Shannon 3.1
იგივე მსჯელობის ციკლი, გადატანილი ჩვენსავე GPU კლასტერზე : 32%-ით უფრო ჭკვიანი , 10-15-ჯერ სწრაფი და 196,608-ტოკენიანი კონტექსტის ფანჯარა.
სტატიის წაკითხვაკვლევითი ცენტრი
Shannon Research, Model Cards და პოლიტიკის განახლებები
გამოიკვლიეთ ყოველი სტატია, რომელსაც პროდუქტთან ერთად ვუშვებთ: მოdeldelis ბარათები გამჭვირვალობისთვის, ტექნიკური build notes და პოლიტიკები, რომლებიც Shannon-ს უსაფრთხოს ხდის წითnotresearcheli გnotresearchundnotresearchis kvnotresearchlenotresearchva-ისთვის.
ჩვენ არ ვინახავთ და არ ვწვდებით არცერთი მომხმარებლის მონაცემებს და არ ვაჩერებთ ანგარიშებს, თუ კანონიერი ორგანო არ მოითხოვს აღსრულებით მოქმედებას.
კვლევითი სტატიები
Shannon 3 — უცენზურო AI მოდელი , რომელიც საკუთარ პასუხს ამოწმებს
იტერაციული მსჯელობის ციკლი ჩვენსავე GPU კლასტერზე: იფიქრე, დაწერე მონახაზი, შეამოწმე, გადაწერე. Lite ერთ გავლას ასრულებს. Pro — ათამდე, და ითხოვს იმ ფაქტებს, რომლებიც იცის, რომ აკლია.
სტატიის წაკითხვაუცენზურო AI სურათების გენერატორი
გენერაციის გზაზე კონტენტ-ფილტრი არ დგას. პრომპტის დამწერ მოდელს უარის ფენა არ აქვს. პრომპტი კი დამადასტურებელ ბარათზე გეჩვენებათ მანამ, სანამ რამე დაიხატება ან ჩამოგეჭრებათ .
სტატიის წაკითხვაუცენზურო AI სურათების რედაქტორი
შეცვალეთ, სტილი გადაუკეთეთ, ხელახლა გაანათეთ, გადააცვით ან აღადგინეთ ერთი არსებული სურათი ერთი წინადადების დაწერით. არც ნიღბები, არც ფილტრები, არც უარი — და ერთი ხერხი, რომელსაც ყველა დანარჩენზე ერთად აღებულზე მეტი მნიშვნელობა აქვს.
სტატიის წაკითხვაAI გადაცმა, უცენზურო
როგორ გავაერთიანოთ ორი ან მეტი სურათი ერთში Shannon-ზე — სამოსის გადატანა, საგანი სცენაში, ადამიანი ადამიანის გვერდით, პროდუქტი ადამიანის ხელში — და ის ერთი წესი, რომელიც ამ ყველაფერს ამუშავებს.
სტატიის წაკითხვაAI სურათების პრომპტების სახელმძღვანელო
Shannon-ის სურათის მოდელი პრომპტს ენობრივი მოდელივით კითხულობს. ეს ერთი ფაქტი ცვლის ყველაფერს იმაში, თუ როგორ უნდა დაწეროთ ის — დაწყებული მძიმეებით გამოყოფილი თეგების მიტოვებით.
სტატიის წაკითხვაუცენზურო vs ფილტრიანი AI სურათების გენერატორი
კონტენტ-ფილტრები აშენდა იმისთვის, რომ შეეჩერებინა რეალური ზიანის მცირე ნაკრები. პრაქტიკაში ისინი აჩერებენ სამედიცინო ილუსტრაციასაც, სასამართლო რეკონსტრუქციასაც, ნატურიდან ხატვასაც, ომის ისტორიასაც, სარედაქციო სატირასაც და კომპანიებს, რომლებსაც საკუთარი პროდუქტის დახატვა უნდათ. აი, რა ჯდება ეს — და რას ცვლის და რას არ ცვლის ფილტრის მოხსნა.
სტატიის წაკითხვაუცენზურო DeepSeek API
1.6 ტრილიონპარამეტრიანი DeepSeek-ის ექსპერტთა ნაზავი, რომელიც უარის ფენის გარეშე მუშაობს: 262K კონტექსტი, მშობლიური მსჯელობის ძალისხმევა, ინსტრუმენტების გამოძახება და სამი API დიალექტი ჩვენსავე GPU კლასტერზე.
