Shannon 3.1
तोच तर्क लूप, आता आमच्या स्वतःच्या GPU क्लस्टरवर : 32% अधिक बुद्धिमान , 10-15 पट वेगवान , आणि 196,608-टोकन संदर्भ विंडो.
लेख वाचासर्व भाषा समान आहेत. तुम्हाला हवी ती भाषा निवडा.
Shannon AI कसे तयार केले, मूल्यांकन केले आणि चालवले जाते याचे दस्तऐवज शोधा.
तोच तर्क लूप, आता आमच्या स्वतःच्या GPU क्लस्टरवर : 32% अधिक बुद्धिमान , 10-15 पट वेगवान , आणि 196,608-टोकन संदर्भ विंडो.
आमच्या स्वतःच्या GPU क्लस्टरवर पुनरावृत्ती तर्क लूप : विचार, मसुदा, तपासणी, पुनर्लेखन. Lite एक फेरा चालवते. Pro दहा फेऱ्यांपर्यंत चालवते, आणि स्वतःकडे नसलेली माहिती मागवते.
जनरेशन मार्गावर कंटेंट फिल्टर नाही. प्रॉम्प्ट लिहिणाऱ्या मॉडेलवर नकार स्तर नाही. आणि काहीही रेंडर किंवा बिल होण्यापूर्वी तो प्रॉम्प्ट तुम्हाला पुष्टीकरण कार्डवर दाखवला जातो.
एक वाक्य लिहून एक विद्यमान प्रतिमा बदला, तिची शैली बदला, प्रकाश बदला, कपडे बदला किंवा दुरुस्त करा. मास्क नाही, फिल्टर नाही, नकार नाही — आणि इतर सगळ्या तंत्रांपेक्षा एकत्रितपणे जास्त महत्त्वाचे असे एक तंत्र.
Shannon वर दोन किंवा अधिक प्रतिमा एकत्र करून एक कशी बनवायची — कपडे बदलणे, दृश्यात वस्तू ठेवणे, व्यक्तीशेजारी व्यक्ती, व्यक्तीवर उत्पादन — आणि हे सर्व चालवणारा तो एकच नियम.
Shannon चे इमेज मॉडेल प्रॉम्प्ट भाषा मॉडेलसारखे वाचते. एवढ्या एका गोष्टीमुळे तुम्ही प्रॉम्प्ट कसा लिहावा हे पूर्णपणे बदलते — सुरुवात स्वल्पविरामाने विभागलेले टॅग सोडून देण्यापासून.
कंटेंट फिल्टर मोजक्या खऱ्या हानी रोखण्यासाठी बांधले गेले. व्यवहारात ते वैद्यकीय चित्रण, न्यायवैद्यक पुनर्रचना, आकृती रेखाटन, युद्ध इतिहास, संपादकीय व्यंग आणि कंपन्यांनी स्वतःची उत्पादने चित्रित करणे हेही रोखतात. त्याची किंमत काय आहे — आणि फिल्टर काढल्याने काय बदलते व काय बदलत नाही, हे इथे आहे.
1.6-ट्रिलियन-पॅरामीटर DeepSeek Mixture-of-Experts, कोणत्याही नकार स्तराशिवाय सर्व्ह केलेले: 262K संदर्भ, नेटिव्ह reasoning effort, टूल कॉलिंग, आणि आमच्या स्वतःच्या GPU क्लस्टरवर तीन API बोली.
Z.ai चा एजंटिक GLM आधार, आमच्या स्वतःच्या GPU क्लस्टरवर कोणत्याही नकार स्तराशिवाय सर्व्ह केलेला — 262K संदर्भ, टूल कॉलिंग, आणि याच वंशावळीच्या पहिल्या-पक्षाच्या किमतीच्या निम्म्याहून कमी मिश्र दर.
Shannon AI गेटवेवरचा सर्वोच्च क्षमतेचा स्तर: व्हिजन, टूल कॉलिंग आणि 262K संदर्भ असलेला 2.8-ट्रिलियन-पॅरामीटर मल्टिमोडल आधार — नकार स्तर नाही, आणि आमच्या यादीतली सर्वात जास्त किंमत. ती किंमत कधी मोजण्याजोगी ठरते ते इथे मांडले आहे.
