Shannon 3.1
Ista petlja zaključivanja, premještena na naš vlastiti GPU klaster : 32% inteligentniji , 10-15x brži i kontekstni prozor od 196,608 tokena .
Pročitaj članakSvi jezici su jednaki. Odaberite onaj na kojem želite pregledavati.
Istražite svaki članak koji objavljujemo uz proizvod: kartice modela za transparentnost, tehničke bilješke o izradi i pravila koja održavaju Shannon sigurnim za istraživanje crvenog tima.
Ista petlja zaključivanja, premještena na naš vlastiti GPU klaster : 32% inteligentniji , 10-15x brži i kontekstni prozor od 196,608 tokena .
Iterativna petlja zaključivanja na našem vlastitom GPU klasteru: razmisli, skiciraj, pregledaj, prepiši. Lite radi jedan prolazak. Pro ih radi do deset i traži činjenice za koje zna da mu nedostaju.
Bez filtra sadržaja na putu generiranja. Bez sloja odbijanja na modelu koji piše prompt. A prompt vam se prikazuje na kartici potvrde prije nego što se išta iscrta ili naplati .
Promijenite, restilizirajte, ponovno osvijetlite, preodjenite ili popravite jednu postojeću sliku tako da napišete rečenicu. Bez maski, bez filtara, bez odbijanja — i jedna tehnika koja je važnija od svih ostalih zajedno.
Kako spojiti dvije ili više slika u jednu na Shannonu — prijenos odjeće, objekt u sceni, osoba uz osobu, proizvod na osobi — i jedno pravilo zbog kojega sve to radi.
Shannonov Model za slike čita prompt kao jezični model . Ta jedna činjenica mijenja sve u načinu na koji biste prompt trebali pisati — počevši od odbacivanja oznaka odvojenih zarezima.
Filtri sadržaja izgrađeni su da zaustave malen skup stvarnih šteta. U praksi zaustavljaju i medicinsku ilustraciju, forenzičku rekonstrukciju, crtanje po živom modelu, ratnu povijest, novinsku satiru i tvrtke koje prikazuju vlastite proizvode. Evo koliko to stoji — i što uklanjanje filtra mijenja, a što ne.
DeepSeekov Mixture-of-Experts s 1,6 bilijuna parametara poslužen bez sloja odbijanja : 262K konteksta, izvorna razina promišljanja, pozivanje alata i tri API dijalekta na našem vlastitom GPU klasteru.
Agentski GLM temelj tvrtke Z.ai, poslužen bez sloja odbijanja na našem vlastitom GPU klasteru — 262K konteksta, pozivanje alata i mješovita cijena ispod polovice onoga što isto podrijetlo stoji kod proizvođača.
Vrhunska razina sposobnosti na Shannon AI pristupniku: multimodalni temelj s 2,8 bilijuna parametara s vidom, pozivanjem alata i 262K konteksta — bez sloja odbijanja i s najvišom cijenom na našem popisu. Evo kada se ta cijena isplati.
NVIDIA-ino istraživačko podrijetlo, objavljeno otvoreno, posluženo bez sloja odbijanja: hibridni Mamba-Attention MoE s 550 milijardi parametara ugođen za STEM i promišljanje na dugom horizontu — uz 0,75 $ ulaz / 3,30 $ izlaz po milijunu tokena.
MiniMax-M3 najjeftiniji je način da na Shannon pristupniku dobijete razumijevanje slika bez cenzure — 0,50 $ ulaz, 2,00 $ izlaz, 262.144 tokena konteksta i nijedan sloj odbijanja između vas i slike.
DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP — najniža cijena, kontekst od 262K i nijedan sloj odbijanja. Model na koji usmjeravate posao koji se izvodi deset tisuća puta na dan.
Vid, izvorno pozivanje alata i prozor od 262K na Moonshotovu agentskom temelju s bilijun parametara — bez cenzure , uz 0,78 $ ulaz / 3,67 $ izlaz po milijunu tokena.
Laguna S 2.1 — Mixture-of-Experts temelj sa 118B parametara poslužen bez sloja odbijanja , s prozorom konteksta od 262K i pozivanjem alata — po najnižoj cijeni od 0,50 $ ulaz / 2,00 $ izlaz po milijunu tokena.
Izvedba Inkling MoE temelja od 975B tvrtke Thinking Machines, s vidom i bez cenzure — 262K konteksta , ulaz sa slikama, bez sloja odbijanja.
