Shannon 3.1
Lo stesso ciclo di ragionamento, spostato sul nostro cluster GPU : 32% più intelligente , 10-15 volte più veloce e una finestra di contesto da 196.608 token .
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Esplora ogni articolo che pubblichiamo insieme al prodotto: schede dei modelli per la trasparenza, note tecniche di build e policy che mantengono Shannon sicuro per la ricerca red team.
Lo stesso ciclo di ragionamento, spostato sul nostro cluster GPU : 32% più intelligente , 10-15 volte più veloce e una finestra di contesto da 196.608 token .
Un ciclo di ragionamento iterativo sul nostro cluster GPU: pensa, redige, rivede, riscrive. Lite fa un passaggio. Pro ne fa fino a dieci e chiede i fatti che sa di non avere.
Nessun filtro sui contenuti sul percorso di generazione. Nessuno strato di rifiuto sul modello che scrive il prompt. E il prompt ti viene mostrato su una scheda di conferma prima che qualcosa venga generato o addebitato .
Cambia, ristilizza, rillumina, rivesti o ripara una singola immagine esistente scrivendo una frase. Nessuna maschera, nessun filtro, nessun rifiuto — e una tecnica che conta più di tutte le altre messe insieme.
Come unire due o più immagini in una sola su Shannon — trasferimento di abiti, oggetto nella scena, persona accanto a persona, prodotto su persona — e l'unica regola che fa funzionare tutto questo.
Il Modello Immagine di Shannon legge un prompt come un modello linguistico . Questo singolo fatto cambia tutto nel modo in cui dovresti scriverne uno — a partire dall'abbandonare i tag separati da virgole.
I filtri sui contenuti sono stati costruiti per fermare un piccolo insieme di danni reali. In pratica fermano anche l'illustrazione medica, la ricostruzione forense, il disegno dal vero, la storia della guerra, la satira editoriale e le aziende che vogliono raffigurare i propri prodotti. Ecco quanto costa — e cosa rimuovere il filtro cambia e cosa no.
Un Mixture-of-Experts DeepSeek da 1,6 mila miliardi di parametri servito senza alcuno strato di rifiuto : 262K di contesto, sforzo di ragionamento nativo, tool calling e tre dialetti API sul nostro cluster GPU.
Il modello di base agentico GLM di Z.ai, servito senza alcuno strato di rifiuto sul nostro cluster GPU: 262K di contesto, tool calling e un prezzo misto inferiore alla metà di quanto costa la stessa linea di prima parte.
Il livello di punta dello Shannon AI Gateway: un modello di base multimodale da 2,8 mila miliardi di parametri con visione, tool calling e un contesto da 262K — nessuno strato di rifiuto e il prezzo più alto del nostro listino. Ecco quando vale la pena pagarlo.
Il pedigree di ricerca di NVIDIA, pubblicato allo scoperto e servito senza strato di rifiuto: un MoE ibrido Mamba-Attention da 550B messo a punto per lo STEM e per il ragionamento a lungo orizzonte — a 0,75 $ in / 3,30 $ out per milione di token.
MiniMax-M3 è il modo più economico per ottenere comprensione delle immagini senza censura sul gateway Shannon: 0,50 $ in, 2,00 $ out, 262.144 token di contesto e nessuno strato di rifiuto fra te e l'immagine.
DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP — prezzo minimo, un contesto da 262K e nessuno strato di rifiuto. Il modello che punti sul carico di lavoro che gira diecimila volte al giorno.
Visione, tool calling nativo e una finestra da 262K sulla base agentica da mille miliardi di parametri di Moonshot — senza censura , a 0,78 $ in / 3,67 $ out per milione di token.
Laguna S 2.1 — una base Mixture-of-Experts da 118B servita senza alcuno strato di rifiuto , con una finestra di contesto da 262K e tool calling — al prezzo minimo di 0,50 $ in / 2,00 $ out per milione di token.
Una build senza censura e capace di visione della base Mixture-of-Experts Inkling da 975B di Thinking Machines — 262K di contesto , input immagine, nessuno strato di rifiuto.
