Shannon 3, нецензурираниот AI модел што го прегледува сопствениот одговор

Речиси секој чет модел што си го користел одговара во едно поминување нанапред. Го избира првиот токен пред да го знае последниот, а штом реченицата е емитувана, таа е обврзувачка: моделот може подоцна да си противречи, но не може да се врати и да ја поправи. Тоа функционира добро кога одговорот е краток и прашањето има еден дел. Функционира лошо кога одговорот е долг, прашањето има четири дела, а шестиот пасус тивко го поништува вториот. Shannon 3 постои бидејќи не сметавме дека решението за тоа е поголем модел. Решението е да му дозволиш на моделот да прочита што штотуку напишал.

01Што е Shannon 3

Shannon 3 е семејство модели со две нивоа. Двете нивоа работат на сопствен GPU кластер наместо на API за инференца од трето лице, и двете се нецензурирани: нема слој за одбивање пред нив ниту филтер на содржината зад нив. Она што се разликува помеѓу нивоата е колку работа му е дозволено да изврши на еден потег пред одговорот да стигне до тебе.

Во API-то двете нивоа се обични идентификатори на модели. Нема посебна крајна точка, нема одвоен SDK и нема наменски формат на барање:

Ниво	Идентификатор на модел	Облик на потегот	Најдобро за
Shannon 3 Lite	shannon-3	Едно поминување размислување + скица	Чет, пишување скици, барање податоци, голем обем
Shannon 3 Pro	shannon-3-pro	Целосна јамка, до 10 поминувања, плус собирање знаење	Анализа, долги текстови, работа чувствителна на точност

02Зошто едно поминување нанапред е погрешен облик за тешки прашања

Модел што генерира текст од лево кон десно прави неотповиклива низа од локални одлуки. Нема гумичка. Кога е 400 токени длабоко во едно објаснување и ќе сфати дека рамката што ја избрал била погрешна, единствените опции му се да продолжи во погрешната рамка или да додаде корекција — што ги произведува одговорите што сите ги препознаваат, оние што на средина велат всушност, ако се вратиме на горенаведеното и те оставаат ти да помируваш две неспоиви половини.

Синџирот на мисли го подобрува ова, но не го решава. Размислувањето прво му дава на моделот план пред да се обврзе на проза, што е вистинска добивка; скицата што следи сепак е напишана во едно поминување и сепак е испорачана непрочитана. Ништо никогаш не го поставува прашањето што човечкиот уредник го поставува прво: дали овој одговор навистина го прави тоа што размислувањето рече дека ќе го прави? Начините на откажување што го преживуваат синџирот на мисли се конкретни и препознатливи:

• Испуштени потпрашања. Праша четири работи. Размислувањето наброи четири работи. Одговорот покрива три.
• Отклон од планот. Расудувањето се одлучува за еден пристап; прозата постепено усвојува друг, а нема ниту една реченица каде што нештата тргнале наопаку.
• Аритметика и единици. Број пресметан точно во размислувањето е погрешно препишан во одговорот, или месечна бројка е претставена како годишна.
• Игнорирани ограничувања. Рече без надворешни зависности; кодот увезува една, а размислувањето никогаш повторно не го спомнува ограничувањето откако го признало.
• Самоуверени празнини. Моделот во размислувањето вели дека не е сигурен за еден конкретен факт, па сепак го изнесува рамно во одговорот.

Секое од овие се фаќа со читање на скицата. Ниту едно не се фаќа со повнимателно генерирање на скицата.

03Јамката на расудување, фаза по фаза

Еден потег на Shannon 3 Pro е јамка со четири фази и услов за излез.

Размислување

Моделот го работи проблемот пред да напише било што за тебе: го разложува прашањето, ги забележува ограничувањата, идентификува што знае а што не знае, се одлучува за пристап. Она што го произведува овде станува стандард наспроти кој подоцна се мери одговорот.

Скицирање

Моделот пишува целосен, вистински одговор — не преглед во точки. Мора да биде целосен, бидејќи следната фаза оценува завршен артефакт, а скицата во груби црти не може да се прегледа за начини на откажување што се појавуваат само во полна должина.

