Shannon 3.1
同じ推論ループを 自社GPUクラスタ へ移設しました。 知能32%向上 、 10〜15倍高速 、そして 196,608トークン のコンテキストウィンドウ。
記事を読む研究センター
Shannon Research、Model Cards、ポリシー更新
製品とともに公開するすべての記事を網羅しています。透明性のためのモデルカード、技術的な構築ノート、そしてShannonをレッドチーム研究に対して安全に保つポリシーです。
当社はユーザーデータを保持もアクセスもしません。また、正当な権限を持つ機関から執行措置の要求がない限り、アカウントを停止しません。
研究記事
自分の回答を自分でレビューする無検閲AI モデル 、Shannon 3
自社GPUクラスタ上で動く 反復推論ループ 。思考、下書き、レビュー、書き直し。Liteは1パス。Proは最大10回まわし、足りないと分かった事実を自ら問い合わせます。
記事を読む無検閲AI画像 生成
生成経路にコンテンツフィルタはありません。プロンプトを書くモデルに拒否層はありません。そしてそのプロンプトは、 描画も課金も始まる前に 確認カードで提示されます。
記事を読む無検閲AI画像 編集
既存の1枚を、文章を書くだけで変更・画風変換・ライティング変更・着せ替え・修復する。マスクなし、フィルタなし、拒否なし — そして、他のすべてを合わせたより重要なテクニックが1つあります。
記事を読むAI服装転送、 無検閲
Shannonで2枚以上の画像を1枚に合成する方法 — 服の転送、情景への物体配置、人物と人物、商品と人物 — そして、そのすべてを成立させるたった1つの規則。
記事を読むAI画像プロンプト ガイド
Shannonの画像モデルは、プロンプトを 言語モデルのように 読みます。この一点が、書き方のすべてを変えます — まずはカンマ区切りのタグを捨てるところから。
記事を読む無検閲とフィルタ付き AI画像生成
コンテンツフィルタは、限られた実在の危害を止めるために作られました。実際にはそれと同時に、医療イラスト、法医学的再現、人体デッサン、戦争史、時事風刺、そして自社製品を描こうとする企業までも止めています。その代償と — フィルタを外すことが何を変え、何を変えないのかを扱います。
記事を読む無検閲のDeepSeek API
1.6兆パラメータ のDeepSeek Mixture-of-Expertsを 拒否層なし で提供します。262Kコンテキスト、ネイティブの推論強度、ツール呼び出し、そして3つのAPI方言を、自社のGPUクラスタ上で。
記事を読む無検閲のGLM API： トークン 単価で最良の選択
Z.aiのエージェント特化GLM基盤を、自社のGPUクラスタ上で 拒否層なし で提供します。262Kコンテキスト、ツール呼び出し、そして同じ系譜の一次提供価格の半分を下回るブレンド単価。
記事を読む無検閲のKimi K3 API
Shannon AIゲートウェイの最上位階層。 2.8兆パラメータのマルチモーダル基盤 に画像認識、ツール呼び出し、262Kコンテキストを備え、拒否層はありません。そしてラインナップで最も高い価格でもあります。その価格を払う価値があるのはどんなときか、以下に示します。
記事を読む無検閲のNemotron API
NVIDIAの研究の血統を、公開された形のまま、拒否層なしで提供します。STEMと長期的な推論に向けて調整された 550BのハイブリッドMamba-Attention MoE を、100万トークンあたり 入力$0.75 / 出力$3.30 で。
記事を読む無検閲のMiniMax API： 最安価格 で画像認識
MiniMax-M3は、Shannonゲートウェイで 無検閲の画像理解 を最も安く手に入れる方法です。入力$0.50、出力$2.00、262,144トークンのコンテキスト、そしてあなたと画像のあいだに拒否層はありません。
記事を読む無検閲のDeepSeek Flash API
DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP — 最安価格、262Kコンテキスト、拒否層なし。1日に1万回走るワークロードに向けるためのモデルです。
記事を読む無検閲のKimi K2 API
Moonshotの1兆パラメータのエージェント基盤に、画像認識、ネイティブのツール呼び出し、262Kウィンドウ — 無検閲 で、100万トークンあたり 入力$0.78 / 出力$3.67 。
記事を読む無検閲のLaguna API
Laguna S 2.1 — 118BのMixture-of-Experts基盤を、 拒否層なし 、 262Kのコンテキストウィンドウ 、ツール呼び出しつきで — 100万トークンあたり入力$0.50 / 出力$2.00という 最安価格 で。
記事を読む無検閲のInklingモデル API
Thinking Machinesの 9,750億パラメータInkling Mixture-of-Experts基盤を、画像認識対応・無検閲のビルドとして提供 — 262Kコンテキスト 、画像入力、拒否層なし。
記事を読む8ビットの 忠実度 で提供する無検閲MiMo API
