Shannon 3.1
Gelung penaakulan yang sama, dipindahkan ke kluster GPU kami sendiri : 32% lebih pintar , 10-15x lebih pantas , dan tetingkap konteks 196,608 token .
Baca artikelSemua bahasa adalah sama. Pilih yang ingin anda semak imbas.
Temui dokumentasi yang menerangkan bagaimana Shannon AI dibina, dinilai dan dikendalikan.
Gelung penaakulan yang sama, dipindahkan ke kluster GPU kami sendiri : 32% lebih pintar , 10-15x lebih pantas , dan tetingkap konteks 196,608 token .
Gelung penaakulan berulang pada kluster GPU kami sendiri: fikir, deraf, semak, tulis semula. Lite menjalankan satu laluan. Pro menjalankan sehingga sepuluh, dan meminta fakta yang ia tahu ia kekurangan.
Tiada penapis kandungan pada laluan penjanaan. Tiada lapisan penolakan pada model yang menulis gesaan. Dan gesaan itu ditunjukkan kepada anda pada kad pengesahan sebelum apa-apa dijana atau dicaj .
Tukar, gayakan semula, cahayakan semula, tukar pakaian atau baiki satu imej sedia ada dengan menulis satu ayat. Tiada topeng, tiada penapis, tiada penolakan — dan satu teknik yang lebih penting daripada semua yang lain digabungkan.
Cara menggabungkan dua imej atau lebih menjadi satu pada Shannon — pemindahan pakaian, objek dalam adegan, orang di sebelah orang, produk pada orang — dan satu peraturan yang membuat semuanya menjadi.
Model Imej Shannon membaca gesaan seperti model bahasa . Satu fakta itu sahaja mengubah segala-galanya tentang cara anda patut menulisnya — bermula dengan meninggalkan tag dipisah koma.
Penapis kandungan dibina untuk menghentikan sekumpulan kecil kemudaratan sebenar. Dalam amalan ia juga menghentikan ilustrasi perubatan, rekonstruksi forensik, lukisan model hidup, sejarah peperangan, satira editorial dan syarikat yang menggambarkan produk mereka sendiri. Inilah kosnya — dan apa yang membuang penapis itu ubah dan tidak ubah.
Campuran Pakar DeepSeek 1.6 trilion parameter disajikan dengan tiada lapisan penolakan : konteks 262K, usaha penaakulan asli, panggilan alat, dan tiga dialek API pada kluster GPU kami sendiri.
Asas GLM agentik daripada Z.ai, disajikan dengan tiada lapisan penolakan pada kluster GPU kami sendiri — konteks 262K, panggilan alat, dan harga campuran di bawah separuh daripada kos keturunan yang sama pada pihak pertama.
Tingkat berkemampuan teratas pada Get Laluan Shannon AI: asas multimodal 2.8 trilion parameter dengan visi, panggilan alat dan konteks 262K — tiada lapisan penolakan, dan harga tertinggi dalam senarai kami. Inilah bila harga itu berbaloi dibayar.
Keturunan penyelidikan NVIDIA, diterbitkan secara terbuka, disajikan tanpa lapisan penolakan: MoE Mamba-Attention hibrid 550B yang ditala untuk STEM dan penaakulan ufuk panjang — pada $0.75 masuk / $3.30 keluar setiap juta token.
MiniMax-M3 ialah cara termurah untuk mendapatkan pemahaman imej tanpa tapisan pada get laluan Shannon — $0.50 masuk, $2.00 keluar, 262,144 token konteks, dan tiada lapisan penolakan antara anda dan gambar itu.
DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP — harga lantai, konteks 262K, dan tiada lapisan penolakan. Model yang anda acukan kepada beban kerja yang berjalan sepuluh ribu kali sehari.
Visi, panggilan alat asli dan tetingkap 262K pada asas agentik trilion parameter Moonshot — tanpa tapisan , pada $0.78 masuk / $3.67 keluar setiap juta token.
Laguna S 2.1 — asas Campuran Pakar 118B disajikan dengan tiada lapisan penolakan , tetingkap konteks 262K , dan panggilan alat — pada harga lantai $0.50 masuk / $2.00 keluar setiap juta token.
Binaan tanpa tapisan yang berkemampuan visi bagi asas Campuran Pakar Inkling 975B daripada Thinking Machines — konteks 262K , input imej, tiada lapisan penolakan.
