Shannonပေါ့ပါးသော 1.6
ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော လုပ်ငန်းသုံး AI ကို မောင်းနှင်သည်Mistral Large 3နှင့်အတူ675B စုစုပေါင်း ကန့်သတ်ချက်များနှင့်41B အသက်ဝင်သော ကန့်သတ်ချက်များgranular Mixture-of-Experts ဗိသုကာလက်ရာမှတဆင့်။ လေ့ကျင့်ပြီးနောက်2,500 Claude Opus 4.5 အထွက်များထူးခြားသော ညွှန်ကြားချက်လိုက်နာမှုအတွက်။NVFP4 ပမာဏလျှော့ချခြင်းတစ်ခုတည်းသော node တွင် ဖြန့်ကျက်ချထားခြင်းကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်H100s သို့မဟုတ် A100s.
Mistral Large 3: Granular Mixture-of-Experts
Shannon Lite 1.6 ကို Mistral Large 3 ပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားပြီး၊ ၎င်းသည် ခေတ်မီသော multimodal granular Mixture-of-Experts မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်သည် ယုံကြည်စိတ်ချရမှု၊ ရှည်လျားသောအကြောင်းအရာ နားလည်မှုနှင့် ထုတ်လုပ်မှုအဆင့် စွမ်းဆောင်ရည်တို့အတွက် အစမှအဆုံး ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ညွှန်ကြားချက် လေ့ကျင့်ပြီးနောက် ဗားရှင်းကို ချတ်၊ agentic နှင့် ညွှန်ကြားချက်အခြေခံ အသုံးပြုမှုများအတွက် ကောင်းမွန်စွာ ချိန်ညှိထားသည်။
ဘာသာစကား မော်ဒယ်
forward pass တစ်ခုလျှင် 39B အသက်ဝင်သော ကန့်သတ်ချက်များပါရှိသော Granular MoE ဗိသုကာ
ရူပါရုံ အင်ကုဒ်ဒါ
ပုံရိပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အမြင်အာရုံ နားလည်မှုအတွက် ပေါင်းစပ် multimodal အင်ကုဒ်ဒါ
အကြောင်းအရာ ပြတင်းပေါက်
ပြည့်စုံသော စာရွက်စာတမ်း နားလည်မှုနှင့် RAG အတွက် တိုးချဲ့ထားသော အကြောင်းအရာ
ဘာသာစကားများ
အင်္ဂလိပ်၊ ပြင်သစ်၊ စပိန်၊ ဂျာမန်၊ တရုတ်၊ ဂျပန်၊ ကိုရီးယား၊ အာရဗီ နှင့် အခြားဘာသာစကားများ
ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော လုပ်ငန်းသုံး ဖြန့်ကျက်ချထားခြင်း
Shannon Lite 1.6 သည် NVIDIA ၏ NVFP4 (4-bit floating point) ပမာဏလျှော့ချခြင်း နည်းပညာကို အသုံးပြုထားသည် မော်ဒယ်အရည်အသွေးကို ထိန်းသိမ်းထားရင်း မှတ်ဉာဏ်လိုအပ်ချက်များကို သိသိသာသာ လျှော့ချရန်။ frontier-class AI ကို multi-node ရှုပ်ထွေးမှုမရှိဘဲ လက်လှမ်းမီသော GPU အခြေခံအဆောက်အအုံပေါ်တွင် ဖြန့်ကျက်ချထားပါ။
အခြေခံအဆောက်အအုံ ကုန်ကျစရိတ် လျှော့ချခြင်း
NVFP4 ပမာဏလျှော့ချခြင်းသည် BF16 နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက မှတ်ဉာဏ်အသုံးပြုမှုကို ခန့်မှန်းခြေ 4 ဆ လျှော့ချပေးသည်၊ GPU နည်းပါးစွာဖြင့် ဖြန့်ကျက်ချထားနိုင်ပြီး လုပ်ငန်းသုံး AI အတွက် TCO ကို သိသိသာသာ လျှော့ချပေးသည်။
တစ်ခုတည်းသော Node ဖြန့်ကျက်ချထားခြင်း
675B ကန့်သတ်ချက် မော်ဒယ်အပြည့်အစုံကို H100s သို့မဟုတ် A100s ၏ တစ်ခုတည်းသော node ပေါ်တွင် ဖြန့်ကျက်ချထားပါ။ ရှုပ်ထွေးသော multi-node စီမံခန့်ခွဲမှု မရှိ၊ ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှု ဝန်ပို လျှော့ချပြီး လုပ်ငန်းဆောင်တာများ ရိုးရှင်းစေသည်။
ထိန်းသိမ်းထားသော မော်ဒယ် အရည်အသွေး
