Shannon 3.1
ဆင်ခြင်မှု ကွင်းဆက် အတူတူပင် — ကျွန်ုပ်တို့ ကိုယ်ပိုင် GPU ကလပ်စတာ ပေါ်သို့ ရွှေ့လိုက်သည်။ ဉာဏ်ရည် 32% ပိုမြင့် ၊ 10-15 ဆ ပိုမြန် ပြီး တိုကင် 196,608 context window။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါResearch Hub
Research, Model Cards, နှင့် Policies
Shannon AI ကို မည်သို့ တည်ဆောက်, အကဲဖြတ်, နှင့် လည်ပတ်သည်ကို ရှင်းပြသော documentation ကို ရှာဖွေပါ။
We do not hold or access any user's data, and we do not suspend accounts unless a lawful authority requires an enforcement action.
Research articles
Shannon 3၊ မိမိအဖြေကို ကိုယ်တိုင် ပြန်စစ်သော ဆင်ဆာမဲ့ AI မော်ဒယ်
ကျွန်ုပ်တို့ ကိုယ်ပိုင် GPU ကလပ်စတာပေါ်တွင် ထပ်ကာထပ်ကာ ဆင်ခြင်သော ကွင်းဆက် — စဉ်းစား၊ မူကြမ်းရေး၊ ပြန်စစ်၊ ပြန်ရေး။ Lite က တစ်ကြိမ် လည်ပတ်သည်။ Pro က ဆယ်ကြိမ်အထိ လည်ပတ်ပြီး လိုအပ်နေသည်ဟု သိသည့် အချက်အလက်များကို တောင်းဆိုသည်။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါဆင်ဆာမဲ့ AI ရုပ်ပုံ ထုတ်လုပ်စက်
ထုတ်လုပ်ရေး လမ်းကြောင်းပေါ်တွင် content filter မရှိပါ။ prompt ရေးသည့် မော်ဒယ်ပေါ်တွင် ငြင်းပယ်မှု အလွှာ မရှိပါ။ ပြီးလျှင် prompt ကို ဘာမှ မထွက်မီ၊ ငွေမကျမီ အတည်ပြု ကတ်ပေါ်တွင် သင့်အား ပြသည်။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါဆင်ဆာမဲ့ AI ရုပ်ပုံ တည်းဖြတ်စက်
ရှိပြီးသား ရုပ်ပုံ တစ်ပုံကို ဝါကျတစ်ကြောင်း ရေးလိုက်ရုံဖြင့် ပြောင်း၊ style ပြောင်း၊ အလင်းရောင် ပြန်ညှိ၊ အဝတ်ပြောင်း သို့မဟုတ် ပြင်ပါ။ mask မလို၊ filter မရှိ၊ ငြင်းပယ်မှု မရှိ — ကျန်အားလုံးထက် ပိုအရေးကြီးသည့် နည်းလမ်း တစ်ခု ရှိသည်။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါAI ဝတ်စုံ လွှဲပြောင်းခြင်း၊ ဆင်ဆာမဲ့
Shannon ပေါ်တွင် ရုပ်ပုံ နှစ်ပုံ သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုကို တစ်ပုံတည်းအဖြစ် ပေါင်းစပ်နည်း — အဝတ်အစား လွှဲပြောင်းခြင်း၊ မြင်ကွင်းထဲ အရာဝတ္ထု၊ လူဘေးက လူ၊ လူပေါ်ရှိ ထုတ်ကုန် — နှင့် ၎င်းအားလုံးကို အလုပ်ဖြစ်စေသော စည်းကမ်း တစ်ခုတည်း။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါAI ရုပ်ပုံ Prompt လမ်းညွှန်
Shannon ၏ Image Model သည် prompt တစ်ခုကို ဘာသာစကား မော်ဒယ်တစ်ခုကဲ့သို့ ဖတ်သည်။ ထို အချက် တစ်ခုတည်းက သင် ဘယ်လို ရေးသင့်သည် ဆိုသည့် အရာ အားလုံးကို ပြောင်းလဲပစ်သည် — ကော်မာခြားထားသော tag များကို စွန့်လွှတ်ခြင်းမှ စတင်ပါ။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါဆင်ဆာမဲ့ နှင့် Filter တပ် AI ရုပ်ပုံ ထုတ်လုပ်စက်
Content filter များကို အန္တရာယ် အနည်းငယ်ကို တားဆီးရန် တည်ဆောက်ခဲ့သည်။ လက်တွေ့တွင်မူ ၎င်းတို့သည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံဆွဲခြင်း၊ မှုခင်း ပြန်လည်တည်ဆောက်ခြင်း၊ လူပုံ ပုံဆွဲခြင်း၊ စစ်ပွဲ သမိုင်း၊ အယ်ဒီတာ သရော်စာနှင့် ကုမ္ပဏီများ မိမိတို့ ကုန်ပစ္စည်းကို ပုံဖော်ခြင်းကိုပါ တားဆီးလိုက်သည်။ ဤသည်မှာ ထို ကုန်ကျစရိတ် — နှင့် filter ကို ဖယ်လိုက်ခြင်းက ဘာကို ပြောင်းလဲစေပြီး ဘာကို မပြောင်းလဲစေသည် ဆိုသည့် အကြောင်း ဖြစ်သည်။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါဆင်ဆာမဲ့ DeepSeek API
