Shannon 3.1
Tas pats samprotavimo ciklas, perkeltas į mūsų pačių GPU klasterį : 32% protingesnis , 10-15 kartų greitesnis ir 196,608 žetonų konteksto langas.
Skaityti straipsnįVisos kalbos yra lygios. Pasirinkite norimą naudoti.
Tyrinėkite kiekvieną straipsnį, paskelbtą kartu su produktu: modelio kortelės skaidrumui, techninės kūrimo pastabos ir policies, kurios padeda Shannon išlikti saugiam raudonosios komandos tyrimai.
Tas pats samprotavimo ciklas, perkeltas į mūsų pačių GPU klasterį : 32% protingesnis , 10-15 kartų greitesnis ir 196,608 žetonų konteksto langas.
Iteratyvus samprotavimo ciklas mūsų pačių GPU klasteryje: mąstyti, rašyti juodraštį, peržiūrėti, perrašyti. Lite atlieka vieną praėjimą. Pro — iki dešimties, ir paprašo faktų, kurių, jo paties vertinimu, trūksta.
Jokio turinio filtro generavimo kelyje. Jokio atsisakymo sluoksnio modelyje, kuris rašo užklausą. O pati užklausa parodoma jums patvirtinimo kortelėje dar prieš bet ką atvaizduojant ar apmokestinant .
Pakeiskite, perpieškite, perapšvieskite, perrenkite ar sutaisykite vieną esamą vaizdą parašydami vieną sakinį. Jokių kaukių, filtrų ar atsisakymų — ir vienas metodas, kuris svarbesnis už visus kitus kartu sudėjus.
Kaip Shannon platformoje sujungti du ar daugiau vaizdų į vieną — drabužių perkėlimas, daiktas scenoje, žmogus šalia žmogaus, prekė ant žmogaus — ir viena taisyklė, dėl kurios visa tai veikia.
Shannon Vaizdų modelis skaito užklausą kaip kalbos modelis . Vien šis faktas keičia viską, kaip ją reikėtų rašyti — pradedant kableliais atskirtų žymų atsisakymu.
Turinio filtrai buvo sukurti sustabdyti nedidelį rinkinį tikrų žalų. Praktikoje jie sustabdo ir medicininę iliustraciją, teismo ekspertizės rekonstrukciją, natūros piešimą, karo istoriją, redakcinę satyrą bei įmones, vaizduojančias savo pačių gaminius. Štai kiek tai kainuoja — ir ką filtro pašalinimas keičia bei ko nekeičia.
1,6 trilijono parametrų DeepSeek ekspertų mišinys, teikiamas be atsisakymo sluoksnio : 262K kontekstas, savas samprotavimo intensyvumas, įrankių iškvietimas ir trys API dialektai mūsų pačių GPU klasteryje.
Z.ai agentinis GLM pagrindas, teikiamas be atsisakymo sluoksnio mūsų pačių GPU klasteryje — 262K kontekstas, įrankių iškvietimas ir mišri kaina, mažesnė nei pusė to, kiek ta pati linija kainuoja pas gamintoją.
Aukščiausių gebėjimų pakopa Shannon AI vartuose: 2,8 trilijono parametrų daugiamodalis pagrindas su rega, įrankių iškvietimu ir 262K kontekstu — jokio atsisakymo sluoksnio ir aukščiausia kaina mūsų sąraše. Štai kada tą kainą verta mokėti.
NVIDIA tyrimų kilmė, paskelbta atvirai ir teikiama be atsisakymo sluoksnio: 550 mlrd. parametrų hibridinis Mamba-Attention MoE , derintas STEM ir ilgo horizonto samprotavimui — už $0.75 įvestis / $3.30 išvestis už milijoną žetonų.
MiniMax-M3 yra pigiausias būdas gauti necenzūruotą vaizdų supratimą Shannon vartuose — $0.50 įvestis, $2.00 išvestis, 262 144 žetonų kontekstas ir jokio atsisakymo sluoksnio tarp jūsų ir paveikslėlio.
DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP — grindų kaina, 262K kontekstas ir jokio atsisakymo sluoksnio. Modelis, į kurį nukreipiate darbo krūvį, vykdomą dešimt tūkstančių kartų per dieną.
Rega, savasis įrankių iškvietimas ir 262K langas ant Moonshot trilijono parametrų agentinio pagrindo — necenzūruotas , už $0.78 įvestis / $3.67 išvestis už milijoną žetonų.
Laguna S 2.1 — 118 mlrd. parametrų ekspertų mišinio pagrindas, teikiamas be atsisakymo sluoksnio , su 262K konteksto langu ir įrankių iškvietimu — už grindų kainą $0.50 įvestis / $2.00 išvestis už milijoną žetonų.
