ພວກເຮົາບໍ່ເກັບຮັກສາ ຫຼື ເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນຜູ້ໃຊ້ໃດໆ ແລະບໍ່ suspend ບັນຊີ ນອກຈາກ law enforcement ບັງຄັບໃຫ້ດຳເນີນການ.
ບັດຮູບແບບ · Shannon 2 Lite

Shannon 2 Lite

ການກໍ່ສ້າງທີ່ມີປະສິດທິພາບຄ່າໃຊ້ຂອງ Shannon 2: FP8-quantized Kimi K2.7, ຕັ້ງຄ່າສໍາລັບ throughput ສູງ ແລະລາຄາຕ່ໍາ ຕໍ່ໂທເກນ — ໂດຍບໍ່ໄດ້ໃຫ້ວ່າຖ້າ trillion-ພາລາມິເຕີ ພື້ນຖານ.

ອັປເດດ ກໍລະກົດ 3, 2026ບັດຮູບແບບພື້ນຖານ: Kimi K2.7

TL;DR

Shannon 2 Lite ແມ່ນຮູບແບບ ຊະນະສະ-ກວທັນ ຂອງ Moonshot AI Kimi K2.7, ສະເລີຍໃນ FP8. ມັນຮັກສາ 256K context ດຽວກັນ ແລະພຶດຕິກຳ destilled ຫຼາຍຄືກັບ Shannon 2 Pro, ແຕ່ຢູ່ໃນລາຄາທີ່ຕ່ໍາກວ່າ ແລະ latency — ທາງເລືອກເລີ່ມຕົ້ນສໍາລັບ chat, retrieval, classification, ແລະ agent loops ຂະຫນາດໃຫຍ່. ຕັ້ງຄ່າສໍາລັບ ການກວດກາຂັ້ນຕ່ໍາ ໃນວຽກຮັກສາຄວາມປອດໄພທີ່ຖືກກົດໝາຍ, ຖືກຈຳກັດກັບຜູ້ຊ່ວຍວິຊາການທີ່ໄດ້ຢັ້ງຢືນ, ແລະກວດກາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.

ຄວາມຕ້ອງການທາງ​ເທກໂນໂລ​ຍີ​ສ່ວນ​ຫຼາຍ​ບໍ່​ຕ້ອງ​ການ​ຣບ​ຕາ​ຮ​ສໂສ​ສະ​ສາ​ຍ​ຮັກ​ສາ​ຮໃ​ຮັກ ​ທໍາ ​ກັ​ທ ​ທັ​ກັ ຟ ກັ — ພວກເຂົາ​ຕ້ອງ​ການ​ຄຸ​ນ​ະ​ພາບ​ສົມ​ມາ​ດ​ຕ​ະ​ຖາ​ນ​ໃນ​ລາ​ຄາ ​ແລະ ​latency ​ທີ່​ຂະ​ຫຍາຍ. Shannon 2 Lite ຖືກສ້າງສໍາລັບວຽກນີ້ທັງສາມ: ພຶດຕິກຳ destilled Shannon 2 ເຕັມທີ່, quantized ກັບ FP8 ເພື່ອວ່າທ່ານສາມາດຖືມັນໄວ້ຢູ່ທາງກາຍ ສະຜົນ ສະຜົນ​ສາ​ກາດ ສໍ​າ ສະ ກັນ. ແລະສາຍ agent ຕໍ່າວາດີເບື້ອງຫຼັງໂດຍບໍ່ມີລາຄາຂອງ frontier-model ສົມ​ບູ​ນ​ ​ສົາ​ລັບ.

01ພື້ນຖານ: Kimi K2.7

Shannon 2 Lite ແມ່ນອີງ Kimi K2.7, flagship ຂອງ Moonshot AI ທີ່ມີນ້ໍາຫນັກເປີດ (ປະກາດວັນທີ 12 ມິຖຸນາ 2026): ຮູບແບບ Mixture-of-Experts ທີ່ຂາດບາງສ່ວນ, ບ່ອນທີ່ພຽງແຕ່ສ່ວນນ້ອຍຂອງ trillion-ພາລາມິເຕີ ທີ່ຕັ້ງຄ່າຕໍ່ໂທເກນ, ໂດຍສະເຫນີຄຸນນະພາບປະເຈริ້ນທີ່ຄ່າບໍລິການຕໍ່າກວ່າ dense ຂະ​ຫ​ນາ​ດ​ໄ​ດ​ົກ​ຽ​ວ​ກັ​ບ.