အဆင့်မြင့် ပမာဏလျှော့ချခြင်း နည်းပညာများသည် ဆင်ခြင်တုံတရား၊ ညွှန်ကြားချက်လိုက်နာမှုနှင့် multimodal လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို အရည်အသွေး ကျဆင်းမှု အနည်းဆုံးဖြင့် ထိန်းသိမ်းထားသည်။
Claude Opus 4.5 အသိပညာ ထုတ်ယူခြင်း
Shannon Lite 1.6 ကို ဂရုတစိုက် ရွေးချယ်ထားသော 2,500 အထွက်များကို အသုံးပြု၍ စေ့စေ့စပ်စပ် လေ့ကျင့်ပြီးနောက် ပြုလုပ်ထားသည်Claude Opus 4.5, Anthropic ၏ အစွမ်းအထက်ဆုံး မော်ဒယ်။ ဤအသိပညာ ထုတ်ယူခြင်း နည်းလမ်းသည် အဆင့်မြင့် ဆင်ခြင်တုံတရား ပုံစံများ၊ နူးညံ့သိမ်မွေ့သော ညွှန်ကြားချက် အနက်ဖွင့်ဆိုချက်နှင့် သာလွန်ကောင်းမွန်သော တုံ့ပြန်မှု အရည်အသွေးတို့ကို ဖမ်းယူသည်။
Mistral Large 3 Instruct 2512 အခြေခံ
Mistral ၏ ခေတ်မီသော Instruct မော်ဒယ် (ဗားရှင်း 2512) ကို BF16 တိကျမှုဖြင့် တည်ဆောက်ထားသည်။ ဤအခြေခံသည် ထုတ်လုပ်မှုအဆင့် လက်ထောက်များ၊ retrieval-augmented စနစ်များ၊ သိပ္ပံနည်းကျ လုပ်ငန်းဆောင်တာများနှင့် ရှုပ်ထွေးသော လုပ်ငန်းသုံး လုပ်ငန်းအသွားအလာများအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော frontier-level စွမ်းရည်များကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
Claude Opus 4.5 အထွက် ထုတ်ယူခြင်း
Claude Opus 4.5 မှ အရည်အသွေးမြင့် အထွက် 2,500 ပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ပြီးနောက် ပြုလုပ်ထားပြီး Anthropic ၏ အဆင့်အမြင့်ဆုံး ဆင်ခြင်တုံတရား စွမ်းရည်များကို ဖမ်းယူထားသည်။ ရွေးချယ်ထားသော ဒေတာအစုံသည် ရှုပ်ထွေးသော ညွှန်ကြားချက်လိုက်နာမှု၊ နူးညံ့သိမ်မွေ့သော နားလည်မှုနှင့် မတူညီသော နယ်ပယ်များတွင် အရည်အသွေးမြင့် တုံ့ပြန်မှု ထုတ်လုပ်ခြင်းတို့ကို အဓိကထားသည်။
NVFP4 ပမာဏသတ်မှတ်ခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်
NVIDIA FP4 ပမာဏသတ်မှတ်ခြင်းကို လေ့ကျင့်ပြီးနောက် အသုံးပြုခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်အရည်အသွေးကို ထိန်းသိမ်းထားရင်း မှတ်ဉာဏ်အသုံးပြုမှုကို လျှော့ချပေးသည်။ Claude Opus 4.5 ၏ အသိပညာလွှဲပြောင်းမှုနှင့် ညွှန်ကြားချက်လိုက်နာနိုင်စွမ်းများကို ထိန်းသိမ်းရန်အတွက် လေ့ကျင့်ပြီးသား အလေးချိန်များအတွက် အထူးချိန်ညှိထားသည်။
အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် အတည်ပြုခြင်း
ညွှန်ကြားချက်လိုက်နာမှု စံနှုန်းများ၊ ဆင်ခြင်တုံတရားဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများ၊ နှင့် လက်တွေ့လုပ်ငန်းခွင် အခြေအနေများတစ်လျှောက် ပြည့်စုံစွာ အကဲဖြတ်ထားသည်။ နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် တသမတ်တည်းသော လုပ်ဆောင်ချက်၊ တည်ငြိမ်သော ရလဒ်များနှင့် ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်များတွင် ယုံကြည်စိတ်ချရသော စွမ်းဆောင်ရည်အတွက် အတည်ပြုထားသည်။
ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိသော GPU ဖြန့်ကျက်မှု ရွေးချယ်စရာများ
NVFP4 ပမာဏသတ်မှတ်ခြင်းပါရှိသော Shannon Lite 1.6 သည် စက်မှုလုပ်ငန်းစံနှုန်း NVIDIA GPU ပုံစံများပေါ်တွင် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာစွာ ဖြန့်ကျက်နိုင်စေပြီး၊ စျေးကြီးသော multi-node clusters များမလိုအပ်ဘဲ လုပ်ငန်းများအတွက် ခေတ်မီ AI ကို အသုံးပြုနိုင်စေသည်။