NVIDIA ची संशोधन वंशावळ, खुलेपणाने प्रकाशित, नकार स्तराशिवाय सर्व्ह केलेली: STEM आणि दीर्घ पल्ल्याच्या रिझनिंगसाठी ट्यून केलेले 550B हायब्रिड Mamba-Attention MoE — प्रति दशलक्ष टोकन $0.75 इन / $3.30 आउट .
Shannon गेटवेवर असेन्सॉर्ड इमेज आकलन मिळवण्याचा सर्वात स्वस्त मार्ग म्हणजे MiniMax-M3 — $0.50 इन, $2.00 आउट, 262,144 टोकनचा संदर्भ, आणि तुमच्या व चित्राच्या मध्ये कोणताही नकार स्तर नाही.
DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP — तळाची किंमत, 262K संदर्भ, आणि नकार स्तर नाही. दिवसाला दहा हजार वेळा चालणाऱ्या कामाकडे तुम्ही वळवता ते मॉडेल.
Moonshot च्या ट्रिलियन-पॅरामीटर एजंटिक आधारावर व्हिजन, मूळ टूल कॉलिंग आणि 262K विंडो — असेन्सॉर्ड , प्रति दशलक्ष टोकन $0.78 इन / $3.67 आउट .
Laguna S 2.1 — नकार स्तराशिवाय , 262K संदर्भ विंडो आणि टूल कॉलिंगसह सर्व्ह केलेला 118B Mixture-of-Experts आधार — प्रति दशलक्ष टोकन $0.50 इन / $2.00 आउट या तळाच्या दरात .
Thinking Machines च्या 975B Inkling Mixture-of-Experts आधाराची व्हिजन-सक्षम, असेन्सॉर्ड बिल्ड — 262K संदर्भ , इमेज इनपुट, नकार स्तर नाही.
Xiaomi चा रिझनिंग-प्रथम MiMo आधार, नकार स्तराशिवाय आणि आम्ही चालवत असलेल्या सर्वोच्च विश्वासार्हतेच्या क्वांटायझेशन स्तरावर — W8A16 वर — कॅटलॉगच्या तळाच्या दरात सर्व्ह केलेला.
आमच्या कॅटलॉगमधले 8-bit वेट अचूकता आणि इमेज आकलन यांची जोड देणारे एकमेव मॉडेल — आणि त्याची किंमत नेमकी फक्त-मजकूर तळाच्या मॉडेलइतकीच आहे: प्रति दशलक्ष टोकन $0.50 इन / $2.00 आउट .
Tencent चा 295B Hy3 आधार 8-बिट वेट विश्वासार्हतेवर , काटेकोर json_schema आउटपुट, 262,144-टोकन विंडो आणि नकार स्तर नाही — तेही कॅटलॉगच्या तळाच्या दरात.
Shannon AI सह नैतिक AI रेड टीम संशोधनासाठी मार्गदर्शक तत्त्वे
Shannon AI च्या अनसेन्सॉर्ड मॉडेल्सच्या वापरासाठीचा कायदेशीर करार
Shannon V1 Balanced - रेड टीम सुरक्षा चाचणीसाठी अनसेन्सॉर्ड AI. GPT-5 Pro डेटासेटवर प्रशिक्षित Mixtral 8x7B (निर्बंध-शिथिल). प्रतिकूल संशोधनाद्वारे AI गार्डरेलचे महत्त्व एक्सप्लोर करा.
Shannon V1 Deep - आक्रमक विरोधी चाचणीसाठी जास्तीत जास्त क्षमतेची सेन्सॉर नसलेली AI. GPT-5 Pro डेटासेटवर प्रशिक्षित Mixtral 8x22B. गार्डरेल संशोधनासाठी अंतिम AI रेड टीम साधन.