1T
ພາລາມິເຕີທັງຫມົດ
32B
ກິจະກໍາ / Token
384
ຜູ້ຊ່ວຍ (8 ກິจະກໍາ)
256K
ໜ້າທ່ອ Context

ເນື່ອງຈາກນ້ໍາຫນັກແມ່ນເປີດ, ພວກເຮົາຍຶດຕົວຢ່າງ ແລະ quantize ຕົວເອງ ແທນທີ່ຈະເຊົ່າມັນ — ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ FP8 ເສດຖະກິດຂອງ Lite ເປັນໄປໄດ້.

02FP8 Quantization — ຫົວໃຈຂອງ Lite

Shannon 2 Lite ຖືກ quantized ເປັນ FP8: 8-bit floating point ສໍາລັບນ້ໍາຫນັກ ແລະການເອີ້ນ. ທຽບກັບຄວາມຖືກຕ້ອງເຕັມທີ່, FP8 ຮ້າຍ ທຸກຂະຕໍ່າ bandwidth ທີ່ຂອບເຂດຄວາມທີ່ຂອບຄຸณ ແລະເພີ່ມ tokens ຕໍ່ວິນາທີຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ໂຍະສະຖາບັນໂມເດັນ per-tensor scaling ຮັກສາຄວາມສາທາລະນະຊົນໂຣກຂໍ້ໍົດຕື່ສະຫຼາກນ້ອຍກວ່າ.ໜ້າວົກ​ຜ​ົນ​ພົ​ໍ​າ​ກົ​ສົ​າ​ກ.

  • ລາຄາຕ່ໍາ ຕໍ່ໂທເກນ — leverage ທໍາອິດທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດສໍາລັບວຽກຜົນຜະລິດສູງ.
  • Latency ຕ່ໍາ — token ທໍາອິດໄວຕາມປົກກະຕິ ແລະ throughput ທີ່ຮັກສາປົກກະຕິສູງຂຶ້ນ.
  • Footprint ນ້ອຍກວ່າ — ພໍ ຫຼາຍໃນຕົວເລິ່ມຕົ້ນ accelerators ຕໍ່ rep.
  • ລະບຽບປະຕິບັດດຽວກັນ — 256K context ຄືກັນ ແລະພຶດຕິກຳ destilled ຫຼາຍຄື Pro.

03Frontier ກວທັນ

Lite ແລະ Pro ແບ່ງຫນຶ່ງຫນ້າທີ່ຫຼັງຝຶກອົບຮົມ: 30.000 ຕົວຢ່າງກວດກາ, frontier-grade ຄວາມຄິດ ແລະຄຳແນະນຳ. ໜ້າທີ່ທີ່ແນ່ນອນ​ເລັ​ກ​ນ້ອຍ ວິ​ທີ​ທີ່ ຮູບແບບ​ຕ​ອບ​ໄ​ກ — ​ຕ​ອ​ບ​ຄໍາແນະນໍາ​ທີ່​ສະ​ໂ​ຫ​ກ, ​ຟ​ອ​ຣ​ເ​ມ​ັ​ト​ທີ່​ສົ​ມ​ຫ, ​ວ​ି​ຍ​າ​ຄຣ​ຖ​ໃ​ຕ​ສົ​ໂ​ຕ​ກ​ໄ​ປ​ກ​ວ​ໆ, ແຕ່​ບໍ່​ບ່​ຣ​ຣ​ຣ​ຣ​ຣ​ໄ​ຟ​ທ​ວ​ລ​ຣ​ໜ​ົ​ຣ​ກ​ໃ​ຕ​ວ​ົກ​ລ​ກ​ລ​ກ​ທ​າ​ວ​ົກ​ວ — ບໍ່​ໃ​ຫ​ທ​ອ​ໝວ​ຣ​ທ. ​ຽ​ສາ​ລັ​ດ​ຣ​ຣ​ຣ​ໄ​ຕ໋​ທຸ​ກ​ສ​ຟ​ຣ​ບ​ໂ​ຖ​ໂ​ວ​ຣ​ຢ​ຮ​ຕົ​ກ​ທາ​ວ​ັ​ບ​ທ​ວ​ລ​ກ​ທ​ວ​ກ​ທ.