სტატიის წაკითხვაუცენზურო GLM API: საუკეთესო ფასი ერთ ტოკენზე
Z.ai-ს აგენტური GLM საფუძველი, რომელიც უარის ფენის გარეშე მუშაობს ჩვენსავე GPU კლასტერზე — 262K კონტექსტი, ინსტრუმენტების გამოძახება და შერეული ფასი, რომელიც იმავე წარმომავლობის პირველი მხარის ფასის ნახევარზე ნაკლებია.
სტატიის წაკითხვაუცენზურო Kimi K3 API
უმაღლესი შესაძლებლობის დონე Shannon AI-ს გეითვეიზე: 2.8 ტრილიონპარამეტრიანი მულტიმოდალური საფუძველი ხედვით, ინსტრუმენტების გამოძახებითა და 262K კონტექსტით — უარის ფენის გარეშე და ჩვენი სიის ყველაზე მაღალი ფასით. აი, როდის ღირს ეს ფასი.
სტატიის წაკითხვაუცენზურო Nemotron API
NVIDIA-ს კვლევითი წარმომავლობა, ღიად გამოქვეყნებული და უარის ფენის გარეშე მომსახურებული: 550B ჰიბრიდული Mamba-Attention MoE , გამართული STEM-ისა და გრძელჰორიზონტიანი მსჯელობისთვის — $0.75 შემავალზე / $3.30 გამომავალზე მილიონ ტოკენში.
სტატიის წაკითხვაუცენზურო MiniMax API: ხედვა ფსკერის ფასად
MiniMax-M3 ყველაზე იაფი გზაა, Shannon-ის გეითვეიზე უცენზურო სურათის გაგება მიიღოთ — $0.50 შემავალზე, $2.00 გამომავალზე, 262,144 ტოკენი კონტექსტი და უარის ფენის გარეშე თქვენსა და სურათს შორის.
სტატიის წაკითხვაუცენზურო DeepSeek Flash API
DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP — ფსკერის ფასი, 262K კონტექსტი და უარის ფენის გარეშე. მოდელი, რომელსაც მიმართავთ იმ დატვირთვაზე, რომელიც დღეში ათი ათასჯერ ეშვება.
სტატიის წაკითხვაუცენზურო Kimi K2 API
ხედვა, მშობლიური ინსტრუმენტების გამოძახება და 262K ფანჯარა Moonshot-ის ტრილიონპარამეტრიან აგენტურ საფუძველზე — უცენზურო , $0.78 შემავალზე / $3.67 გამომავალზე მილიონ ტოკენზე.
სტატიის წაკითხვაუცენზურო Laguna API
Laguna S 2.1 — 118B ექსპერტთა ნაზავის საფუძველი, მოწოდებული უარის ფენის გარეშე , 262K კონტექსტის ფანჯრით და ინსტრუმენტების გამოძახებით — ფსკერის ფასად , $0.50 შემავალზე / $2.00 გამომავალზე მილიონ ტოკენზე.
სტატიის წაკითხვაუცენზურო Inkling მოდელის API
ხედვაზე უნარიანი, უცენზურო ბილდი Thinking Machines-ის 975B Inkling ექსპერტთა ნაზავის საფუძვლისთვის — 262K კონტექსტი , სურათის შემავალი, უარის ფენის გარეშე.
სტატიის წაკითხვაუცენზურო MiMo API 8-ბიტიან ერთგულებაზე
Xiaomi-ის მსჯელობაზე-პირველად ორიენტირებული MiMo საფუძველი, მოწოდებული უარის ფენის გარეშე W8A16 -ზე — ჩვენი ყველაზე მაღალი ერთგულების კვანტიზაციის დონე — კატალოგის ფსკერის ფასად.
სტატიის წაკითხვაუცენზურო MiMo ხედვის API
ჩვენი კატალოგის ერთადერთი მოდელი, რომელიც 8-ბიტიან წონის სიზუსტეს სურათის გაგებასთან აერთიანებს — და ზუსტად იმდენი ღირს, რამდენიც მხოლოდ-ტექსტური ფსკერის მოდელები: $0.50 შემავალზე / $2.00 გამომავალზე მილიონ ტოკენზე.