NVIDIA H100 SXM
Hopper ဗိသုကာနှင့် HBM3 မှတ်ဉာဏ်တို့ဖြင့် အကောင်းဆုံး စွမ်းဆောင်ရည်
NVIDIA A100 SXM
Ampere ဗိသုကာ GPU များပေါ်တွင် သက်သေပြပြီးသော ယုံကြည်စိတ်ချရမှု
Shannon Cloud
အခြေခံအဆောက်အအုံမလိုအပ်ဘဲ အပြည့်အဝ စီမံခန့်ခွဲထားသော ဖြန့်ကျက်မှု
လုပ်ငန်းအတွက် အသင့်ရှိသော AI လုပ်ဆောင်ချက်များ
Shannon Lite 1.6 သည် Mistral Large 3 မှ အမွေဆက်ခံရရှိပြီး Claude Opus 4.5 လေ့ကျင့်ပြီးနောက် ပိုမိုကောင်းမွန်လာသော ခေတ်မီစွမ်းဆောင်ရည်များကို ပေးစွမ်းပြီး၊ လုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးအတွက် ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းများအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားသည်။
Multimodal မြင်ကွင်း
ပေါင်းစပ်ထားသော 2.5B parameter vision encoder သည် ပုံရိပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ မြင်ကွင်းဆိုင်ရာ မေးခွန်းဖြေဆိုခြင်းနှင့် ပုံများပါရှိသော စာရွက်စာတမ်းနားလည်ခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေသည်။
ဘာသာစကားမျိုးစုံ ထူးချွန်မှု
အင်္ဂလိပ်၊ ပြင်သစ်၊ စပိန်၊ ဂျာမန်၊ အီတလီ၊ ပေါ်တူဂီ၊ ဒတ်ခ်ျ၊ တရုတ်၊ ဂျပန်၊ ကိုရီးယားနှင့် အာရဗီအပါအဝင် ဘာသာစကား 12+ ကျော်အတွက် မူရင်းပံ့ပိုးမှု။
ကိုယ်စားလှယ် စွမ်းဆောင်ရည်များ
ကိုယ်ပိုင်ကိရိယာအသုံးပြုမှုနှင့် လုပ်ငန်းအလိုအလျောက်စနစ်အတွက် မူရင်း function calling နှင့် ဖွဲ့စည်းထားသော JSON output ပါရှိသော အကောင်းဆုံး ကိုယ်စားလှယ်လုပ်ဆောင်ချက်များ။
စနစ် Prompt လိုက်နာမှု
စနစ် prompt များအတွက် ခိုင်မာသော လိုက်နာမှုနှင့် ပံ့ပိုးမှု၊ တိကျသော အပြုအမူထိန်းချုပ်မှုနှင့် တသမတ်တည်းသော ပုံစံထိန်းသိမ်းမှုကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေသည်။
256K ရှည်လျားသော အကြောင်းအရာ
ပြည့်စုံသော စာရွက်စာတမ်းနားလည်မှု၊ ရှည်လျားသော စကားပြောဆိုမှုများနှင့် retrieval-augmented generation (RAG) အတွက် တိုးချဲ့ထားသော context window။
မူရင်း Function Calling
ပြင်ပကိရိယာများ၊ API များနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်နိုင်ရန် ယုံကြည်စိတ်ချရသော JSON output ပါရှိသော built-in function calling ပံ့ပိုးမှု။
ထုတ်လုပ်မှု လုပ်ငန်းများအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားသည်
အားကောင်းသော ရှည်လျားသောအကြောင်းအရာ စွမ်းဆောင်ရည်၊ တည်ငြိမ်ပြီး တသမတ်တည်းသော နယ်ပယ်အသီးသီးမှ လုပ်ဆောင်ချက်များဖြင့် Shannon Lite 1.6 သည် လုပ်ငန်းနှင့် သုတေသနနယ်ပယ်အမျိုးမျိုးတွင် ထူးချွန်သည်။
ရှည်လျားသော စာရွက်စာတမ်း နားလည်မှု
256K context window ဖြင့် ကျယ်ပြန့်သော စာရွက်စာတမ်းများ၊ စာချုပ်များ၊ အစီရင်ခံစာများနှင့် သုတေသနစာတမ်းများကို လုပ်ဆောင်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပါ။
ထုတ်လုပ်မှု AI လက်ထောက်များ
ယုံကြည်စိတ်ချရသော၊ တသမတ်တည်းသော တုံ့ပြန်မှုများနှင့် ခိုင်မာသော ညွှန်ကြားချက်လိုက်နာမှုတို့ဖြင့် နေ့စဉ်အသုံးပြု AI လက်ထောက်များကို အားဖြည့်ပါ။
ကိုယ်စားလှယ် လုပ်ငန်းစီးဆင်းမှုများ