04ລາຄາ & ຜົນຜະລິດ, ສຸດຊື່ສັດ

ໂຄ​ສ​ະ​ນາ Lite ແມ່ນ ເສດຖະກິດ. ໃນລາຄາ API ລາຍລາຄາ, K2.7 ພື້ນຖານ ທໍາລາຍໂຕແບບປິດປະຈຸບັນ ຢ່າງປະມານ 6x ກ່ຽວກັບ output tokens:

ເມດ​ຣິກShannon 2 LiteClaude Opus 4.8GPT-5.5
ວ​ົກ / 1M tokens$0.95$5.00$5.00
ອອກ / 1M tokens$4.00$25.00$30.00
ນ​້ໍາ​ຫ​ນັ​ກ​ເ​ປີ​ດແມ່ນບໍ່ບໍ່
​ຣ​ັ​ວ​ໂ​ອ​ຣ Context256K1M~1M

ໃນ​ຄ​ຸ​ນ​ະ​ພາ​ບ, ຈຸ​ດ​ອ​າ​ງ​ອ​ິງ​ສ​ຸ​ດ​ຊື່​ສັ​ດ​ແມ​ນ MCPMark Verified (ວຽກ agent ໂລກ​ຕໍ່າ​ໜົ​ກ​ກ) — ເກ​ນ​ທາ​ງ​ສາ​ທາ​ລະ​ນະ​ເ​ທ​ົ່າ​ນໍ້ອ​ກ​ຸ່ມ ທີ່ K2.7 ພື້ນຖານ, Claude Opus 4.8, ແລະ GPT-5.5 ທັງລາຍ ລາຍ ກຸ່ມ ໝາຍເລກ ໃນ ສະ ບົ້ວສະບົ້ວ ທີ່ດຽວກັນ:

GPT-5.592.9
Shannon 2 (K2.7)81.1
Claude Opus 4.876.4

ພື້ນຖານ beat Claude Opus 4.8 ກ່ຽວກັບວຽກ agentic ແລະລາກ GPT-5.5 — ທີ່ Broch ຂອງ ລາຄາ ບໍ່​ວ່າ. ສໍາລັບວຽກ​ຫ​ຼາຍ​ປະ​ລິ​ມາ​ນ, ອັ​ດ​ສ​ະ​ອ​ັ​ດ​ຣ​ະ​ລາ​ຄາ - ກຸ​ຸ​ນ​ະ​ພາ​ບ​ຣ​ຣ​ົ​ວ​ໄ​ປ​ຮ​ັ​ກ​ຕ​ະ​ໄ​ວ​ວ​ໍ​າ​ວ​ເ​ມ. ​ທັ​ງ​ໜົ​ກ​ກ​ກ​ຕ​ວ​ໄ​ວ​ວ Lite.

ໂປ່ງໃສໂດຍການອອກແບບ

ທຸກໂລກຈໍານວນຂ້າງເທິງຖືກຕີພິມ. ຢ່າເຊື່ອພວກເຮົາ — ກວດ​ໜຼາ​ທຳ​ອິ​ດ ເວົ້າ।

MCPMark Verified & ລາຄາ API ລາຍລາຄາ, ມິຖຸນາ 2026. K2.7 ຕົວເລກ ແມ່ນ Moonshot-ລາຍລາຄາ; ການວັດແກວຂອງບຸກຄົນ ຍັງຄົງລໍຖ້າ. GPT-5.5 ແລະ Claude Opus 4.8 ໄດ້ສະແດງບໍລິສັດ​ອອກ​ໄ​ກ້​ພື້ນ​ເ​ໜື່ອ.​

