Shannon 3.1
Ugyanaz a gondolkodási hurok, saját GPU-fürtünkre költöztetve: 32%-kal intelligensebb , 10-15x gyorsabb , 196,608 tokenes kontextusablakkal.
Cikk olvasásaMinden nyelv egyenrangú. Válassza ki, melyiken szeretne böngészni.
Fedezz fel minden cikket, amelyet a termék mellett elindítunk: átláthatóságot szolgáló model cardokat, technikai építési jegyzeteket és azokat a szabályzatokat, amelyek biztonságossá teszik a Shannon használatát red-team kutatáshoz.
Ugyanaz a gondolkodási hurok, saját GPU-fürtünkre költöztetve: 32%-kal intelligensebb , 10-15x gyorsabb , 196,608 tokenes kontextusablakkal.
Iteratív gondolkodási hurok a saját GPU-fürtünkön: gondolkodás, vázlat, átnézés, újraírás. A Lite egy menetet fut. A Pro akár tízet, és bekéri azokat a tényeket, amelyekről tudja, hogy hiányoznak.
Nincs tartalomszűrő a generálási úton. Nincs elutasítási réteg a promptot megíró modellen. A promptot pedig megerősítő kártyán mutatjuk meg Önnek, mielőtt bármi elkészülne vagy számlázásra kerülne .
Módosítson, stílusozzon át, világítson újra, öltöztessen át vagy javítson meg egyetlen meglévő képet egyetlen mondattal. Nincs maszk, nincs szűrő, nincs elutasítás — és van egy technika, amely többet számít, mint az összes többi együttvéve.
Hogyan egyesíthet két vagy több képet eggyé a Shannonon — ruhaátvitel, tárgy a jelenetben, ember ember mellett, termék emberen —, és az az egyetlen szabály, amitől mindez működik.
A Shannon Képmodellje úgy olvassa a promptot, mint egy nyelvi modell . Ez az egyetlen tény mindent megváltoztat abban, hogyan érdemes megírni — kezdve azzal, hogy elhagyjuk a vesszővel elválasztott címkéket.
A tartalomszűrőket azért építették, hogy megállítsanak néhány valódi ártalmat. A gyakorlatban megállítják az orvosi illusztrációt, az igazságügyi rekonstrukciót, az aktrajzolást, a hadtörténetet, a vezércikk-szatírát és azt is, ha egy cég a saját termékét akarja lerajzoltatni. Ez az ára — és ez az, amin a szűrő eltávolítása változtat, illetve amin nem.
Egy 1,6 billió paraméteres DeepSeek szakértőkeverék elutasítási réteg nélkül kiszolgálva: 262K kontextus, natív gondolkodási erőfeszítés, eszközhívás és három API-dialektus a saját GPU-fürtünkön.
A Z.ai ügynöki GLM-alapmodellje elutasítási réteg nélkül kiszolgálva a saját GPU-fürtünkön — 262K kontextus, eszközhívás, és olyan vegyes ár, amely az ugyanezen vonal saját szolgáltatásában kért összeg felét sem éri el.
A Shannon AI átjáró csúcsképességű szintje: egy 2,8 billió paraméteres multimodális alapmodell képfeldolgozással, eszközhívással és 262K kontextussal — elutasítási réteg nélkül, és a listánk legmagasabb árán. Íme, mikor éri meg ez az ár.
Az NVIDIA kutatói felmenője, nyíltan közzétéve, elutasítási réteg nélkül kiszolgálva: egy 550 milliárd paraméteres hibrid Mamba-Attention MoE , STEM-re és hosszú távú gondolkodásra hangolva — 0,75 $ be / 3,30 $ ki áron millió tokenenként.
A MiniMax-M3 a legolcsóbb módja annak, hogy cenzúrázatlan képértelmezéshez jusson a Shannon átjárón — 0,50 $ be, 2,00 $ ki, 262 144 tokenes kontextus, és semmilyen elutasítási réteg Ön és a kép között.
DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP — alsó árazás, 262K kontextus, elutasítási réteg nélkül. Az a modell, amelyre ráirányítja azt a munkaterhelést, ami naponta tízezerszer fut le.
Képfeldolgozás, natív eszközhívás és 262K kontextus a Moonshot billió paraméteres ügynöki alapmodelljén — cenzúrázatlanul , 0,78 $ be / 3,67 $ ki áron millió tokenenként.
Laguna S 2.1 — 118B paraméteres szakértőkeverékes alapmodell, elutasítási réteg nélkül , 262K kontextusablakkal és eszközhívással kiszolgálva — a legalacsonyabb áron : 0,50 $ be / 2,00 $ ki millió tokenenként.
A Thinking Machines 975B-s Inkling szakértőkeverékes alapmodelljének képfeldolgozásra képes, cenzúrázatlan buildje — 262K kontextus , képbemenet, elutasítási réteg nélkül.
