Shannon 3.1
उही तर्क लूप, हाम्रो आफ्नै GPU क्लस्टर मा सारिएको: 32% बढी बुद्धिमान् , 10-15 गुणा छिटो , र 196,608-टोकन को सन्दर्भ विन्डो।
लेख पढ्नुहोस्सबै भाषा समान छन्। तपाईंले प्रयोग गर्न चाहेको भाषा छान्नुहोस्।
Shannon AI कसरी निर्माण, मूल्याङ्कन, र सञ्चालन गरिन्छ भन्ने दस्तावेजहरू खोज्नुहोस्।
उही तर्क लूप, हाम्रो आफ्नै GPU क्लस्टर मा सारिएको: 32% बढी बुद्धिमान् , 10-15 गुणा छिटो , र 196,608-टोकन को सन्दर्भ विन्डो।
हाम्रो आफ्नै GPU क्लस्टरमा चल्ने पुनरावृत्तीय तर्क लूप : सोच, मस्यौदा, समीक्षा, पुनर्लेखन। Lite ले एउटै पास चलाउँछ। Pro ले दससम्म चलाउँछ, र आफूसँग नभएको थाहा भएका तथ्यहरू मागेर लिन्छ।
निर्माण बाटोमा कुनै सामग्री फिल्टर छैन। प्रम्प्ट लेख्ने मोडेलमा कुनै अस्वीकृति तह छैन। र केही रेन्डर वा बिल हुनुअघि प्रम्प्ट तपाईंलाई पुष्टि कार्डमा देखाइन्छ।
एउटा वाक्य लेखेर भइरहेको एउटा तस्बिर बदल्नुहोस्, शैली फेर्नुहोस्, प्रकाश फेर्नुहोस्, पहिरन फेर्नुहोस् वा मर्मत गर्नुहोस्। मास्क छैन, फिल्टर छैन, अस्वीकृति छैन — र एउटा यस्तो प्रविधि जसले बाँकी सबै मिलाएर भन्दा बढी महत्त्व राख्छ।
Shannon मा दुई वा बढी तस्बिरलाई एउटैमा कसरी जोड्ने — लुगा ट्रान्सफर, दृश्यमा वस्तु, व्यक्तिसँगै व्यक्ति, व्यक्तिमा उत्पादन — र ती सबैलाई काम लगाउने त्यो एउटा नियम।
Shannon को Image Model ले प्रम्प्टलाई भाषा मोडेलले जसरी पढ्छ। त्यही एउटा तथ्यले तपाईंले प्रम्प्ट कसरी लेख्नुपर्छ भन्ने सबै कुरा बदल्छ — सुरुवात अल्पविरामले छुट्याइएका ट्याग छाड्नबाट।
सामग्री फिल्टर थोरै साँचो हानि रोक्न बनाइएका थिए। व्यवहारमा तिनले चिकित्सकीय चित्रण, फोरेन्सिक पुनर्निर्माण, जीवन-चित्रण, युद्ध इतिहास, सम्पादकीय व्यङ्ग्य र कम्पनीहरूले आफ्नै उत्पादनको तस्बिर बनाउने काम पनि रोक्छन्। यसको मूल्य यही हो — र फिल्टर हटाउँदा के बदलिन्छ, के बदलिँदैन, त्यो पनि।
1.6 ट्रिलियन प्यारामिटर को DeepSeek Mixture-of-Experts, कुनै अस्वीकृति तहविना सेवामा: 262K सन्दर्भ, नेटिभ तर्क प्रयास, टुल कलिङ, र हाम्रो आफ्नै GPU क्लस्टरमा तीन API डायलेक्ट।
Z.ai को एजेन्टिक GLM आधार, हाम्रो आफ्नै GPU क्लस्टरमा कुनै अस्वीकृति तहविना सेवामा — 262K सन्दर्भ, टुल कलिङ, र उही वंशलाई आफ्नै सेवामा लाग्ने मूल्यको आधाभन्दा कम मिश्रित मूल्य।
Shannon AI गेटवेको उच्चतम क्षमता तह: भिजन, टुल कलिङ र 262K सन्दर्भसहितको 2.8 ट्रिलियन प्यारामिटरको मल्टिमोडल आधार — कुनै अस्वीकृति तह छैन, र हाम्रो सूचीको सबैभन्दा उच्च मूल्य। त्यो मूल्य कहिले तिर्न लायक हुन्छ, यहाँ छ।
