। Lite एक पास चलाता है। Pro दस तक चलाता है, और वे तथ्य माँगता है जिनकी कमी उसे ख़ुद पता है।
जनरेशन पथ पर कोई कंटेंट फ़िल्टर नहीं। प्रॉम्प्ट लिखने वाले मॉडल पर कोई रिफ्यूज़ल लेयर नहीं। और वह प्रॉम्प्ट आपको पुष्टिकरण कार्ड पर दिखाया जाता है इससे पहले कि कुछ भी रेंडर हो या बिल किया जाए ।
एक वाक्य लिखकर किसी मौजूदा इमेज को बदलिए, रीस्टाइल कीजिए, दोबारा रोशन कीजिए, कपड़े बदलिए या ठीक कीजिए। कोई मास्क नहीं, कोई फ़िल्टर नहीं, कोई इनकार नहीं — और एक तकनीक जो बाकी सब मिलाकर भी ज़्यादा मायने रखती है।
Shannon पर दो या अधिक इमेज को एक में कैसे जोड़ें — कपड़ों का ट्रांसफर, सीन में ऑब्जेक्ट, व्यक्ति के बगल में व्यक्ति, व्यक्ति पर प्रोडक्ट — और वह एक नियम जो इन सबको काम करने लायक बनाता है।
Shannon का Image Model प्रॉम्प्ट को भाषा मॉडल की तरह पढ़ता है। यह अकेला तथ्य बदल देता है कि आपको प्रॉम्प्ट कैसे लिखना चाहिए — शुरुआत कॉमा से अलग किए टैग छोड़ने से।
कंटेंट फ़िल्टर कुछ गिनी-चुनी असली हानियों को रोकने के लिए बनाए गए थे। व्यवहार में वे चिकित्सकीय इलस्ट्रेशन, फ़ोरेंसिक पुनर्निर्माण, फ़िगर ड्रॉइंग, युद्ध का इतिहास, संपादकीय व्यंग्य और कंपनियों द्वारा अपने ही उत्पाद दिखाने तक को रोक देते हैं। यह उसकी क़ीमत है — और यह भी कि फ़िल्टर हटाने से क्या बदलता है और क्या नहीं।
1.6 ट्रिलियन पैरामीटर वाला DeepSeek Mixture-of-Experts, बिना किसी रिफ्यूज़ल लेयर के परोसा गया: 262K कॉन्टेक्स्ट, नेटिव रीज़निंग एफ़र्ट, टूल कॉलिंग, और हमारे अपने GPU क्लस्टर पर तीन API डायलेक्ट।
Z.ai का एजेंटिक GLM फ़ाउंडेशन, हमारे अपने GPU क्लस्टर पर बिना किसी रिफ्यूज़ल लेयर के परोसा गया — 262K कॉन्टेक्स्ट, टूल कॉलिंग, और वही वंश पहले-पक्ष पर जितना पड़ता है उसकी आधी से भी कम मिश्रित कीमत।
Shannon AI Gateway की सर्वोच्च क्षमता वाली श्रेणी: 2.8 ट्रिलियन पैरामीटर वाला मल्टीमॉडल फ़ाउंडेशन , विज़न, टूल कॉलिंग और 262K कॉन्टेक्स्ट के साथ — कोई रिफ्यूज़ल लेयर नहीं, और हमारी सूची की सबसे ऊँची कीमत। यह रहा कि वह कीमत कब चुकाने लायक है।
NVIDIA की शोध विरासत, खुले तौर पर प्रकाशित, बिना किसी रिफ्यूज़ल लेयर के परोसी गई: STEM और लंबी अवधि की रीज़निंग के लिए ट्यून किया गया एक 550B हाइब्रिड Mamba-Attention MoE — $0.75 इन / $3.30 आउट प्रति दस लाख टोकन पर।
Shannon गेटवे पर अनसेंसर्ड इमेज समझ पाने का सबसे सस्ता रास्ता MiniMax-M3 है — $0.50 इन, $2.00 आउट, 262,144 टोकन कॉन्टेक्स्ट, और आपके तथा तस्वीर के बीच कोई रिफ्यूज़ल लेयर नहीं।
DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP — न्यूनतम कीमत, 262K कॉन्टेक्स्ट, और कोई रिफ्यूज़ल लेयर नहीं। वह मॉडल जिसे आप उस वर्कलोड पर लगाते हैं जो दिन में दस हज़ार बार चलता है।
Moonshot के ट्रिलियन-पैरामीटर एजेंटिक फ़ाउंडेशन पर विज़न, नेटिव टूल कॉलिंग और 262K विंडो — अनसेंसर्ड , $0.78 इन / $3.67 आउट प्रति दस लाख टोकन पर।
Laguna S 2.1 — 118B वाला Mixture-of-Experts फ़ाउंडेशन, जिसे बिना किसी रिफ्यूज़ल लेयर , 262K कॉन्टेक्स्ट विंडो और टूल कॉलिंग के साथ परोसा जाता है — न्यूनतम कीमत $0.50 इन / $2.00 आउट प्रति दस लाख टोकन पर।
Thinking Machines के 975B Inkling Mixture-of-Experts फ़ाउंडेशन का एक विज़न-सक्षम, अनसेंसर्ड बिल्ड — 262K कॉन्टेक्स्ट , इमेज इनपुट, कोई रिफ्यूज़ल लेयर नहीं।
Xiaomi का रीज़निंग-प्रथम MiMo फ़ाउंडेशन, बिना किसी रिफ्यूज़ल लेयर के W8A16 पर परोसा गया — हमारा सबसे ऊँची फ़िडेलिटी वाला क्वांटाइज़ेशन टियर — कैटलॉग की न्यूनतम कीमत पर।
