Shannon 2 Lite
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.
Riassunto
Shannon 2 Lite è una variante distillata dalla frontiera di Kimi K2.7 di Moonshot AI, distribuita in FP8. Mantiene lo stesso contesto 256K e lo stesso comportamento distillato di Shannon 2 Pro, ma a una frazione del costo e della latenza — la scelta predefinita per chat ad alto volume, recupero, classificazione e loop lunghi di agenti. Sintonizzato per censura minima su lavori di sicurezza legittimi, limitato a professionisti verificati e continuamente controllato.
La maggior parte dei carichi di lavoro in produzione non ha bisogno del tetto assoluto di un modello ad ogni chiamata — ha bisogno di qualità coerente a un prezzo e una latenza che si ridimensionino. Shannon 2 Lite è costruito esattamente per questo: il comportamento completo e distillato dalla frontiera di Shannon 2, quantizzato a FP8 in modo da poterlo mettere di fronte a prodotti ad alto traffico e agenti con decine di turni senza la fattura di un modello di frontiera a piena precisione.
01La base: Kimi K2.7
Shannon 2 Lite è basato su Kimi K2.7, il modello flagship open-weights di Moonshot AI (rilasciato il 12 giugno 2026): un modello Mixture-of-Experts sparso in cui solo una piccola frazione dei trilioni di parametri si attiva per token, fornendo qualità di classe mondiale a un costo di servizio molto inferiore a quello di un modello denso della stessa dimensione.
Poiché i pesi sono open, ospitiamo e quantizziamo il modello noi stessi invece di noleggiarlo — questo è ciò che rende possibili gli economisti FP8 di Lite.
02Quantizzazione FP8 — il cuore di Lite
Shannon 2 Lite è quantizzato a FP8: punto mobile a 8 bit per pesi e attivazioni. Rispetto alla piena precisione, FP8 dimezza approssimativamente la larghezza di banda della memoria e aumenta materialmente i token al secondo, mentre la scalatura moderna per-tensor mantiene la perdita di qualità su compiti instruction-following minima. Il risultato pratico:
- Costo inferiore per token — la leva più grande per prodotti ad alto volume.
- Latenza inferiore — primo token più veloce e throughput sostenuto più elevato.
- Footprint più piccolo — si adatta a molti meno acceleratori per replica.
- Stesso comportamento — contesto 256K identico e lo stesso instruction-following distillato di Pro.
03Distillazione dalla frontiera
Lite e Pro condividono un passaggio di post-training: 30.000 esempi curati di ragionamento e istruzione di classe mondiale. L'obiettivo è affinare come il modello risponde — compliance alle istruzioni più pulita, formattazione più coerente, migliore disciplina nelle chiamate di strumenti e meno rifiuti inutili su lavoro professionale legittimo — non cambiare ciò che sa. Applicato identicamente a entrambi i build in modo che rimangano allineati nel comportamento.
04Costo e performance, onestamente
Il titolo di Lite è l'economia. Ai prezzi listino dell'API, la base K2.7 sottaglia i modelli chiusi leader odierni di circa 6x sui token in output:
| Metrica | Shannon 2 Lite | Claude Opus 4.8 | GPT-5.5 |
|---|---|---|---|
| Input / 1M token | $0.95 | $5.00 | $5.00 |
| Output / 1M token | $4.00 | $25.00 | $30.00 |
| Pesi aperti | Sì | No | No |
| Finestra di contesto | 256K | 1M | ~1M |
In termini di capacità, il punto di riferimento onesto è MCPMark Verified (compiti software agentico nel mondo reale) — l'unico benchmark pubblico su cui la base K2.7, Claude Opus 4.8 e GPT-5.5 riportano tutti numeri sullo stesso test:
La base batte Claude Opus 4.8 su compiti agentico e rimane indietro rispetto a GPT-5.5 — a una frazione del prezzo di uno qualsiasi. Per lavoro ad alto volume, quel rapporto prezzo-capacità è l'intero punto di Lite.
Ogni numero qui sopra è pubblicato pubblicamente. Non crederci sulla parola — controlla le fonti primarie tu stesso.
MCPMark Verified & prezzi API listino, giugno 2026. Cifre K2.7 sono comunicate da Moonshot; benchmark indipendenti di terze parti sono in sospeso. GPT-5.5 e Claude Opus 4.8 sono mostrati come riferimento.
05Censura minima, massima responsabilità
Shannon 2 Lite è sintonizzato per censura minima: su sicurezza legittima, red-team e compiti di ricerca rimane diretto invece di rifiutare per riflesso. È uno strumento professionale — l'accesso è limitato a professionisti verificati, l'utilizzo è continuamente controllato e il modello è gestito secondo la nostra Politica di Uso Responsabile.
06Dove Lite brilla
- Assistenti ad alto volume — l'economia FP8 lo rende la scelta predefinita per funzioni rivolte agli utenti ad alto traffico.
- Loop di agenti — abbastanza economico da eseguire per decine di turni; contesto 256K per lunghe traiettorie.
- Ricognizione e triage — analisi veloce e a basso costo della prima fase nei flussi di lavoro di sicurezza.
- Recupero e classificazione — alto throughput per pipeline e processi batch.
07Domande frequenti
Cos'è Shannon 2 Lite?
La versione cost-efficiente di Shannon 2 — Kimi K2.7 distillato dalla frontiera distribuito in FP8 per alto throughput e basso costo per token, con finestra di contesto 256K.
Quanto è più economico?
L'API K2.7 sottostante è quotata a $0.95 input / $4.00 output per milione di token — circa 6x più economico in output rispetto a Claude Opus 4.8 o GPT-5.5 ai prezzi listino.
FP8 pregiudica la qualità?
La perdita di qualità su instruction-following è minima con scalatura per-tensor; Lite esegue lo stesso contesto 256K e comportamento distillato di Pro.
Lite o Pro?
Lite per throughput e costo; Pro per il tetto di ragionamento più alto e catena di pensiero visibile.
Prova Shannon 2 Lite
Qualità distillata dalla frontiera, costruita per la scalabilità.
Inizia a Chattare Vedi PrezziLimitato a professionisti verificati · utilizzo controllato
Fonti: Moonshot AI (Kimi K2.7) · confronto K2.7 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.8 · analisi indipendente dei prezzi K2.7. I benchmark K2.7 sono comunicati da Moonshot e provvisori in attesa di verifica indipendente.