NVIDIA को अनुसन्धान वंशावली, खुला रूपमा प्रकाशित, अस्वीकृति तहविना सेवा दिइएको: STEM र लामो-क्षितिजको तर्कका लागि ट्युन गरिएको 550B हाइब्रिड Mamba-Attention MoE — प्रति दस लाख टोकन $0.75 इन / $3.30 आउट मा।
Shannon गेटवेमा सेन्सर नगरिएको तस्बिर बुझाइ पाउने सबैभन्दा सस्तो बाटो MiniMax-M3 हो — $0.50 इन, $2.00 आउट, 262,144 टोकनको सन्दर्भ, र तपाईं तथा तस्बिरबीच कुनै अस्वीकृति तह छैन।
DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP — भुइँतल मूल्य, 262K सन्दर्भ, र कुनै अस्वीकृति तह छैन। दिनमा दस हजार पटक चल्ने कार्यभारतर्फ फर्काउने मोडेल यही हो।
Moonshot को ट्रिलियन-प्यारामिटर एजेन्टिक आधारमा भिजन, नेटिभ टुल कलिङ र 262K विन्डो — सेन्सर नगरिएको , प्रति दस लाख टोकन $0.78 इन / $3.67 आउट मा।
Laguna S 2.1 — कुनै अस्वीकृति तहविना , 262K सन्दर्भ विन्डो र टुल कलिङसहित सेवा दिइएको 118B Mixture-of-Experts आधार — प्रति दस लाख टोकन $0.50 इन / $2.00 आउट को भुइँतल मूल्य मा।
Thinking Machines को 975B Inkling Mixture-of-Experts आधारको भिजन-सक्षम, सेन्सर नगरिएको बिल्ड — 262K सन्दर्भ , तस्बिर इनपुट, कुनै अस्वीकृति तह छैन।
Xiaomi को तर्क-प्रथम MiMo आधार, कुनै अस्वीकृति तहविना W8A16 मा सेवा दिइएको — हामीले चलाउने सर्वोच्च निष्ठाको क्वान्टाइजेसन तह — क्याटलगकै भुइँतल मूल्यमा।
हाम्रो क्याटलगमा 8-बिट वेट परिशुद्धता लाई तस्बिर बुझाइ सँग जोड्ने एउटै मोडेल — र यसको मूल्य पाठ-मात्रका भुइँतल मोडेलले लिने ठ्याक्कै त्यति नै पर्छ: प्रति दस लाख टोकन $0.50 इन / $2.00 आउट ।
Tencent को 295B Hy3 आधार 8-बिट वेट निष्ठा मा, कडा json_schema आउटपुट, 262,144-टोकनको विन्डो र कुनै अस्वीकृति तहविना — क्याटलगकै भुइँतल मूल्यमा।
Shannon AI सँग नैतिक एआई रेड टीम अनुसन्धानका लागि दिशानिर्देशहरू
Shannon AI का सेन्सर नगरिएका मोडेलहरूमा पहुँच नियन्त्रण गर्ने कानूनी सम्झौता
Shannon V1 Balanced - रेड टिम सुरक्षा परीक्षणका लागि सेन्सर नगरिएको एआई। GPT-5 Pro डेटासेटमा प्रशिक्षित Mixtral 8x7B (बाधा-मुक्त)। प्रतिकूल अनुसन्धान मार्फत एआई गार्डरेलको महत्त्व अन्वेषण गर्नुहोस्।
Shannon V1 Deep - आक्रामक शत्रुतापूर्ण परीक्षणका लागि अधिकतम क्षमताको सेन्सर नगरिएको AI। GPT-5 Pro डेटासेटमा प्रशिक्षित Mixtral 8x22B। गार्डरेल अनुसन्धानका लागि अन्तिम AI रेड टीम उपकरण।