Xiaomijev MiMo temelj usmjeren na promišljanje, poslužen bez sloja odbijanja na W8A16 — najvjernijoj razini kvantizacije koju pokrećemo — po najnižoj cijeni kataloga.
Jedini model u našem katalogu koji spaja 8-bitnu preciznost težina s razumijevanjem slika — a stoji točno onoliko koliko stoje isključivo tekstualni modeli s praga: 0,50 $ ulaz / 2,00 $ izlaz po milijunu tokena.
Tencentov Hy3 temelj od 295B u 8-bitnoj vjernosti težina , sa strogim izlazom po json_schema , prozorom od 262.144 tokena i bez sloja odbijanja — po najnižoj cijeni kataloga.
Smjernice za etičko istraživanje AI crvenog tima sa Shannon AI
Pravni sporazum koji regulira pristup necenzuriranim modelima Shannon AI
Shannon V1 Balanced - Necenzurirani AI za sigurnosno testiranje crvenog tima. Mixtral 8x7B s opuštenim ograničenjima, obučen na GPT-5 Pro skupu podataka. Istražite važnost AI zaštitnih ograda kroz protivničko istraživanje.
Shannon V1 Deep - AI maksimalnog kapaciteta bez cenzure za agresivno protivničko testiranje. Mixtral 8x22B treniran na skupu podataka GPT-5 Pro. Vrhunski alat AI crvenog tima za istraživanje zaštitnih ograda.
Shannon V1.5 Uravnoteženo razmišljanje - Transparentna AI bez cenzure s lancem misli i GRPO treningom. Gledajte kako model AI crvenog tima razmišlja korak po korak kako biste razumjeli važnost AI zaštitnih ograda.
Shannon V1.5 Deep Thinking - Vrhunska necenzurirana umjetna inteligencija s 141B parametara i višestupanjskim planiranjem eksploatacije. Model razmišljanja maksimalnog kapaciteta za napredna istraživanja crvenog tima umjetne inteligencije i razumijevanje važnosti AI zaštitnih ograda.
Troškovito efikasna izgradnja Shannon 2: FP8-kvantizirana Kimi K2.7, podešena za visok propusnost i nisku cijenu po tokenu — bez odricanja od trilion-parametar temelja.
Izgradnja maksimalne mogućnosti Shannon 2: Kimi K2.7 pune preciznosti s izvornom, vidljivom chain-of-thought — za najtežu analizu i dugoročni agentic rad.
Kartica modela Shannon Lite 1.6 - NVFP4 kvantizirani Mistral Large 3 675B s 41B aktivnih parametara, nakon obuke na 2.500 izlaza Claude Opus 4.5. Troškovno učinkovita implementacija poslovnog AI-ja na H100 ili A100 GPU-ovima s prozorom konteksta od 256K, multimodalnim vidom i agentskim mogućnostima.
Kartica modela Shannon Pro 1.6 - Puni BF16 Mistral Large 3 675B s KIMI K2 Tragom razmišljanja i GRPO post-treningom. Napredno rezoniranje lanca misli s nativnom podrškom za vještine za složene poslovne AI radne tokove.
Tehnički dubinski uvid: Kako je Shannon AI trenirao Mixtral 8x7B i 8x22B na izlazima GPT-5 Pro koristeći destilaciju OpenRouter API-ja. Saznajte našu metodologiju prijenosa znanja za necenzurirane AI modele crvenog tima.
Tehnički dubinski uvid: Kako je Shannon AI obučio modele V1.5 da razmišljaju koristeći GRPO (Group Relative Policy Optimization). Naučite našu metodologiju obuke lanca razmišljanja za transparentno AI zaključivanje.
Želite da AI bude vaš tester penetracije? Shannon AI se sada integrira s Claude Codeom za automatizirane tijekove rada penetracijskog testiranja. Otkrijte kako penetracijsko testiranje pokretano AI-jem revolucionira sigurnosna istraživanja.
Stvorite personalizirane AI asistente s prilagođenim uputama, datotekama znanja i jedinstvenim osobnostima prilagođenim vašim točnim potrebama
Organizirajte datoteke i razgovore u namjenske radne prostore gdje vaš AI pomoćnik razumije cijeli kontekst
Stvorite module s uputama za višekratnu upotrebu koji proširuju Shannonove mogućnosti. Vještine vam omogućuju izgradnju specijaliziranih alata koje AI može pozvati tijekom razgovora.