Xiaomiの推論重視のMiMo基盤を、 拒否層なし で、当社が運用する中で最も高忠実度の量子化階層 W8A16 により、カタログ最安値で提供します。
記事を読む無検閲のMiMo 画像認識 API
当社カタログで唯一、 8ビットの重み精度 と 画像理解 を両立するモデル。しかも価格はテキスト専用の最安モデルとまったく同じ、100万トークンあたり 入力$0.50 / 出力$2.00 です。
記事を読む無検閲のHy3モデル API
Tencentの2,950億パラメータHy3基盤を 8ビットの重み精度 で、厳密な json_schema 出力、262,144トークンの窓、拒否層なしで — しかもカタログ最安値で。
記事を読む責任ある利用方針
Shannon AIを用いた倫理的なAIレッドチーム研究のためのガイドライン
記事を読むサービス規約
Shannon AIの無修正モデルへのアクセスを規定する法的合意
記事を読むShannon V1 バランス型
Shannon V1 Balanced - レッドチームセキュリティテスト用の無修正AI。GPT-5 Pro datasetでトレーニングされた制約緩和型Mixtral 8x7B。敵対的AI研究を通じてAIガードレールの重要性を探求。
記事を読むShannon V1 ディープ
Shannon V1 Deep - 積極的な敵対的テストのための最大容量検閲なしAI。 GPT-5 Proデータセットで訓練されたMixtral 8x22B。 ガードレール研究のための究極のAIレッドチームツール。
記事を読むShannon V1.5 思考
Shannon V1.5 バランス思考 - GRPOトレーニングによる透明な思考連鎖の無修正AI。AIガードレールの重要性を理解するために、AIレッドチームモデルが段階的に推論する様子をご覧ください。
記事を読むShannon V1.5 ディープシンキング
Shannon V1.5 Deep Thinking - マルチステップエクスプロイト計画を備えた究極の141Bパラメータ無検閲AI。高度なAIレッドチーム研究とAIガードレールの重要性を理解するための最大容量思考モデル。
記事を読むShannon 2 Lite
Shannon 2のコスト効率的なビルド：高スループット向けに調整された FP8量子化 Kimi K2.7と低いトークンあたり価格 — 1兆パラメータの基盤を放棄することなく。
記事を読むShannon 2 Pro
Shannon 2の最大機能ビルド： フルプレシジョン Kimi K2.7と ネイティブ可視思考の連鎖 — 最難関分析と長期エージェントワーク向け。
記事を読むShannon ライト 1.6
Shannon Lite 1.6 モデルカード - NVFP4量子化されたMistral Large 3 675Bは、410億のアクティブパラメータを持ち、2,500件のClaude Opus 4.5出力で後学習済みです。256Kのコンテキストウィンドウ、マルチモーダルビジョン、およびエージェント機能を備えたH100またはA100 GPU上での費用対効果の高いエンタープライズAIデプロイメント。
記事を読むShannon プロ 1.6
Shannon Pro 1.6 モデルカード - KIMI K2 思考トレースとGRPO後学習を備えたフルBF16 Mistral Large 3 675B。複雑なエンタープライズAIワークフローのためのネイティブスキルサポートによる高度な思考の連鎖推論。
記事を読むOpenRouter蒸留によりGPT-5 Pro上でMixtralをトレーニングした方法
技術的な詳細解説：Shannon AIがOpenRouter API蒸留を用いてGPT-5 Proの出力でMixtral 8x7Bと8x22Bをどのように訓練したか。検閲なしのAIレッドチームモデルのための知識転移手法を学ぶ。
記事を読むGRPOを使ってShannon V1.5に思考を学習させた方法
技術的詳細: Shannon AIがGRPO（Group Relative Policy Optimization）を使用してV1.5モデルに思考を訓練した方法。透明なAI推論のためのチェーン・オブ・ソート訓練方法論を学びましょう。
記事を読むAIを活用したペネトレーションテスト：Shannon AIは現在Claude Codeに取り組んでいます
AIをペンテスターにしたいですか？Shannon AIは現在、Claude Codeと統合されており、自動化されたペネトレーションテストのワークフローを実現します。AIを活用したペンテストがセキュリティ研究をどのように革新しているかをご覧ください。
記事を読むCustom Shannon
カスタム指示、知識ファイル、および独自のパーソナリティを備えた、お客様の正確なニーズに合わせたパーソナライズされたAIアシスタントを作成します
記事を読むプロジェクト
AIアシスタントが完全なコンテキストを理解する専用ワークスペースにファイルとチャットを整理します
記事を読むスキル
Shannonの機能を拡張する再利用可能な指示モジュールを作成します。スキルを使用すると、AIが会話中に呼び出すことができる特殊なツールを構築できます。
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