parameter 1.6-trillion ရှိသော DeepSeek Mixture-of-Experts ကို ငြင်းပယ်မှု အလွှာ မရှိဘဲ ဝန်ဆောင်မှုပေးသည် — 262K context၊ native reasoning effort၊ tool calling နှင့် ကျွန်ုပ်တို့ ကိုယ်ပိုင် GPU ကလပ်စတာပေါ်ရှိ API dialect သုံးမျိုး။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါဆင်ဆာမဲ့ GLM API — token တစ်ခုလျှင် တန်ဖိုးအရှိဆုံး ရွေးချယ်မှု
Z.ai ၏ agentic GLM foundation ကို ငြင်းပယ်မှု အလွှာ မရှိ ဘဲ ကျွန်ုပ်တို့ ကိုယ်ပိုင် GPU ကလပ်စတာပေါ်တွင် ဝန်ဆောင်မှုပေးသည် — 262K context, tool calling, ပြီးတော့ ထို မျိုးရိုးတူ first-party ဈေးနှုန်း၏ တစ်ဝက်အောက်သာ ရှိသော blended ဈေးနှုန်း။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါဆင်ဆာမဲ့ Kimi K3 API
Shannon AI Gateway ပေါ်ရှိ အမြင့်ဆုံး capability tier — vision, tool calling နှင့် 262K context ပါသော parameter 2.8 trillion ရှိသော multimodal foundation — ငြင်းပယ်မှု အလွှာ မရှိ၊ ကျွန်ုပ်တို့ list ရှိ ဈေးအကြီးဆုံး။ ထို ဈေးနှုန်း ဘယ်အချိန် ထိုက်တန်သလဲ ဤနေရာတွင် ဖော်ပြထားသည်။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါဆင်ဆာမဲ့ Nemotron API
NVIDIA ၏ သုတေသန ဂုဏ်သိက္ခာ, ပွင့်လင်းစွာ ထုတ်ဝေထားပြီး, ငြင်းပယ်မှု အလွှာမရှိဘဲ ဝန်ဆောင်မှုပေးထားသည် — STEM နှင့် long-horizon reasoning အတွက် ချိန်ညှိထားသော 550B hybrid Mamba-Attention MoE တစ်ခု — 1M token လျှင် $0.75 in / $3.30 out ၌။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါဆင်ဆာမဲ့ MiniMax API — Floor Price ၌ Vision
MiniMax-M3 သည် Shannon gateway ပေါ်တွင် ဆင်ဆာမဲ့ ရုပ်ပုံ နားလည်မှု ရရှိရန် ဈေးအသက်သာဆုံး နည်းလမ်း ဖြစ်သည် — $0.50 in, $2.00 out, context token 262,144 နှင့် သင်နှင့် ရုပ်ပုံအကြား ငြင်းပယ်မှု အလွှာ မရှိပါ။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါဆင်ဆာမဲ့ DeepSeek Flash API
DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP — အစျေးအသက်သာဆုံးနှုန်း၊ 262K context နှင့် ငြင်းပယ်မှု အလွှာ မရှိ။ တစ်နေ့လျှင် တစ်သောင်းကြိမ် လည်ပတ်သော workload အတွက် ညွှန်းသုံးနိုင်သည့် မော်ဒယ်။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါဆင်ဆာမဲ့ Kimi K2 API
Moonshot ၏ trillion-parameter agentic foundation ပေါ်ရှိ vision, native tool calling နှင့် 262K window — ဆင်ဆာမဲ့ ၊ 1M token လျှင် $0.78 in / $3.67 out နှုန်းဖြင့်။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါဆင်ဆာမဲ့ Laguna API