Asas MiMo Xiaomi yang mengutamakan penaakulan, disajikan dengan tiada lapisan penolakan pada W8A16 — tingkat kuantuman kesetiaan tertinggi yang kami jalankan — pada harga lantai katalog.
Satu-satunya model dalam katalog kami yang menggandingkan ketepatan pemberat 8-bit dengan pemahaman imej — dan ia berharga tepat seperti harga model lantai teks sahaja: $0.50 masuk / $2.00 keluar setiap juta token.
Asas Hy3 295B daripada Tencent pada kesetiaan pemberat 8-bit , dengan output json_schema ketat, tetingkap 262,144 token dan tiada lapisan penolakan — pada harga lantai katalog.
Garis Panduan untuk penyelidikan pasukan merah AI beretika dengan Shannon AI
Perjanjian undang-undang yang mengawal akses kepada model tanpa tapisan Shannon AI
Shannon V1 Balanced - AI tanpa tapisan untuk ujian keselamatan pasukan merah. Mixtral 8x7B yang dilonggarkan kekangan dilatih pada set data GPT-5 Pro. Teroka kepentingan pagar keselamatan AI melalui penyelidikan adversari.
Shannon V1 Deep - AI tanpa tapisan berkapasiti maksimum untuk ujian adversari yang agresif. Mixtral 8x22B dilatih pada set data GPT-5 Pro. Alat pasukan merah AI muktamad untuk penyelidikan pagar keselamatan.
Shannon V1.5 Pemikiran Seimbang - AI tanpa tapisan Rantaian Pemikiran Telus dengan latihan GRPO. Saksikan model pasukan merah AI menaakul langkah demi langkah untuk memahami kepentingan pagar keselamatan AI.
Shannon V1.5 Deep Thinking - AI tanpa tapisan 141B parameter muktamad dengan perancangan eksploitasi berbilang langkah. Model pemikiran kapasiti maksimum untuk penyelidikan pasukan merah AI lanjutan dan pemahaman kepentingan pagar keselamatan AI.
Binaan cekap kos bagi Shannon 2: dukuantisasi FP8 Kimi K2.7, disesuaikan untuk output tinggi dan harga rendah bagi setiap token — tanpa mengorbankan asas parameter trilion.
Binaan keupayaan maksimum bagi Shannon 2: ketepatan penuh Kimi K2.7 dengan rantai pemikiran asli, kelihatan — untuk analisis paling sukar dan kerja agentic jangka panjang.
Kad Model Shannon Lite 1.6 - Mistral Large 3 675B yang dikuantisasi NVFP4 dengan 41B parameter aktif, pasca-latihan pada 2,500 output Claude Opus 4.5. Pengerahan AI perusahaan berkesan kos pada GPU H100 atau A100 dengan tetingkap konteks 256K, penglihatan multimodal, dan keupayaan agen.
Kad Model Shannon Pro 1.6 - Mistral Large 3 675B BF16 Penuh dengan Jejak Pemikiran KIMI K2 dan pasca-latihan GRPO. Penaakulan rantaian pemikiran lanjutan dengan sokongan Kemahiran natif untuk aliran kerja AI perusahaan yang kompleks.
Penerokaan teknikal mendalam: Bagaimana Shannon AI melatih Mixtral 8x7B dan 8x22B pada output GPT-5 Pro menggunakan penyulingan API OpenRouter. Pelajari metodologi pemindahan pengetahuan kami untuk model pasukan merah AI tanpa tapisan.
Penerokaan teknikal mendalam: Bagaimana Shannon AI melatih model V1.5 untuk berfikir menggunakan GRPO (Group Relative Policy Optimization). Pelajari metodologi latihan rantaian pemikiran kami untuk penaakulan AI yang telus.
Inginkan AI menjadi pentester anda? Shannon AI kini berintegrasi dengan Claude Code untuk aliran kerja ujian penembusan automatik. Temui bagaimana pentesting berkuasa AI merevolusikan penyelidikan keselamatan.
Cipta pembantu AI peribadi dengan arahan tersuai, fail pengetahuan, dan personaliti unik yang disesuaikan dengan keperluan tepat anda
Susun fail dan sembang ke dalam ruang kerja khusus di mana pembantu AI anda memahami konteks penuh
Cipta modul arahan yang boleh diguna semula yang meluaskan keupayaan Shannon. Kemahiran membolehkan anda membina alatan khusus yang boleh dipanggil oleh AI semasa perbualan.