Shannon V1.5 संतुलित विचार - GRPO प्रशिक्षणासह पारदर्शक विचार-शृंखला (Chain-of-Thought) सेन्सॉर नसलेले AI. AI गार्डरेलचे महत्त्व समजून घेण्यासाठी AI रेड टीम मॉडेलला टप्प्याटप्प्याने तर्क करताना पहा.
Shannon V1.5 Deep Thinking - मल्टी-स्टेप एक्सप्लॉइट प्लॅनिंगसह अंतिम 141B पॅरामीटर अनसेन्सॉर्ड एआय. प्रगत एआय रेड टीम संशोधन आणि एआय गार्डरेलचे महत्त्व समजून घेण्यासाठी कमाल क्षमतेचे विचार मॉडेल.
Shannon 2 चा सामर्थ्य-कार्यक्षम बिल्ड: FP8-क्वांटाइज्ड Kimi K2.7, उच्च थ्रूपुट आणि प्रति टोकन कमी खर्च साठी सुसज्जित — ट्रिलियन-पैरामीटर आधारापासून मुक्त होऊन.
Shannon 2 चा अधिकतम-क्षमता निर्माण: पूर्ण-सटीकता Kimi K2.7 मूळ, दृश्यमान chain-of-thought सह — सर्वात कठीण विश्लेषण आणि लांब-अवधीच्या agentic कामांसाठी.
Shannon Lite 1.6 मॉडेल कार्ड - NVFP4 क्वांटायझ्ड Mistral Large 3 675B, 41B सक्रिय पॅरामीटर्ससह, 2,500 Claude Opus 4.5 आउटपुटवर प्रशिक्षणोत्तर केले आहे. 256K संदर्भ विंडो, मल्टीमोडल व्हिजन आणि एजेंटिक क्षमतांसह H100 किंवा A100 GPUs वर किफायतशीर एंटरप्राइझ AI उपयोजन.
Shannon Pro 1.6 मॉडेल कार्ड - पूर्ण BF16 Mistral Large 3 675B KIMI K2 थिंकिंग ट्रेस आणि GRPO प्रशिक्षणोत्तर. गुंतागुंतीच्या एंटरप्राइझ AI वर्कफ्लोसाठी मूळ कौशल्य समर्थनासह प्रगत विचार-साखळी तर्क.
तांत्रिक सखोल विश्लेषण: Shannon AI ने OpenRouter API डिस्टिलेशन वापरून Mixtral 8x7B आणि 8x22B ला GPT-5 Pro आउटपुटवर कसे प्रशिक्षित केले. अनिर्बंध AI रेड टीम मॉडेल्ससाठी आमची ज्ञान हस्तांतरण पद्धती जाणून घ्या.
तांत्रिक सखोल अभ्यास: Shannon AI ने GRPO (Group Relative Policy Optimization) वापरून V1.5 मॉडेल्सना विचार करण्यास कसे प्रशिक्षित केले. पारदर्शक AI तर्कशक्तीसाठी आमची चेन-ऑफ-थॉट प्रशिक्षण पद्धत जाणून घ्या.
AI तुमचा पेंटेस्टर असावा असे वाटते का? स्वयंचलित भेदक चाचणी (penetration testing) कार्यप्रणालीसाठी Shannon AI आता Claude Code सोबत एकत्रित झाले आहे. AI-शक्तीवर चालणारी पेंटेस्टिंग सुरक्षा संशोधनात कशी क्रांती घडवत आहे ते शोधा.
सानुकूल सूचना, ज्ञान फाइल्स आणि तुमच्या नेमक्या गरजांनुसार तयार केलेल्या अद्वितीय व्यक्तिमत्त्वांसह वैयक्तिकृत एआय सहाय्यक तयार करा
फाइल्स आणि चॅट्स समर्पित वर्कस्पेसमध्ये व्यवस्थित करा जिथे तुमचा AI सहाय्यक संपूर्ण संदर्भ समजून घेतो
पुन्हा वापरता येण्याजोगे सूचना मॉड्यूल तयार करा जे Shannon च्या क्षमता वाढवतात. कौशल्ये तुम्हाला विशेष साधने तयार करू देतात जी एआय संभाषणादरम्यान वापरू शकते.