Laguna S 2.1 — ငြင်းပယ်မှု အလွှာ မရှိ ဘဲ 262K context window နှင့် tool calling ပါဝင်သော parameter 118B Mixture-of-Experts foundation တစ်ခု — 1M token လျှင် $0.50 in / $2.00 out ဖြင့် အနိမ့်ဆုံးနှုန်း ဖြင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးထားသည်။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါဆင်ဆာမဲ့ Inkling Model API
Thinking Machines ၏ 975B Inkling Mixture-of-Experts foundation ကို vision ရနိုင်သော၊ ဆင်ဆာမဲ့ build အဖြစ် — 262K context , ရုပ်ပုံ input, ငြင်းပယ်မှု အလွှာ မရှိ။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါဆင်ဆာမဲ့ MiMo API 8-Bit Fidelity ၌
Xiaomi ၏ reasoning-first MiMo foundation ကို ငြင်းပယ်မှု အလွှာ မရှိ ဘဲ ကျွန်ုပ်တို့ လည်ပတ်သော fidelity အမြင့်ဆုံး quantization tier ဖြစ်သော W8A16 ၌ ကက်တလောက်၏ အနိမ့်ဆုံးနှုန်းဖြင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးထားသည်။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါဆင်ဆာမဲ့ MiMo Vision API
ကျွန်ုပ်တို့ ကက်တလောက်ထဲတွင် 8-bit weight precision ကို ရုပ်ပုံ နားလည်မှု နှင့် တွဲဖက်ပေးထားသော တစ်ခုတည်းသော မော်ဒယ် — ဈေးနှုန်းမှာ စာသားသာ အနိမ့်ဆုံးနှုန်း မော်ဒယ်များကုန်ကျသည့်ဈေးနှုန်းနှင့် အတိအကျ တူညီသည် — 1M token လျှင် $0.50 in / $2.00 out ။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါဆင်ဆာမဲ့ Hy3 Model API
Tencent ၏ 295B Hy3 foundation ကို 8-bit weight fidelity ၌ strict json_schema output, 262,144-token window နှင့် ငြင်းပယ်မှု အလွှာ မရှိဘဲ — ကက်တလောက်၏ အနိမ့်ဆုံးနှုန်း၌။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါတာဝန်ယူမှုရှိသော အသုံးပြုမှုမူဝါဒ
Shannon AI ဖြင့် ကျင့်ဝတ်နှင့်ညီသော AI red team သုတေသနအတွက် လမ်းညွှန်ချက်များ
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါဝန်ဆောင်မှုစည်းမျဉ်းများ
Shannon AI ၏ ဆင်ဆာမဲ့မော်ဒယ်များသို့ ဝင်ရောက်အသုံးပြုခြင်းကို ထိန်းချုပ်သော ဥပဒေရေးရာသဘောတူညီချက်
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါShannon V1 မျှတသော
Shannon V1 Balanced - red team လုံခြုံရေးစမ်းသပ်မှုအတွက် ဆင်ဆာမဲ့ AI။ GPT-5 Pro dataset တွင် လေ့ကျင့်ထားသော ကန့်သတ်ချက်များ လျှော့ချထားသည့် Mixtral 8x7B။ ရန်လိုသော သုတေသနမှတစ်ဆင့် AI guardrail ၏ အရေးပါပုံကို ရှာဖွေပါ။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါShannon V1 နက်ရှိုင်းသော
Shannon V1 Deep - ပြင်းထန်သော ရန်လိုသည့် စမ်းသပ်မှုများအတွက် အမြင့်ဆုံး စွမ်းဆောင်ရည်ရှိသော ဆင်ဆာမဲ့ AI။ GPT-5 Pro ဒေတာအစုံဖြင့် လေ့ကျင့်ထားသော Mixtral 8x22B။ ကာကွယ်ရေး သုတေသနအတွက် အဆုံးစွန်သော AI red team ကိရိယာ။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါShannon V1.5 တွေးခေါ်မှု
Shannon V1.5 မျှတသော တွေးခေါ်မှု - GRPO လေ့ကျင့်မှုဖြင့် ပွင့်လင်းမြင်သာသော အတွေးအမြင်ကွင်းဆက် ဆင်ဆာမဲ့ AI။ AI ကာကွယ်ရေးစည်းများ၏ အရေးပါပုံကို နားလည်ရန် AI red team မော်ဒယ်၏ တစ်ဆင့်ချင်း ဆင်ခြင်ပုံကို ကြည့်ပါ။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါShannon V1.5 နက်ရှိုင်းသော တွေးခေါ်မှု