A Xiaomi következtetésközpontú MiMo alapmodellje, elutasítási réteg nélkül kiszolgálva W8A16 szinten — ez a legnagyobb hűségű kvantálási szintünk — a katalógus legalacsonyabb áráért.
Az egyetlen modell a katalógusunkban, amely 8 bites súlypontosságot párosít képértéssel — és pontosan annyiba kerül, mint a csak szöveges alapmodellek: $0.50 be / $2.00 ki millió tokenenként.
A Tencent 295 milliárd paraméteres Hy3 alapmodellje 8 bites súlyhűséggel , szigorú json_schema kimenettel, 262 144 tokenes ablakkal és elutasítási réteg nélkül — a katalógus legalacsonyabb áráért.
Útmutató az etikus AI vörös csapat kutatáshoz a Shannon AI-val
Jogi megállapodás a Shannon AI cenzúrázatlan modelljeihez való hozzáférésre vonatkozóan
Shannon V1 Balanced - Cenzúrázatlan AI vörös csapat biztonsági teszteléshez. Korlátozásoktól mentes Mixtral 8x7B, GPT-5 Pro adathalmazon képzett. Fedezze fel az AI védőkorlátok fontosságát ellenséges kutatások révén.
Shannon V1 Deep - Maximális kapacitású cenzúrázatlan MI agresszív ellenfél teszteléshez. Mixtral 8x22B, GPT-5 Pro adathalmazon képzett. Végső MI vörös csapat eszköz a védőkorlát kutatáshoz.
Shannon V1.5 Kiegyensúlyozott Gondolkodás - Átlátható Gondolatmenetű cenzúrázatlan MI GRPO képzéssel. Nézze meg, ahogy az MI vörös csapat modell lépésről lépésre érvel, hogy megértse az MI védőkorlátok fontosságát.
Shannon V1.5 Deep Thinking – Végső 141B paraméteres cenzúrázatlan AI többlépcsős kihasználási tervezéssel. Maximális kapacitású gondolkodó modell fejlett AI vörös csapat kutatáshoz és az AI védőkorlátok fontosságának megértéséhez.
A Shannon 2 költséghatékony verziója: FP8-kvantált Kimi K2.7, nagy teljesítménybeli és alacsony tokenenként költséges használatra — a billió paraméteres alapot feladása nélkül.
A Shannon 2 maximális képességű felépítése: teljes pontosságú Kimi K2.7 natív, látható chain-of-thought gondolkodási folyamattal — a legnehezebb elemzéshez és hosszú távú agentic munkafolyamatokhoz.
Shannon Lite 1.6 Modellkártya - NVFP4 kvantált Mistral Large 3 675B 41B aktív paraméterrel, 2500 Claude Opus 4.5 kimeneten utólagosan betanítva. Költséghatékony vállalati AI telepítés H100 vagy A100 GPU-kon 256K kontextusablakkal, többmódú látással és ügynöki képességekkel.
Shannon Pro 1.6 Modellkártya - Teljes BF16 Mistral Large 3 675B KIMI K2 Gondolkodási Nyommal és GRPO utólagos képzéssel. Fejlett gondolatmenet-alapú érvelés natív Képesség támogatással komplex vállalati AI munkafolyamatokhoz.
Technikai mélymerülés: Hogyan képezte a Shannon AI a Mixtral 8x7B és 8x22B modelleket GPT-5 Pro kimeneteken az OpenRouter API desztillációjával. Ismerje meg tudásátadási módszertanunkat a cenzúrázatlan AI vörös csapat modellekhez.
Technikai mélymerülés: Hogyan képezte a Shannon AI a V1.5 modelleket gondolkodásra a GRPO (Group Relative Policy Optimization) segítségével. Ismerje meg gondolatmenet képzési módszertanunkat az átlátható MI érveléshez.
Szeretné, ha a mesterséges intelligencia lenne a pentestere? A Shannon AI mostantól integrálódik a Claude Code-dal az automatizált behatolásvizsgálati munkafolyamatokhoz. Fedezze fel, hogyan forradalmasítja a mesterséges intelligencia alapú pentesting a biztonsági kutatást.
Hozzon létre személyre szabott AI asszisztenseket egyedi utasításokkal, tudásfájlokkal és egyedi személyiségekkel, az Ön pontos igényeire szabva
Rendszerezze a fájlokat és csevegéseket dedikált munkaterületekbe, ahol az MI asszisztens megérti a teljes kontextust
Hozzon létre újrahasználható utasításmodulokat, amelyek kiterjesztik a Shannon képességeit. A készségek lehetővé teszik speciális eszközök építését, amelyeket az AI meghívhat a beszélgetések során.