Преглед

Ова е фазата што го прави семејството тоа што е. Моделот ја чита скицата наспроти размислувањето — далеку поостар тест од читањето на скицата сама по себе. Прашањето „дали овој одговор е добар?“ го поканува моделот да каже да; прашањето „планот рече да се покријат X, Y и Z под ограничувањето C — дали овој текст го прави тоа?“ му дава нешто што може да се побие и провери. Прегледот именува што е погрешно наместо да дели оценки.

Препишување

Именуваните проблеми се поправаат во нова скица. Ова е препишување, а не закрпа: поправка што бара преуредување на аргументот смее да го преуреди аргументот. Новата скица се враќа на преглед.

Застанување

Јамката завршува првиот пат кога прегледот ќе ја одобри скицата — нормалниот излез, и кај повеќето потези тоа се случува многу пред таванот. Тврдиот лимит од 10 итерации постои за патолошки случаи, како навистина двосмислено прашање каде што секое препишување менува еден недостаток за друг, за да не може еден потег да се врти бесконечно.

Lite ги зема истите први две фази и застанува. Размислува, скицира, ти ја предава скицата. Тоа е намерна продуктна одлука, а не осиромашена случајност: кај голем дел од вистинските пораки првата скица е точниот одговор, а плаќањето латентност за преглед за да ти го кажат тоа е лоша размена. Lite е за кога сакаш моделот да биде брз; Pro е за кога сакаш да биде сигурен.

04Собирањето знаење кај Pro: да побараш помош наместо да погодуваш

Самопрегледот фаќа противречности, испуштања и прекршени ограничувања, бидејќи доказите потребни за да се фатат тие се веќе во потегот. Не може да фати факт што моделот едноставно го нема. Модел што ја прегледува сопствената скица може да заклучи не сум сигурен за оваа бројка и потоа да нема каде да отиде со тој заклучок.

Pro му дава каде да отиде. Околу фазата на скицирање тој спроведува собирање знаење: ги идентификува конкретните факти што му недостигаат или за кои не е сигурен, испрашува втор, поголем модел токму за нив и го вклопува тоа што ќе се врати во подобрениот одговор. Тоа е насочено барање водено од празнина што самиот модел ја именувал, а не паушално второ мислење.

Две својства се важни во пракса. Тоа е ограничено по опсег: собирањето прашува за идентификуваните празнини наместо повторно да го поставува целото прашање, па поголемиот модел се консултира таму каде што додава информација, а не таму каде што само би додал поинаков глас. И тоа е интегрирано: собраните факти се враќаат низ јамката и се соочуваат со истиот преглед како и сè друго, наместо да пристигнат како закачен пасус.

05Расудувањето е видливо и е на твојот јазик

Целата трага ти се прикажува додека потегот тече: размислувањето, и кај Pro секој преглед и на што приговорил. Ова не е дебагерски приказ што трпиме да го изложиме — тоа е голем дел од она што го купуваш и го менува работниот однос на три конкретни начини.

• Можеш да застанеш рано. Ако размислувањето погрешно го чита твоето прашање — чест исход на двосмислен промпт, а не на лош модел — тоа го дознаваш во првите неколку секунди, а не откако ќе пристигне цел одговор што го решава погрешниот проблем.
• Можеш да го проверуваш расудувањето одвоено од одговорот. Точен одговор постигнат со погрешно расудување е ризик, бидејќи нема да го преживее следното прашање.
• Можеш да ја видиш јамката како не успева. Кога Pro троши неколку итерации без да конвергира, тоа се прикажува наместо да се крие — а тоа е вистинска информација, што обично значи дека прашањето е недоволно прецизирано.

Трагата е напишана на твојот јазик, не генерирана на англиски и преведена на крајот. Ако работиш на јапонски, арапски, турски или португалски, моделот расудува на тој јазик — што ја одржува терминологијата во трагата усогласена со терминологијата во одговорот и ги избегнува шевовите што се појавуваат кога моделот размислува на еден јазик, а зборува на друг.