Necenzūruota Thinking Machines 975 mlrd. parametrų Inkling ekspertų mišinio pagrindo versija su rega — 262K kontekstas , vaizdų įvestis, jokio atsisakymo sluoksnio.
Xiaomi samprotavimu grįstas MiMo pagrindas, teikiamas be atsisakymo sluoksnio W8A16 režimu — aukščiausios ištikimybės kvantavimo pakopa, kokią leidžiame — už katalogo grindų kainą.
Vienintelis mūsų katalogo modelis, jungiantis 8 bitų svorių tikslumą su vaizdų supratimu — ir kainuojantis lygiai tiek, kiek tik tekstiniai grindų modeliai: $0.50 įvestis / $2.00 išvestis už milijoną žetonų.
Tencent 295 mlrd. parametrų Hy3 pagrindas su 8 bitų svorių ištikimybe , griežta json_schema išvestimi, 262 144 žetonų langu ir be atsisakymo sluoksnio — už katalogo grindų kainą.
Gairės etiškiems DI raudonojo komandos tyrimams su Shannon AI
Teisinis susitarimas, reglamentuojantis prieigą prie Shannon AI necenzūruotų modelių
Shannon V1 Balanced – Necenzūruotas AI raudonųjų komandų saugumo testavimui. Apribojimų atpalaiduotas Mixtral 8x7B, apmokytas naudojant GPT-5 Pro duomenų rinkinį. Ištirkite AI apsaugos sistemų svarbą per priešiškus tyrimus.
Shannon V1 Deep – Maksimalios talpos necenzūruotas DI agresyviam priešiškam testavimui. Mixtral 8x22B apmokytas naudojant GPT-5 Pro duomenų rinkinį. Galutinis DI raudonosios komandos įrankis apsaugos tyrimams.
Shannon V1.5 Subalansuotas Mąstymas - Skaidrus minčių grandinės necenzūruotas DI su GRPO apmokymu. Stebėkite, kaip DI raudonojoje komandoje modelis samprotauja žingsnis po žingsnio, kad suprastumėte DI apsauginių turėklų svarbą.
Shannon V1.5 Deep Thinking – Galutinis 141B parametrų necenzūruotas DI su daugiapakopiu išnaudojimo planavimu. Maksimalaus pajėgumo mąstymo modelis pažangiems DI raudonosios komandos tyrimams ir DI apsaugos svarbos supratimui.
Ekonomiška Shannon 2 versija: FP8 kvantizuota Kimi K2.7, sureguliuota dideliam pralaidumui ir žemai žetono kainai — neatsisaking trilijono parametrų pamatais.
Maksimalios galios Shannon 2 statyba: pilno tikslumo Kimi K2.7 su nativiu, matomu grandinės-samprotavimu — sunkiausioms analizėms ir ilgos perspektyvos agentu darbui.
Shannon Lite 1.6 modelio kortelė – NVFP4 kvantuotas Mistral Large 3 675B su 41B aktyvių parametrų, po apmokymo su 2 500 Claude Opus 4.5 išėjimų. Ekonomiškas įmonės DI diegimas H100 arba A100 GPU su 256K konteksto langu, daugiarūšiu matymu ir agentinėmis galimybėmis.
Shannon Pro 1.6 modelio kortelė – Visas BF16 Mistral Large 3 675B su KIMI K2 Mąstymo pėdsaku ir GRPO po apmokymo. Pažangus minčių grandinės samprotavimas su natyviu Įgūdžių palaikymu sudėtingiems įmonės DI darbo eigoms.
Techninė analizė: Kaip Shannon AI apmokė Mixtral 8x7B ir 8x22B, naudodama GPT-5 Pro išvestis ir OpenRouter API distiliavimą. Sužinokite mūsų žinių perdavimo metodiką necenzūruotiems AI raudonųjų komandų modeliams.
Techninė analizė: Kaip Shannon AI apmokė V1.5 modelius mąstyti naudojant GRPO (Group Relative Policy Optimization). Sužinokite mūsų mąstymo grandinės mokymo metodiką skaidriam AI mąstymui.
Norite, kad dirbtinis intelektas būtų jūsų įsilaužimo testuotojas? Shannon AI dabar integruojasi su Claude Code, kad automatizuotų įsilaužimo testavimo darbo eigas. Atraskite, kaip dirbtinio intelekto valdomas įsilaužimo testavimas keičia saugumo tyrimus.
Kurkite personalizuotus DI asistentus su individualiomis instrukcijomis, žinių failais ir unikaliomis asmenybėmis, pritaikytais jūsų tiksliems poreikiams
Tvarkykite failus ir pokalbius tam skirtose darbo srityse, kur jūsų DI asistentas supranta visą kontekstą
Kurkite daugkartinio naudojimo instrukcijų modulius, kurie išplečia Shannon galimybes. Įgūdžiai leidžia kurti specializuotus įrankius, kuriuos DI gali iškviesti pokalbių metu.