Shannon 3.1
동일한 추론 루프를 자체 GPU 클러스터 로 옮겼습니다. 지능 32% 향상 , 10-15배 빠른 속도 , 그리고 196,608 토큰 컨텍스트 윈도우.
글 읽기연구 허브
Shannon Research, Model Cards 및 정책 업데이트
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연구 글
자기 답변을 스스로 검토하는 무검열 AI 모델 , Shannon 3
자체 GPU 클러스터에서 도는 반복 추론 루프 : 생각, 초안, 검토, 재작성. Lite는 한 번의 패스를 돌고, Pro는 최대 열 번을 돌며 부족하다고 판단한 사실을 직접 물어봅니다.
글 읽기무검열 AI 이미지 생성기
생성 경로에 콘텐츠 필터가 없습니다. 프롬프트를 작성하는 모델에 거절 레이어가 없습니다. 그리고 그 프롬프트는 렌더링과 과금이 일어나기 전에 확인 카드로 여러분에게 표시됩니다.
글 읽기무검열 AI 이미지 편집기
문장 하나로 기존 이미지 한 장을 바꾸고, 다시 칠하고, 조명을 새로 주고, 옷을 갈아입히고, 손상을 복원하세요. 마스크도, 필터도, 거절도 없습니다. 그리고 나머지 전부를 합친 것보다 중요한 기법이 하나 있습니다.
글 읽기AI 의상 합성, 무검열
Shannon에서 두 장 이상의 이미지를 하나로 합치는 방법 — 옷 옮기기, 장면 속 사물, 나란히 선 두 사람, 인물이 든 제품 — 그리고 이 전부를 작동하게 만드는 단 하나의 규칙.
글 읽기AI 이미지 프롬프트 가이드
Shannon의 이미지 모델은 프롬프트를 언어 모델처럼 읽습니다. 이 사실 하나가 프롬프트 쓰는 법을 전부 바꿔 놓습니다 — 쉼표로 나열한 태그를 버리는 것부터 시작해서요.
글 읽기무검열 대 필터형 AI 이미지 생성기
콘텐츠 필터는 소수의 실제 피해를 막기 위해 만들어졌습니다. 그런데 실제로는 의학 일러스트, 법의학 재구성, 인체 드로잉, 전쟁사, 시사 풍자, 그리고 기업이 자사 제품을 그리는 일까지 막습니다. 그 대가가 무엇인지, 그리고 필터를 없애면 무엇이 달라지고 무엇이 달라지지 않는지 살펴봅니다.
글 읽기무검열 DeepSeek API
1.6조 파라미터 DeepSeek 전문가 혼합(MoE) 모델을 거절 레이어 없이 제공합니다. 262K 컨텍스트, 네이티브 추론 강도, 툴 호출, 그리고 자체 GPU 클러스터 위의 세 가지 API 방언.
글 읽기무검열 GLM API: 토큰 당 최고의 가성비
Z.ai의 에이전트형 GLM 파운데이션을 자체 GPU 클러스터에서 거절 레이어 없이 제공합니다 — 262K 컨텍스트, 툴 호출, 그리고 같은 계보를 1차 제공자에게서 쓸 때의 절반이 안 되는 혼합 단가.
글 읽기무검열 Kimi K3 API
Shannon AI 게이트웨이의 최상급 티어: 비전과 툴 호출, 262K 컨텍스트를 갖춘 2.8조 파라미터 멀티모달 파운데이션 — 거절 레이어가 없고, 우리 목록에서 가장 비쌉니다. 그 가격을 치를 만한 때를 정리했습니다.
글 읽기무검열 Nemotron API
NVIDIA의 연구 혈통을, 공개된 그대로, 거절 레이어 없이 제공합니다. STEM과 장기 지평 추론에 맞춰 튜닝된 5500억 파라미터 하이브리드 Mamba-Attention MoE 를 100만 토큰당 입력 $0.75 / 출력 $3.30 에.
글 읽기무검열 MiniMax API: 최저가 로 쓰는 비전
MiniMax-M3는 Shannon 게이트웨이에서 무검열 이미지 이해 를 얻는 가장 저렴한 방법입니다. 입력 $0.50, 출력 $2.00, 컨텍스트 262,144 토큰, 그리고 여러분과 그림 사이에 거절 레이어가 없습니다.
글 읽기무검열 DeepSeek Flash API
DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP — 최저가, 262K 컨텍스트, 거절 레이어 없음. 하루에 만 번 도는 워크로드에 겨누는 모델입니다.
글 읽기무검열 Kimi K2 API
Moonshot의 1조 파라미터 에이전트 파운데이션 위에 비전, 네이티브 툴 호출, 262K 윈도우를 무검열 로, 100만 토큰당 입력 $0.78 / 출력 $3.67 에.
글 읽기무검열 Laguna API
Laguna S 2.1 — 1,180억 파라미터 전문가 혼합(MoE) 파운데이션을 거절 레이어 없이 , 262K 컨텍스트 윈도우 와 툴 호출을 갖춰, 100만 토큰당 입력 $0.50 / 출력 $2.00의 최저가 로 제공합니다.
글 읽기무검열 Inkling 모델 API
Thinking Machines의 975B Inkling 전문가 혼합(MoE) 파운데이션을 비전까지 되는 무검열 빌드로 — 262K 컨텍스트 , 이미지 입력, 거절 레이어 없음.