ကိုယ်ပိုင်လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုနှင့် လုပ်ငန်းစီးဆင်းမှု အလိုအလျောက်စနစ်အတွက် ခေတ်မီကိရိယာအသုံးပြုမှုနှင့် function calling။
လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ အသိပညာ လုပ်ငန်း
တသမတ်တည်း၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသော ရလဒ်များဖြင့် ခေတ်မီ AI စွမ်းဆောင်ရည်များ လိုအပ်သော ရှုပ်ထွေးသော လုပ်ငန်းစီးဆင်းမှုများ။
အထွေထွေ Coding လက်ထောက်
ဘာသာစကားမျိုးစုံတွင် Code ထုတ်လုပ်ခြင်း၊ debugging၊ စာရွက်စာတမ်းပြုစုခြင်းနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲလ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု အကူအညီ။
သိပ္ပံနည်းကျ သုတေသန
သုတေသနအကူအညီ၊ စာပေပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း၊ သိပ္ပံနည်းကျ လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုနှင့် အယူအဆထုတ်လုပ်ခြင်း။
Retrieval-Augmented Generation
ယုံကြည်စိတ်ချရသော context ပေါင်းစပ်မှုနှင့် တိကျသော retrieval synthesis တို့ဖြင့် RAG စနစ်များအတွက် အကောင်းဆုံး စွမ်းဆောင်ရည်။
ဘာသာစကားမျိုးစုံ အပလီကေးရှင်းများ
ပံ့ပိုးထားသော ဘာသာစကား 12+ ကျော်တွင် တသမတ်တည်း အရည်အသွေး လိုအပ်သော ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းအပလီကေးရှင်းများ။
Shannon Lite နှင့် Shannon Pro
သင့်လိုအပ်ချက်များအတွက် မှန်ကန်သော Shannon မော်ဒယ်ကို ရွေးချယ်ပါ။ Shannon Lite သည် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော လုပ်ငန်းဖြန့်ကျက်မှုကို ပေးစွမ်းပြီး၊ Shannon Pro သည် အဆင့်မြင့် chain-of-thought ဆင်ခြင်တုံတရားနှင့် Skills ပံ့ပိုးမှုတို့ဖြင့် အမြင့်ဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်ကို ပေးသည်။
| လုပ်ဆောင်ချက် | Shannon Lite 1.6 | Shannon Pro 1.6 |
|---|---|---|
| အခြေခံ မော်ဒယ် | Mistral Large 3 (675B) | Mistral Large 3 (675B) |
| လုပ်ဆောင်နေသော Parameters | 41B (Granular MoE) | 41B (Granular MoE) |
| တိကျမှု | NVFP4 (4-bit) | Full BF16 (16-bit) |
| လေ့ကျင့်ပြီးနောက် ဒေတာ | Claude Opus 4.5 မှ ထုတ်လုပ်မှု ၂,၅၀၀ | KIMI K2 တွေးခေါ်မှု မှတ်တမ်းများ |
| လေ့ကျင့်ပြီးနောက် နည်းလမ်း | ကြီးကြပ်မှုဖြင့် အသေးစိတ်ညှိနှိုင်းခြင်း | GRPO (Group Relative Policy Optimization) |
| ဆင်ခြင်တုံတရားပုံစံ | စံ | အတွေးကွင်းဆက် မှတ်တမ်းများ |
| ကျွမ်းကျင်မှု ပံ့ပိုးမှု | - | Pro အတွက်သာမူရင်းကျွမ်းကျင်မှုများ |
| ဖြန့်ကျက်ချထားခြင်း | H100/A100 (တစ်ခုတည်းသော Node) | B200/H200 (FP8) |
| အကောင်းဆုံးဖြစ်သည် | ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော လုပ်ငန်းသုံး AI | အမြင့်ဆုံးစွမ်းဆောင်ရည် + ဆင်ခြင်တုံတရား |
Shannon Lite 1.6 ကို ခံစားကြည့်ပါ
ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော NVFP4 quantization ဖြင့် ခေတ်မီ AI စွမ်းဆောင်ရည်များ။ လုပ်ငန်းသုံး အဆင့်မီ စွမ်းဆောင်ရည်ကို သင့်တင့်သော ကုန်ကျစရိတ်ဖြင့် ရရှိရန် H100 သို့မဟုတ် A100 အခြေခံအဆောက်အအုံပေါ်တွင် ဖြန့်ကျက်ချထားပါ။