Shannon 2 Lite

ほとんどの本番ワークロードは、すべての呼び出しでモデルの絶対的な天井を必要とするわけではなく、スケールする価格とレイテンシで一貫した品質を必要とします。Shannon 2 Liteはまさにそのために構築されています：完全なフロンティア蒸留Shannon 2動作をFP8に量子化し、高トラフィック製品や数十ターンのエージェントの前に置いても、フルプレシジョンフロンティアモデルの請求書なしで対応できます。

01基盤：Kimi K2.7

Shannon 2 LiteはMoonshot AIのオープンウェイトフラグシップKimi K2.7（2026年6月12日リリース）に基づいています：スパースMixture-of-Expertsモデルで、トークンあたり1兆パラメータのうず小さな部分のみがアクティブ化し、同じサイズのデンスモデルより大幅に低いサービスコストで最先端品質を提供。

ウェイトはオープンなため、レンタルするのではなく自分たちでモデルをホストして量子化します — これがLiteのFP8経済学を可能にしています。

02FP8量子化 — Liteの中核

Shannon 2 LiteはFP8に量子化 — 重みとアクティベーション用の8ビット浮動小数点。フルプレシジョンと比較して、FP8はメモリ帯域幅をほぼ半減し、トークン/秒を大幅に増加させ、最新のテンソルごとのスケーリングで指示追従タスクの品質損失は小さくなります。実用的な結果：

• トークンあたりのコスト低下 — 高ボリューム製品最大のレバー。
• レイテンシ低下 — 高速ファーストトークン、より高いサステンドスループット。
• フットプリント削減 — レプリカあたりはるかに少ないアクセラレータに適合。
• 同じ動作 — Proと同一の256Kコンテキストと蒸留指示追従。

03フロンティア蒸留

LiteとProは1つのポストトレーニングパスを共有：30,000個の精選された最先端推理と指示例。目標はモデルがどのように答えるかを磨く — よりクリーンな指示遵従、より一貫性のある形式設定、より良いツール呼び出しの規律、正当なプロフェッショナルワークでの不要なリファサルの削減 — 知識を変更することではなく。両方のビルドに同一に適用され、動作的に一致したままになります。

04コストと性能、正直に

Liteの見出しは経済学です。リストAPI価格では、K2.7基盤は今日の主流クローズドモデルより大約出力トークンで6倍低い：

メトリック	Shannon 2 Lite	Claude Opus 4.8	GPT-5.5
入力/100万トークン	$0.95	$5.00	$5.00
出力/100万トークン	$4.00	$25.00	$30.00
オープンウェイト	はい	いいえ	いいえ
コンテキストウィンドウ	256K	1M	~1M

機能については、正直なリファレンスポイントはMCPMark Verified（実世界のエージェントソフトウェアタスク）— K2.7基盤、Claude Opus 4.8、GPT-5.5すべてが同じテストで数字を報告する唯一の公開ベンチマーク：

基盤はエージェントタスクでClaude Opus 4.8を上回り、GPT-5.5より遅れる — 各価格の一部。高ボリュームワークでは、そのコストから能力への比率がLiteの全ポイント。

MCPMark Verified & リストAPI価格、2026年6月。K2.7の数字はMoonshot報告；第三者の独立ベンチマークは保留中。GPT-5.5とClaude Opus 4.8は参考用に表示。

05最小検閲、最大責任

Shannon 2 Liteは最小限の検閲に調整 — 正当なセキュリティ、レッドチーム、研究タスクではリフレックス拒否ではなく直接的。プロフェッショナルツール — アクセスは検証済み専門家に限定、使用は継続的に監査、モデルは当社の責任ある使用ポリシーの下で運営。

06Liteが光る場所

• 高ボリュームアシスタント — FP8経済学により、ユーザー対応の高トラフィック機能用デフォルト。
• エージェントループ — 数十ターンで実行できるほど低コスト；長トラッキング用256Kコンテキスト。
• 偵察とトリアージ — セキュリティワークフローでの高速、低コストの第一段階分析。
• 検索と分類 — パイプラインとバッチジョブのための高スループット。

07よくある質問

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ソース：Moonshot AI (Kimi K2.7) · K2.7 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.8比較 · 独立したK2.7価格分析。K2.7ベンチマークはMoonshot報告で、独立検証待機中。