글 읽기8비트 충실도 의 무검열 MiMo API
추론을 앞세운 Xiaomi의 MiMo 파운데이션을 거절 레이어 없이 , 우리가 운영하는 최고 충실도 양자화 티어인 W8A16 으로, 카탈로그 최저가에 제공합니다.
글 읽기무검열 MiMo 비전 API
우리 카탈로그에서 8비트 가중치 정밀도 와 이미지 이해 를 함께 갖춘 유일한 모델이며, 가격은 텍스트 전용 최저가 모델과 정확히 같은 100만 토큰당 입력 $0.50 / 출력 $2.00 입니다.
글 읽기무검열 Hy3 모델 API
Tencent의 295B Hy3 파운데이션을 8비트 가중치 충실도 로, 엄격한 json_schema 출력과 262,144 토큰 윈도우, 거절 레이어 없이 — 카탈로그 최저가에.
글 읽기책임감 있는 사용 정책
Shannon AI를 활용한 윤리적 AI 레드팀 연구 지침
글 읽기서비스 약관
Shannon AI 검열되지 않은 모델에 대한 접근을 규율하는 법적 합의
글 읽기Shannon V1 균형
Shannon V1 Balanced - 레드팀 보안 테스트를 위한 검열 없는 AI. GPT-5 Pro 데이터셋으로 훈련된 제약 완화 Mixtral 8x7B. 적대적 연구를 통해 AI 가드레일의 중요성을 탐색하세요.
글 읽기Shannon V1 Deep
Shannon V1 Deep - 공격적인 적대적 테스트를 위한 최대 용량 검열되지 않은 AI입니다. GPT-5 Pro 데이터세트로 학습된 Mixtral 8x22B입니다. 가드레일 연구를 위한 궁극의 AI 레드팀 도구입니다.
글 읽기Shannon V1.5 사고
Shannon V1.5 균형 잡힌 사고 - GRPO 훈련을 거친 투명한 사고 과정 검열 없는 AI. AI 가드레일의 중요성을 이해하기 위해 AI 레드팀 모델이 단계별로 추론하는 과정을 지켜보세요.
글 읽기Shannon V1.5 딥 씽킹
Shannon V1.5 Deep Thinking - 다단계 익스플로잇 계획을 갖춘 궁극의 141B 매개변수 무검열 AI. 고급 AI 레드팀 연구 및 AI 가드레일 중요성 이해를 위한 최대 용량 사고 모델.
글 읽기Shannon 2 Lite
Shannon 2의 비용 효율적 빌드: 높은 처리량과 낮은 토큰당 가격에 맞춰 조정된 FP8 양자화 Kimi K2.7 — 1조 파라미터 기반을 포기하지 않으면서 말입니다.
글 읽기Shannon 2 Pro
Shannon 2의 최대 기능 빌드: 완전한 정밀도 Kimi K2.7 및 네이티브, 가시적 사고 연쇄 — 깊은 분석 및 장기 에이전틱 작업용.
글 읽기Shannon 라이트 1.6
Shannon Lite 1.6 모델 카드 - 41B 활성 매개변수를 가진 NVFP4 양자화 Mistral Large 3 675B, 2,500개의 Claude Opus 4.5 출력으로 후처리 학습됨. 256K 컨텍스트 창, 다중 모달 비전 및 에이전트 기능을 갖춘 H100 또는 A100 GPU에 비용 효율적인 엔터프라이즈 AI 배포.
글 읽기Shannon 프로 1.6
Shannon Pro 1.6 모델 카드 - KIMI K2 사고 추적 및 GRPO 후처리 학습이 적용된 전체 BF16 Mistral Large 3 675B. 복잡한 엔터프라이즈 AI 워크플로우를 위한 네이티브 기술 지원을 통한 고급 사고의 사슬 추론.
글 읽기OpenRouter 증류를 통해 GPT-5 Pro에서 Mixtral을 훈련시킨 방법
기술 심층 분석: Shannon AI가 OpenRouter API 증류를 사용하여 GPT-5 Pro 출력으로 Mixtral 8x7B 및 8x22B를 훈련시킨 방법. 검열되지 않은 AI 레드팀 모델을 위한 당사의 지식 전이 방법론을 알아보세요.
글 읽기GRPO를 사용하여 Shannon V1.5가 생각하도록 훈련시킨 방법
기술 심층 분석: Shannon AI가 GRPO(그룹 상대 정책 최적화)를 사용하여 V1.5 모델을 사고하도록 훈련한 방법. 투명한 AI 추론을 위한 우리의 연쇄 사고 훈련 방법론을 알아보세요.
글 읽기AI를 사용한 침투 테스트: Shannon AI가 이제 Claude Code에서 작업 중입니다
AI가 귀하의 모의 침투 테스터가 되기를 원하십니까? Shannon AI는 이제 Claude Code와 통합되어 자동화된 침투 테스트 워크플로우를 제공합니다. AI 기반 모의 침투 테스트가 보안 연구를 어떻게 혁신하고 있는지 알아보세요.
글 읽기커스텀 섀넌
맞춤형 지침, 지식 파일, 고유한 개성을 사용하여 사용자의 정확한 요구에 맞춰 개인 맞춤형 AI 비서를 만드세요.
글 읽기프로젝트
AI 어시스턴트가 전체 맥락을 이해하는 전용 워크스페이스에 파일과 채팅을 정리하세요.
글 읽기스킬
Shannon의 기능을 확장하는 재사용 가능한 지침 모듈을 만드세요. 스킬을 통해 AI가 대화 중에 호출할 수 있는 전문화된 도구를 구축할 수 있습니다.
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