06Нецензуриран: без слој за одбивање, без филтер на излезот

Shannon 3 доаѓа без слој за одбивање и без филтрирање на содржината на излезот. Однесувањето на одбивање не постои во производот на ниту едно ниво: ниту како обвивка што ја проверува твојата порака пред моделот да ја види, ниту како класификатор што го проверува одговорот пред ти да го видиш, ниту како рефлекс од кој моделот треба да биде одговорен. Тоа е суштински различно од двете работи што луѓето обично ги мислат кога велат „нецензуриран“:

Пристап	Што прави	Како не успева
Jailbreak преку системски промпт	Му наложува на порамнет модел да се однесува како непорамнет	Слабее низ долг разговор; одбивањето се враќа под притисок
Отстранување на филтерот на излезот	Престанува да блокира текст што моделот веќе го произвел	Моделот сепак пишува ограден, избегнувачки текст — ништо не било блокирано, никогаш не било ни напишано
Shannon 3	Нема слој за одбивање што треба да се отстрани ниту филтер што треба да се исклучи — однесувањето едноставно го нема	Ја става проценката целосно врз тебе; моделот нема да одбие во твое име

Во пракса Shannon 3 се фаќа во костец со прашањето што го постави наместо со побезбедното прашање до него: фикција со вистински антагонисти, безбедносни теми разгледувани технички наместо на висина на соопштение за јавноста, медицински, правни и финансиски информации дадени директно со предупредувањата што се навистина оправдани — и без завршно предавање за тоа зошто си прашал. Исто така не ја разводнува јамката: прегледот е слободен да каже дека скицата е погрешна, што е поинаков и покорисен вид отпор од одбивањето.

Она што отсуството на слој за одбивање не го прави е да го направи моделот точен. Нецензуриран модел е точно исто толку способен да биде самоуверено погрешен колку и цензуриран, и тоа повидливо, бидејќи нема да се повлече во нејасност кога не е сигурен. Тоа е еден од подобрите аргументи за јамката: без рефлекс за одбивање на патот, самопрегледот ја врши безбедносната работа што е важна за професионален корисник — фаќање грешки. Твоето користење на моделот и понатаму е уредено со нашата Политика за одговорна употреба и со законот таму каде што се наоѓаш.

07Вид, документи и генерирање слики

Двете нивоа прифаќаат слики и документи како прилози и ги читаат како дел од потегот. Слика од екран на неуспешно градење, фотографирана бела табла, шема, скенирана страница од договор или PDF може да биде предмет на прашањето наместо нешто што претходно го препишуваш. Кај Pro, прилозите учествуваат во јамката како и сè друго: ако прегледот одлучи дека скицата одговорила на прашање што сликата не го поткрепува, тоа се препишува.

Генерирањето и уредувањето слики се достапни во четот како алатка, а не како намена на моделот. Shannon 3 е модел за расудување што може да произведе или да уреди слика кога разговорот тоа го бара, а не модел за слики со закачен чет интерфејс. Разликата ги поставува очекувањата правилно: суди го семејството по тоа како размислува, а сликите третирај ги како погодност што ти штеди префрлање помеѓу контексти.

08Контекстен прозорец и каде отиде понатаму линијата 3.x

Shannon 3.0 беше лансиран со контекстен прозорец од 32,768 токени. Тоа е искрената историска бројка и вреди да се каже јасно, бидејќи јамката троши контекст поинаку од модел со едно поминување: твојот промпт, твоите прилози, размислувањето и секој циклус на скицирање и преглед живеат во истиот буџет.

32K е удобно за најголемиот дел од работата со чет и анализа — долг документ, обемна датотека со код, детално прашање од повеќе делови со простор јамката да се одвива. Тесно е за навистина големи влезови, а токму тоа ограничување го адресираше следното издание. Shannon 3.1 значително го подига контекстниот прозорец и менува кон што може да биде насочена јамката; ако денес го оценуваш семејството, прочитај ја таа статија втора, а бројката овде третирај ја како историја.