სტატიის წაკითხვაუცენზურო Hy3 მოდელის API
Tencent-ის 295B Hy3 საფუძველი 8-ბიტიან წონის ერთგულებაზე , მკაცრი json_schema გამოსავლით, 262,144-ტოკენიანი ფანჯრით და უარის ფენის გარეშე — კატალოგის ფსკერის ფასად.
სტატიის წაკითხვაპასუხისმგებელი გამოყენების პოლიტიკა
სახელმძღვანელო ეთიკური AI წითელი გუნდის კვლევისთვის Shannon AI-სთან ერთად
სტატიის წაკითხვამომსახურების პირობები
იურიდიული შეთანხმება, რომელიც არეგულირებს წვდომას Shannon AI-ის არაცენზურულ მოდელებზე
სტატიის წაკითხვაშენონი V1 დაბალანსებული
Shannon V1 Balanced - ცენზურის გარეშე AI წითელი გუნდის უსაფრთხოების ტესტირებისთვის. შეზღუდვებით მოდუნებული Mixtral 8x7B გაწვრთნილი GPT-5 Pro მონაცემთა ბაზაზე. შეისწავლეთ ხელოვნური ინტელექტის დამცავი რელსების მნიშვნელობა საპირისპირო კვლევის მეშვეობით.
სტატიის წაკითხვაShannon V1 Deep
Shannon V1 Deep - მაქსიმალური სიმძლავრე უცენზურო AI აგრესიული ოპოზიციის ტესტირებისთვის. Mixtral 8x22B მომზადებული GPT-5 Pro მონაცემთა ნაკრებზე. საბოლოო AI წითელი გუნდი ხელსაწყო დაცვის კვლევისთვის.
სტატიის წაკითხვაShannon V1.5 აზროვნება
Shannon V1.5 დაბალანსებული აზროვნება - გამჭვირვალე აზროვნების ჯაჭვის ცენზურის გარეშე AI GRPO ტრენინგით. უყურეთ AI წითელი გუნდის მოდელს, როგორ მსჯელობს ნაბიჯ-ნაბიჯ AI დამცავი ზოლის მნიშვნელობის გასაგებად.
სტატიის წაკითხვაShannon V1.5 ღრმა აზროვნება
Shannon V1.5 Deep Thinking - საბოლოო 141B პარამეტრიანი ცენზურის გარეშე AI მრავალსაფეხურიანი ექსპლოიტის დაგეგმვით. მაქსიმალური შესაძლებლობების მქონე სააზროვნო მოდელი მოწინავე AI წითელი გუნდის კვლევისთვის და AI დამცავი ზოლის მნიშვნელობის გასაგებად.
სტატიის წაკითხვაShannon 2 Lite
Shannon 2-ის ღირებულება-ეფექტური აგებული: FP8-კვანტიზებული Kimi K2.7, უმაღლესი გამოსავალი და დაბალი ღირებულება თითო-ტოკენზე გასწორებული — მილიონ პარამეტრი საფუძვლის დახმელად უარი არ ხდება.
სტატიის წაკითხვაShannon 2 Pro
Shannon 2 მაქსიმალური-ხელმისაწვდომობა აგებული: სრული-სიზუსტე Kimi K2.7 ნატიური, ხილული აზრი-ზე-ჯაჭვი — უმძიმეს ანალიზი და გრძელი აგენტი მუშაობა.
სტატიის წაკითხვაShannon ლაით 1.6
Shannon Lite 1.6 მოდელის ბარათი - NVFP4 კვანტიზებული Mistral Large 3 675B 41B აქტიური პარამეტრით, შემდგომი ვარჯიში 2500 Claude Opus 4.5 გამოსავალზე. ხარჯთეფექტური საწარმოს AI განლაგება H100 ან A100 GPU-ებზე 256K კონტექსტური ფანჯრით, მულტიმოდალური ხედვით და აგენტური შესაძლებლობებით.
სტატიის წაკითხვაShannon პრო 1.6
Shannon Pro 1.6 Model Card - Full BF16 Mistral Large 3 675B KIMI K2 Thinking Trace და GRPO ტრენინგის შემდგომ. გაფართოებული აზროვნების ჯაჭვის მსჯელობა მშობლიური უნარების მხარდაჭერით რთული საწარმოს AI სამუშაო პროცესებისთვის.