Shannon V1.5 Deep Thinking - အဆင့်မြင့် 141B parameter ရှိသော ဆင်ဆာမဲ့ AI ဖြစ်ပြီး multi-step exploit planning ပါဝင်သည်။ အဆင့်မြင့် AI red team သုတေသနနှင့် AI guardrail အရေးပါပုံကို နားလည်ရန်အတွက် အမြင့်ဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်ရှိသော တွေးခေါ်မှုမော်ဒယ်။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါShannon 2 Lite
Shannon 2 ၏ စည်းမျုံးသောတည်ဆောင်ချက်မှာ FP8-မြှုပ်နှံထားသော Kimi K2.7 ဖြစ်သည်။ အလွန်ရည်ညွှန်းမှုံ့ နှင့် တစ်ခြင်းအညီ သက်သာသောစာရိုက်များအတွက် ရည်ရွယ်ထားသည် — တစ်သန်းပိုင်းကိန်း မူပိုင်းမှ အပြတ်ခွာမှုံ့ မဟုတ်။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါShannon 2 Pro
Shannon 2 ၏ အမြင့်ဆုံး-စွမ်းအားတည်ဆောင်ချက်မှာ အပြီးအစ-တည်ဆောင်မှုံ့ Kimi K2.7 ဖြစ်သည့်အတွက် အရုပ်, ရုပ်ပုံနားလည်ခွင့်သည့်လုံးချင်းစုံလင် — အခက်ခဲဆုံး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း နှင့် ရှည်လျားသည့်-ရည်ကုံးမှုံ့ လုပ်ဆောင်ချက်ပုံစံ အလုပ်အတွက်။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါShannon ပေါ့ပါးသော 1.6
Shannon Lite 1.6 မော်ဒယ်ကတ် - NVFP4 quantized Mistral Large 3 675B သည် 41B active parameters ဖြင့် Claude Opus 4.5 outputs ၂,၅၀၀ ဖြင့် လေ့ကျင့်ပြီးနောက် ထုတ်လုပ်ထားသည်။ H100 သို့မဟုတ် A100 GPUs ပေါ်တွင် 256K context window၊ multimodal vision နှင့် agentic capabilities တို့ဖြင့် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော လုပ်ငန်းသုံး AI ဖြန့်ကျက်ချထားခြင်း။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါShannon ပရို 1.6
Shannon Pro 1.6 မော်ဒယ်ကတ် - KIMI K2 Thinking Trace နှင့် GRPO လေ့ကျင့်ပြီးနောက်ပိုင်းပါရှိသော အပြည့်အဝ BF16 Mistral Large 3 675B။ ရှုပ်ထွေးသော လုပ်ငန်းသုံး AI လုပ်ငန်းအသွားအလာများအတွက် မူရင်း Skills ပံ့ပိုးမှုဖြင့် အဆင့်မြင့် အတွေးကွင်းဆက် ဆင်ခြင်တုံတရား။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါOpenRouter Distillation မှတစ်ဆင့် Mixtral ကို GPT-5 Pro တွင် ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ လေ့ကျင့်ပေးခဲ့ပုံ
နည်းပညာဆိုင်ရာ နက်နက်နဲနဲ လေ့လာခြင်း- Shannon AI သည် Mixtral 8x7B နှင့် 8x22B ကို GPT-5 Pro မှ ထွက်ရှိမှုများပေါ်တွင် OpenRouter API distillation ကို အသုံးပြု၍ မည်သို့ လေ့ကျင့်ပေးခဲ့ပုံ။ ဆင်ဆာမဲ့ AI red team မော်ဒယ်များအတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏ အသိပညာ လွှဲပြောင်းမှု နည်းစနစ်ကို လေ့လာပါ။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါကျွန်ုပ်တို့ Shannon V1.5 ကို GRPO အသုံးပြု၍ တွေးခေါ်တတ်အောင် လေ့ကျင့်ပေးခဲ့ပုံ