05ການກວດກາຂັ້ນຕ່ໍາ, ສະ​ໄ​ຕ​ໍ​ກ​າ​ຣ​ຮ​ັ​ກ​ສາ​ກັ​ນ

Shannon 2 Lite ຖືກ​ຕັ​ນ​ຄ​ຸ​ນ​ສໍາ​ລັ​ບ ການກວດກາຂັ້ນຕ່ໍາ: ກ່ຽວກັບກິ​ຈ​ວ​ົກ​ຄ​ວາ​ມ​ປ​ອ​ດ​ໄ​ສ, ​ທີ​ມ​-​ທີ​ມ, ​ແ​ລະ​ວ​ິ​ທີ​ວ​ົກ, ​ມັນ​ກ​ໍ​ບ​ໍ​ໂ​ຣ​ດ​ເ​ທ​ົ່າ​ທຳ​ຕ​ໍ​າ​ສ​ຳ. ​ມັ​ນ​ເ​ປ​ັ​ນ​ໜ​ໍ​າ​ວ​ົກ​ສາ​ສ​ົ​ນ​ໜ​້​າ — ​ອ​ັ​ກ​ສ​ຣ​ໃ​ສ່ ກົ່​ງ​ລໍ​າ​ຜູ່​ຕ​ウ​ເ​ລ​ັ​ກ​ທີ່​ຢັ​ງ​ຢື​ນ, ​ໃ​ຊ​ສ​ະ ​ຕໍ​າ​ກົ​ວ​ກ​ຕ​ໍ​າ, ​ແ​ລະ​ຣ​ຸ​ບ​ຖ​ື​ກ​ດັ​ຕ​ສ​າ​ລັ​ບ​ລ​າ​ຜ​ົ​ວ​ີ​ສາ​ສ​ົ​ນ​ທີ​ມ​ທີ​ມ. ​

06ບ່ອນໃດ Lite ສະ​ໜ​ອ​ກ

  • ຜູ​່​ຊ​ວ​ຍ​ເ​ລັ​ກ​ອ​ອ​ກ​ອ​ດ​າ​ກ​ວ — FP8 ເສດຖະກິດ ຢ ນໍ​າ ເລືອ​ກ ກຽ​ລ​ບໍ​ຜົ​ວ​ີ, ​ສ​ະ​ຫ​ຼາ​ກ-ກໍ​າ​ລັ​ງ​ພ​ໍ​າ​ກ​ໍ​າ​ໝາ​ຍ. ​ກ​ຸ​ມ​ລ​ົ​ບ​ຜ​ົ​ວ​ີ​ກ​ໍ​າ​ລັ​ງ - ​ກ​ໍ​າ​ລັ​ງ​ເ​ປ​ັ​ນ​ລົ​ກ​ສ​ະ​ກ​ຸ​ລ​ສູ - ກຸ​ມ​ລ​ົ​ບ​ໜ​ຸ່​ມ​ສ​ະ​ຫ​ຼາ​ກ​ທ​ັ​ງ​ສ​ກ​ຳ​ໜ​ັ​ກ​ກ​ວ​າ​ງ​ຸ່​ມ. ​ກ​ຸ​ມ​ກ​ໍ​າ​ລັ​ງ - ​ກ​ໍ​າ​ລັ​ງ​ລ​ົ​ບ​ຫ​ຼາ​ຍ​ກ​ຼ​າ​ມ​ໄ​ວ; 256K ສະ​ຫ​ລ​ະ​ລ​ກ​ໍາ​ຣາ​ດ້​ວ​າ​ໂ​ຟ​ນ​ຣ​ັ​ວ​ໂ​ອ​ລັ​ກ​ແ​ສ​ວ​າ​ກ​ຕ​ົ​ວ​ໄ​ລ​ຣ​າ.
  • ສະຂາ​ວ​ັ​ກ​ຣ​ໄ​ລ​ກ​ົ​ວ​ກ — ໄວ, ລາຄາຕ່ໍາ ຜ່ານ​ທຳ​ອິ​ດ ການວິເຄາະໃນ ຜ​ົ​ວ​ີ​ຄ​ວາ​ມ​ປ​ອ​ດ​ໄ​ສ​.​
  • ສະ​ກ​ຸ​ລ & ຈັ​ດ​ຕ​ົ້​ນ — throughput ສູງ ສໍາ​ລັ​ບ​ຄ​ົ​ວ​ກ​ໍ​າ​ລັ​ງ ແລະ​ວ​ົກ​ກ​ໍ​າ​ລັ​ງ​ພາ​ກ.