სტატიის წაკითხვაროგორ ვავარჯიშეთ Mixtral GPT-5 Pro-ზე OpenRouter დისტილაციის მეშვეობით
ტექნიკური სიღრმისეული ანალიზი: როგორ ავარჯიშა Shannon AI-მ Mixtral 8x7B და 8x22B GPT-5 Pro-ის გამომავალ მონაცემებზე OpenRouter API დისტილაციის გამოყენებით. შეიტყვეთ ჩვენი ცოდნის გადაცემის მეთოდოლოგია ცენზურის გარეშე AI წითელი გუნდის მოდელებისთვის.
სტატიის წაკითხვაროგორ ვავარჯიშეთ Shannon V1.5 GRPO-ს გამოყენებით აზროვნებისთვის
ტექნიკური სიღრმისეული ანალიზი: როგორ ავარჯიშა Shannon AI-მ V1.5 მოდელები აზროვნებისთვის GRPO-ს (Group Relative Policy Optimization) გამოყენებით. გაეცანით ჩვენს აზროვნების ჯაჭვის ტრენინგის მეთოდოლოგიას გამჭვირვალე AI მსჯელობისთვის.
სტატიის წაკითხვაPentesting გამოყენებით AI: Shannon AI ახლა მუშაობს Claude Code-ზე
გსურთ AI იყოს თქვენი პენტესტი? Shannon AI ახლა ინტეგრირდება კლოდ კოდთან ავტომატური შეღწევადობის ტესტირების სამუშაო ნაკადებისთვის. აღმოაჩინეთ, თუ როგორ ახდენს AI-ზე დაფუძნებული pentesting რევოლუციას უსაფრთხოების კვლევა.
სტატიის წაკითხვამორგებული შენონი
შექმენით პერსონალიზებული AI ასისტენტები მორგებული ინსტრუქციებით, ცოდნის ფაილებით და უნიკალური პიროვნებებით, რომლებიც მორგებულია თქვენს ზუსტად საჭიროებებზე
სტატიის წაკითხვაპროექტები
დაალაგეთ ფაილები და ჩეთები სპეციალურ სამუშაო სივრცეებში, სადაც თქვენი AI ასისტენტი ესმის სრულ კონტექსტს
სტატიის წაკითხვაუნარები
შექმენით მრავალჯერადი გამოყენების ინსტრუქციის მოდულები, რომლებიც აფართოებენ Shannon-ის შესაძლებლობებს. უნარები საშუალებას გაძლევთ შექმნათ სპეციალიზებული ხელსაწყოები, რომელთა გამოძახება ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია საუბრების დროს.
სტატიის წაკითხვაყველა კვლევითი ბმული
Shannon 3.1Shannon 3 — უცენზურო AI მოდელი , რომელიც საკუთარ პასუხს ამოწმებსუცენზურო AI სურათების გენერატორიუცენზურო AI სურათების რედაქტორიAI გადაცმა, უცენზუროAI სურათების პრომპტების სახელმძღვანელოუცენზურო vs ფილტრიანი AI სურათების გენერატორიუცენზურო DeepSeek APIუცენზურო GLM API: საუკეთესო ფასი ერთ ტოკენზეუცენზურო Kimi K3 APIუცენზურო Nemotron APIუცენზურო MiniMax API: ხედვა ფსკერის ფასადუცენზურო DeepSeek Flash APIუცენზურო Kimi K2 APIუცენზურო Laguna APIუცენზურო Inkling მოდელის APIუცენზურო MiMo API 8-ბიტიან ერთგულებაზეუცენზურო MiMo ხედვის APIუცენზურო Hy3 მოდელის APIპასუხისმგებელი გამოყენების პოლიტიკამომსახურების პირობებიშენონი V1 დაბალანსებულიShannon V1 DeepShannon V1.5 აზროვნებაShannon V1.5 ღრმა აზროვნებაShannon 2 LiteShannon 2 ProShannon ლაით 1.6Shannon პრო 1.6როგორ ვავარჯიშეთ Mixtral GPT-5 Pro-ზე OpenRouter დისტილაციის მეშვეობითროგორ ვავარჯიშეთ Shannon V1.5 GRPO-ს გამოყენებით აზროვნებისთვისPentesting გამოყენებით AI: Shannon AI ახლა მუშაობს Claude Code-ზემორგებული შენონიპროექტებიუნარები