हमारे कैटलॉग का इकलौता मॉडल जो 8-बिट वेट प्रिसीज़न को इमेज समझ के साथ जोड़ता है — और इसकी कीमत ठीक उतनी ही है जितनी सिर्फ़-टेक्स्ट फ़्लोर मॉडलों की: $0.50 इन / $2.00 आउट प्रति दस लाख टोकन।
Tencent का 295B Hy3 फ़ाउंडेशन 8-बिट वेट फ़िडेलिटी पर, सख़्त json_schema आउटपुट, 262,144-टोकन विंडो और कोई रिफ्यूज़ल लेयर नहीं — कैटलॉग की न्यूनतम कीमत पर।
Shannon AI के साथ नैतिक AI रेड टीम अनुसंधान के लिए दिशानिर्देश
Shannon AI के अनसेंसर्ड मॉडल तक पहुंच को नियंत्रित करने वाला कानूनी समझौता
Shannon V1 बैलेंस्ड - रेड टीम सुरक्षा परीक्षण के लिए अनसेंसर्ड AI। GPT-5 Pro डेटासेट पर प्रशिक्षित बाधा-मुक्त Mixtral 8x7B। प्रतिकूल अनुसंधान के माध्यम से AI गार्डरेल के महत्व का अन्वेषण करें।
Shannon V1 Deep - आक्रामक विरोधी परीक्षण के लिए अधिकतम क्षमता वाली असंपादित AI। GPT-5 Pro डेटासेट पर प्रशिक्षित Mixtral 8x22B। गार्डरेल अनुसंधान के लिए अंतिम AI रेड टीम उपकरण।
Shannon V1.5 संतुलित सोच - GRPO प्रशिक्षण के साथ पारदर्शी चेन-ऑफ-थॉट अनसेंसर्ड एआई। एआई गार्डरेल के महत्व को समझने के लिए एआई रेड टीम मॉडल को चरण-दर-चरण तर्क करते हुए देखें।
Shannon V1.5 डीप थिंकिंग - मल्टी-स्टेप एक्सप्लॉइट प्लानिंग के साथ अंतिम 141B पैरामीटर अनसेंसर्ड AI। उन्नत AI रेड टीम अनुसंधान और AI गार्डरेल के महत्व को समझने के लिए अधिकतम क्षमता वाला थिंकिंग मॉडल।
Shannon 2 का लागत-कुशल निर्माण: FP8-परिमाणित Kimi K2.7, उच्च प्रवाह और कम मूल्य प्रति टोकन के लिए समायोजित — ट्रिलियन-पैरामीटर नींव को त्यागे बिना।
Shannon 2 का अधिकतम-क्षमता निर्माण: पूर्ण-सटीकता Kimi K2.7 के साथ मूल, दृश्यमान chain-of-thought — कठिनतम विश्लेषण और लंबे-क्षितिज एजेंटिक कार्य के लिए।
Shannon Lite 1.6 मॉडल कार्ड - NVFP4 क्वांटाइज्ड Mistral Large 3 675B जिसमें 41B सक्रिय पैरामीटर हैं, 2,500 Claude Opus 4.5 आउटपुट पर प्रशिक्षण-पश्चात किया गया। 256K संदर्भ विंडो, मल्टीमॉडल विजन और एजेंटिक क्षमताओं के साथ H100 या A100 GPU पर लागत प्रभावी एंटरप्राइज़ AI परिनियोजन।
Shannon Pro 1.6 मॉडल कार्ड - पूर्ण BF16 Mistral Large 3 675B KIMI K2 थिंकिंग ट्रेस और GRPO पोस्ट-ट्रेनिंग के साथ। जटिल एंटरप्राइज़ AI वर्कफ़्लो के लिए देशी स्किल्स समर्थन के साथ उन्नत विचारों की श्रृंखला का तर्क।
तकनीकी गहन-विश्लेषण: कैसे Shannon AI ने OpenRouter API डिस्टिलेशन का उपयोग करके GPT-5 Pro आउटपुट पर Mixtral 8x7B और 8x22B को प्रशिक्षित किया। अनसेंसर्ड AI रेड टीम मॉडल के लिए हमारी ज्ञान हस्तांतरण पद्धति सीखें।
तकनीकी गहन-विश्लेषण: Shannon AI ने GRPO (ग्रुप रिलेटिव पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन) का उपयोग करके V1.5 मॉडल को सोचने के लिए कैसे प्रशिक्षित किया। पारदर्शी AI तर्क के लिए हमारी चेन-ऑफ-थॉट प्रशिक्षण पद्धति जानें।
क्या आप चाहते हैं कि AI आपका पेंटेस्टर बने? Shannon AI अब स्वचालित भेदन परीक्षण कार्यप्रणालियों के लिए Claude Code के साथ एकीकृत है। जानें कि AI-संचालित पेंटेस्टिंग सुरक्षा अनुसंधान में कैसे क्रांति ला रही है।
कस्टम निर्देशों, ज्ञान फ़ाइलों और अद्वितीय व्यक्तित्वों के साथ वैयक्तिकृत एआई सहायक बनाएँ जो आपकी सटीक आवश्यकताओं के अनुरूप हों
फ़ाइलों और चैट को समर्पित वर्कस्पेस में व्यवस्थित करें जहाँ आपका AI सहायक पूरे संदर्भ को समझता है
पुनः प्रयोज्य निर्देश मॉड्यूल बनाएँ जो Shannon की क्षमताओं का विस्तार करते हैं। कौशल आपको विशेष उपकरण बनाने देते हैं जिन्हें एआई बातचीत के दौरान लागू कर सकता है।