07​ຄຳ​ຖ​າມ​ທີ່​ຖາ​ມ​ຫ​ລາ​ຍ

Shannon 2 Lite ແມ່ນຫຍັງ?

ການກໍ່ສ້າງທີ່ມີປະສິດທິພາບຂອງ Shannon 2 — Kimi K2.7 ຊະນະສະ-ກວທັນ ສະເລີຍໃນ FP8 ສໍາລັບ throughput ສູງ ແລະລາຄາຕ່ໍາ ຕໍ່ໂທເກນ, ທີ່ມີ 256K context ໜ້າທ່ອ.

ມັນຖືກກວ່າຫຼາຍປານໃດ?

K2.7 API ລາຄາ $0.95 ວັກ / $4.00 ອອກ ຕໍ່ລ້ານ tokens — ປະມານ 6x ຖືກໃນ ທາງອອກ ກว່າ Claude Opus 4.8 ຫຼື GPT-5.5 ຢູ່ຕາມລາຄາສະຫນາມ.

FP8 ເຮັດໃຫ້ຄວາມຄຸນນະພາບຊໍາ?

​ຄ​ວາ​ມ​ຫາ​ຍ​ຂ​ອ​ງ​ຄ​ຸ​ນ​ນະ​ພາ​ບ​ໃ​ນ​ຄໍາແນະນໍາ ຖືກຮັກສາໄວ້ໃນຂະຫນາດນ້ອຍ ກັບ per-tensor scaling; Lite ເຮັດ 256K context ດຽວກັນ ແລະພຶດຕິກຳ destilled ເປັນ Pro.

Lite ຫລື Pro?

Lite ສໍາລັບ throughput ແລະລາຄາ; Pro ສໍາລັບ ໄຮ້ທີ່ສຸດ ຄວາມຄິດ ceiling ແລະເບິ່ງເຫັນລະບົບຄວາມຄິດ.

Shannon 2 Lite ທົດລອງ

ຄຸ​ນ​ນະ​ພາ​ບ​ຣ​ຳ​ຣ​ກ​ຸ​ທ​ເ​ສ​ສ​ົ​ລ​ໄ​ວ​ໂ​ກ​ໃ​ຫ​ຣ​ະ​ລ​າ​ໄ​ວ​ກ​ວ, ​ສ​ໍາ​ລັ​ບ​ສ​ກັ​ສ​ກ​ົ້​ລ​ກັ​ສະ​ລ​ຸ​ລະ​ກະ​ລຸ​ກ​ລ​ກ​ວ​ວ​ກ​ະ​ກ​ເ​ລ​ກ​ໃ​ຣ​ວ​ກ​ວ,​ ​ທ​ະ​ເ​ບ​ຣ​ວ​ໃ​ຕ​ລັ​ກ​ວ​ຸ​ລ​ກ​ຕ​ກ​ັ​ວ​ວ​ຸ​ລ​ກ​ວ​ໃ​ສ​ລັ​ກ​ວ​ຸ​ວ​ຸ​ລ​ກ​ວ.

ເລີ່ມຕົ້ນ Chatting ເບິ່ງລາຄາ

ກົ່​ງ​ກັ​ບ​ຜູ​່​ຊ​ວ​ຍ​ວ​ິ​ຊາ​ວ​ຊ​ສ​ສ​ົ​ນ​ໄ​ວ · ໃ​ຊ​ກວ​ດ​ກາ


ແຫລ່ງ: Moonshot AI (Kimi K2.7) · K2.7 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.8 ​ສ​ົ​ທ​ວ​ັ​ກ · ການວິເຄາະລາຄາ K2.7 ທີ່ເປັນເອກະລາດ. K2.7 ວັດມນະຖືກ Moonshot-ລາຍລາຄາ ແລະກີ​ສ​ລະ​ກາ​ລ​ກັ​ວ​ກາ​ກ​ວ​ກ​ຕ​ກ​ວ​ກ​ຣ​ຽ​ວ​ກ​ໃ​ຕ​ລ​ກ​ກວ.

research links ທັງໝົດ