နည်းပညာဆိုင်ရာ နက်ရှိုင်းစွာ လေ့လာခြင်း- Shannon AI သည် GRPO (Group Relative Policy Optimization) ကို အသုံးပြု၍ V1.5 မော်ဒယ်များကို မည်သို့ တွေးခေါ်ရန် လေ့ကျင့်ခဲ့ပုံ။ ပွင့်လင်းမြင်သာသော AI ဆင်ခြင်တုံတရားအတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏ chain-of-thought လေ့ကျင့်ရေး နည်းစနစ်ကို လေ့လာပါ။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါAI ကိုအသုံးပြု၍ ထိုးဖောက်စမ်းသပ်ခြင်း: Shannon AI သည် Claude Code တွင် လုပ်ဆောင်နေပါသည်
AI ကို သင်၏ pentester ဖြစ်စေလိုပါသလား။ Shannon AI သည် အလိုအလျောက် ထိုးဖောက်စမ်းသပ်မှု လုပ်ငန်းစဉ်များအတွက် Claude Code နှင့် ပေါင်းစပ်ထားပါသည်။ AI-စွမ်းအင်သုံး pentesting သည် လုံခြုံရေး သုတေသနကို မည်သို့ တော်လှန်ပြောင်းလဲနေသည်ကို ရှာဖွေပါ။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါCustom Shannon
သင်၏တိကျသောလိုအပ်ချက်များနှင့်ကိုက်ညီစေရန် စိတ်ကြိုက်ညွှန်ကြားချက်များ၊ အသိပညာဖိုင်များနှင့် ထူးခြားသောကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေးများဖြင့် စိတ်ကြိုက် AI လက်ထောက်များကို ဖန်တီးပါ
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါပရောဂျက်များ
သင်၏ AI လက်ထောက်က အကြောင်းအရာအပြည့်အစုံကို နားလည်နိုင်သည့် သီးသန့်လုပ်ငန်းခွင်များတွင် ဖိုင်များနှင့် ချတ်များကို စနစ်တကျ စီစဉ်ပါ။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါစွမ်းရည်များ
Shannon ၏ စွမ်းဆောင်ရည်များကို တိုးချဲ့ပေးသည့် ပြန်လည်အသုံးပြုနိုင်သော ညွှန်ကြားချက် module များကို ဖန်တီးပါ။ စွမ်းရည်များသည် AI က စကားပြောဆိုမှုများအတွင်း ခေါ်ယူအသုံးပြုနိုင်သည့် အထူးပြုကိရိယာများကို တည်ဆောက်နိုင်စေသည်။
ဆောင်းပါးကို ဖတ်ပါAll research links
Shannon 3.1Shannon 3၊ မိမိအဖြေကို ကိုယ်တိုင် ပြန်စစ်သော ဆင်ဆာမဲ့ AI မော်ဒယ်ဆင်ဆာမဲ့ AI ရုပ်ပုံ ထုတ်လုပ်စက်ဆင်ဆာမဲ့ AI ရုပ်ပုံ တည်းဖြတ်စက်AI ဝတ်စုံ လွှဲပြောင်းခြင်း၊ ဆင်ဆာမဲ့AI ရုပ်ပုံ Prompt လမ်းညွှန်ဆင်ဆာမဲ့ နှင့် Filter တပ် AI ရုပ်ပုံ ထုတ်လုပ်စက်ဆင်ဆာမဲ့ DeepSeek APIဆင်ဆာမဲ့ GLM API — token တစ်ခုလျှင် တန်ဖိုးအရှိဆုံး ရွေးချယ်မှုဆင်ဆာမဲ့ Kimi K3 APIဆင်ဆာမဲ့ Nemotron APIဆင်ဆာမဲ့ MiniMax API — Floor Price ၌ Visionဆင်ဆာမဲ့ DeepSeek Flash APIဆင်ဆာမဲ့ Kimi K2 APIဆင်ဆာမဲ့ Laguna APIဆင်ဆာမဲ့ Inkling Model APIဆင်ဆာမဲ့ MiMo API 8-Bit Fidelity ၌ဆင်ဆာမဲ့ MiMo Vision APIဆင်ဆာမဲ့ Hy3 Model APIတာဝန်ယူမှုရှိသော အသုံးပြုမှုမူဝါဒဝန်ဆောင်မှုစည်းမျဉ်းများShannon V1 မျှတသောShannon V1 နက်ရှိုင်းသောShannon V1.5 တွေးခေါ်မှုShannon V1.5 နက်ရှိုင်းသော တွေးခေါ်မှုShannon 2 LiteShannon 2 ProShannon ပေါ့ပါးသော 1.6Shannon ပရို 1.6OpenRouter Distillation မှတစ်ဆင့် Mixtral ကို GPT-5 Pro တွင် ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ လေ့ကျင့်ပေးခဲ့ပုံကျွန်ုပ်တို့ Shannon V1.5 ကို GRPO အသုံးပြု၍ တွေးခေါ်တတ်အောင် လေ့ကျင့်ပေးခဲ့ပုံAI ကိုအသုံးပြု၍ ထိုးဖောက်စမ်းသပ်ခြင်း: Shannon AI သည် Claude Code တွင် လုပ်ဆောင်နေပါသည်Custom Shannonပရောဂျက်များစွမ်းရည်များ