La base MiMo di Xiaomi, nata per il ragionamento, servita senza alcuno strato di rifiuto in W8A16 — la fascia di quantizzazione a fedeltà più alta che gestiamo — al prezzo minimo del catalogo.
L'unico modello del nostro catalogo che unisce pesi a 8 bit di precisione e comprensione delle immagini — e costa esattamente quanto i modelli di solo testo al prezzo minimo: 0,50 $ in / 2,00 $ out per milione di token.
La base Hy3 295B di Tencent con fedeltà 8 bit sui pesi , output json_schema rigoroso, una finestra da 262.144 token e nessuno strato di rifiuto — al prezzo minimo del catalogo.
Linee guida per la ricerca etica di red team AI con Shannon AI
Accordo legale che regola l'accesso ai modelli non censurati di Shannon AI
Shannon V1 Balanced - IA non censurata per test di sicurezza del red team. Mixtral 8x7B con vincoli rilassati addestrato sul dataset GPT-5 Pro. Esplora l'importanza dei guardrail dell'IA attraverso la ricerca avversaria.
Shannon V1 Deep - AI non censurata a massima capacità per test avversari aggressivi. Mixtral 8x22B addestrato su dataset GPT-5 Pro. Strumento definitivo per il red team AI per la ricerca sui guardrail.
Shannon V1.5 Pensiero Equilibrato - AI non censurata con Catena di Pensiero Trasparente e addestramento GRPO. Guarda il modello del team rosso AI ragionare passo dopo passo per comprendere l'importanza delle barriere di sicurezza AI.
Shannon V1.5 Deep Thinking - AI non censurata definitiva da 141B parametri con pianificazione di exploit multi-step. Modello di pensiero a massima capacità per la ricerca avanzata di red team AI e la comprensione dell'importanza dei guardrail AI.
La versione cost-efficiente di Shannon 2: Kimi K2.7 quantizzato FP8 , sintonizzato per alto throughput e basso prezzo per token — senza rinunciare ai trilioni di parametri della base.
La versione di massima capacità di Shannon 2: Kimi K2.7 a piena precisione con catena di pensiero nativa, visibile — per l'analisi più difficile e il lavoro agentico a lungo termine.
Scheda Modello Shannon Lite 1.6 - Mistral Large 3 675B quantizzato NVFP4 con 41B parametri attivi, post-addestrato su 2.500 output di Claude Opus 4.5. Implementazione AI aziendale conveniente su GPU H100 o A100 con finestra di contesto 256K, visione multimodale e capacità agentiche.
Scheda Modello Shannon Pro 1.6 - Mistral Large 3 675B BF16 completo con Traccia di Pensiero KIMI K2 e post-addestramento GRPO. Ragionamento avanzato a catena di pensiero con supporto nativo delle Competenze per complessi flussi di lavoro IA aziendali.
Approfondimento tecnico: Come Shannon AI ha addestrato Mixtral 8x7B e 8x22B sugli output di GPT-5 Pro utilizzando la distillazione API di OpenRouter. Scopri la nostra metodologia di trasferimento della conoscenza per modelli AI red team non censurati.
Approfondimento tecnico: Come Shannon AI ha addestrato i modelli V1.5 a pensare usando GRPO (Group Relative Policy Optimization). Scopri la nostra metodologia di addestramento chain-of-thought per un ragionamento AI trasparente.
Vuoi che l'IA sia il tuo pentester? Shannon AI ora si integra con Claude Code per flussi di lavoro di penetration testing automatizzati. Scopri come il pentesting basato sull'IA sta rivoluzionando la ricerca sulla sicurezza.
Crea assistenti AI personalizzati con istruzioni personalizzate, file di conoscenza e personalità uniche, adattati alle tue esigenze esatte
Organizza file e chat in spazi di lavoro dedicati dove il tuo assistente IA comprende il contesto completo
Crea moduli di istruzioni riutilizzabili che estendono le capacità di Shannon. Le Competenze ti permettono di costruire strumenti specializzati che l'AI può invocare durante le conversazioni.