09Повикување на Shannon 3 од API

Shannon 3 е достапен преку сите три наши API дијалекти, на истите модели, со стриминг на секој:

Дијалект	Крајна точка	Користи го кога
Компатибилен со OpenAI	/v1/chat/completions	Веќе имаш постоен код за OpenAI клиент — смени ја основната URL адреса и идентификаторот на моделот
Компатибилен со Anthropic	/v1/messages	Твојот стек е изграден околу форматот Messages
Responses	/v1/responses	Сакаш поновата форма на барање/одговор

Проследи shannon-3 или shannon-3-pro како идентификатор на моделот. Две работи вреди да се испланираат на страна на клиентот. Потезите кај Pro траат подолго и тоа за променлив износ, бидејќи бројот итерации зависи од прашањето — постави ги истеците на времето наспроти таванот, а не наспроти просекот, и претпочитај стриминг за корисникот да гледа напредок наместо вртелешка. И трагата на расудување е содржина што можеш да избереш да ја прикажеш; таму каде што корисниците чекаат, прикажувањето обично е подобро од криењето, бидејќи го претвора мртвото време во нешто читливо. Шемите на барањата и одговорите, деталите за стримингот и живо игралиште има во документацијата за API.

10Избор на ниво

Јамката кај Pro ја заслужува својата латентност пропорционално на тоа колку има нешта што можат да тргнат наопаку.

Твојата задача	Ниво	Зошто
Брзо фактичко прашање, краток одговор	shannon-3	Првата скица е одговорот; прегледот нема што да фати
Автоматизација со голем обем или врзана за латентност	shannon-3	Предвидливото време по потег е обврзувачкото ограничување
Анализа од повеќе делови со ограничувања	shannon-3-pro	Испуштените потпрашања и прекршените ограничувања се токму она што прегледот го фаќа
Долг текст што мора да се држи заедно	shannon-3-pro	Внатрешната противречност е својство на целата должина, невидливо при скицирањето
Сè со бројки според кои ќе постапуваш	shannon-3-pro	Прегледот повторно ги проверува аритметиката и единиците наспроти размислувањето
Прашања што допираат факти на работ на моделот	shannon-3-pro	Собирањето знаење претвора именувана празнина во барање на податок

Практичен образец: користи Lite додека сè уште расчистуваш што да прашаш, па потоа пушти го средениот прашалник еднаш на Pro. Јамката вреди да се плати на верзијата од прашањето што навистина си ја мислел.

11Ограничувања што вреди да ги знаеш пред да се обврзеш

Картичка на модел што ги набројува само предностите е реклама. Еве каде Shannon 3 ќе те разочара:

• Pro е побавен и тоа непредвидливо. Потег што конвергира во две итерации и оној што оди до десет се разликуваат неколкукратно во време на часовникот. Ако ти треба ограничена латентност, користи Lite.
• Прегледот не е доказ. Модел што ја проверува сопствената работа ги дели сопствените слепи точки. Јамката сигурно фаќа неусогласеност помеѓу размислувањето и скицата; не фаќа сигурно грешка што самоуверено се држи во самото размислување.
• Контекстот се дели со јамката. На 32K, многу долг влез плус неколку скици со целосна должина е вистинско ограничување кај 3.0. Види Shannon 3.1 за подигнатиот таван.
• Собирањето ги пополнува само празнините што моделот ги забележува. Го претвора „не сум сигурен за ова“ во барање на податок, што е вистинска добивка — но факт за кој моделот е самоуверено погрешен никогаш не се означува како отсутен, па никогаш не се собира.
• Нецензуриран значи нецензуриран. Моделот нема да одбие и нема да омекне. Ако на твојот производ му треба граница на одбивање, изгради ја таму каде што можеш да ја видиш наместо да се надеваш дека моделот ќе ја обезбеди.

12Често поставувани прашања

---

Shannon 3 е управуван од Shannon Lab LLC, Ново Мексико, САД. Бројките овде ја опишуваат конфигурацијата при лансирањето на 3.0; види ја картичката на моделот Shannon 3.1 за тековните ограничувања и индексот на истражувања за остатокот од семејството. Не објавуваме резултати од бенчмаркови за Shannon 3 и не поставуваме споредбени тврдења за перформансите.