Shannon V1.5 सन्तुलित सोच - GRPO तालिम सहितको पारदर्शी विचार-शृङ्खलाको सेन्सर नगरिएको AI। AI गार्डरेलको महत्त्व बुझ्नको लागि AI रेड टिम मोडेललाई चरण-चरणमा तर्क गरेको हेर्नुहोस्।
Shannon V1.5 Deep Thinking - अन्तिम 141B प्यारामिटर सेन्सर नगरिएको AI बहु-चरण शोषण योजना सहित। उन्नत AI रेड टीम अनुसन्धान र AI गार्डरेलको महत्त्व बुझ्नका लागि अधिकतम क्षमताको सोच मोडेल।
Shannon 2 को लागत-कुशल निर्माण: FP8-परिमाणित Kimi K2.7, उच्च थ्रूपुट र प्रति टोकनको कम मूल्यको लागि समायोजित — ट्रिलियन-पैरामिटर आधार छोडे बिना।
Shannon 2 को अधिकतम क्षमता भएको निर्माण: नेटिभ, देखिने विचार-शृङ्खला सहितको पूर्ण-परिशुद्धता Kimi K2.7 — सबैभन्दा कठिन विश्लेषण र लामो अवधिको एजेन्टिक कामका लागि।
Shannon Lite 1.6 मोडेल कार्ड - NVFP4 क्वान्टाइज्ड Mistral Large 3 675B ४१B सक्रिय प्यारामिटरहरू सहित, २,५०० Claude Opus 4.5 आउटपुटहरूमा पोस्ट-तालिम प्राप्त। H100 वा A100 GPUs मा २,५६,००० सन्दर्भ विन्डो, बहुमोडल दृष्टि, र एजेन्टिक क्षमताहरू सहित लागत-प्रभावी इन्टरप्राइज एआई परिनियोजन।
Shannon Pro 1.6 मोडेल कार्ड - KIMI K2 थिंकिङ ट्रेस र GRPO प्रशिक्षण पछिको पूर्ण BF16 Mistral Large 3 675B। जटिल इन्टरप्राइज AI कार्यप्रवाहका लागि नेटिभ सीप समर्थन सहित उन्नत विचारको श्रृंखला तर्क।
प्राविधिक गहिरो विश्लेषण: कसरी Shannon AI ले OpenRouter API डिस्टिलेशन प्रयोग गरेर GPT-5 Pro आउटपुटहरूमा Mixtral 8x7B र 8x22B लाई तालिम दियो। असेन्सर्ड AI रेड टिम मोडेलहरूको लागि हाम्रो ज्ञान स्थानान्तरण विधि सिक्नुहोस्।
प्राविधिक गहिरो-अध्ययन: Shannon AI ले GRPO (Group Relative Policy Optimization) प्रयोग गरेर V1.5 मोडेलहरूलाई कसरी सोच्न तालिम दियो। पारदर्शी AI तर्कका लागि हाम्रो चेन-अफ-थट प्रशिक्षण विधि सिक्नुहोस्।
AI लाई तपाईंको पेन्टेस्टर बनाउन चाहनुहुन्छ? Shannon AI अब स्वचालित पेनिट्रेसन परीक्षण कार्यप्रवाहका लागि Claude Code सँग एकीकृत हुन्छ। AI-संचालित पेन्टेस्टिङले सुरक्षा अनुसन्धानमा कसरी क्रान्ति ल्याइरहेको छ पत्ता लगाउनुहोस्।
तपाईंको सटीक आवश्यकताहरू अनुरूप अनुकूलित निर्देशनहरू, ज्ञान फाइलहरू, र अद्वितीय व्यक्तित्वहरू सहित व्यक्तिगत AI सहायकहरू सिर्जना गर्नुहोस्
फाइलहरू र च्याटहरूलाई समर्पित कार्यस्थानहरूमा व्यवस्थित गर्नुहोस् जहाँ तपाईंको AI सहायकले पूर्ण सन्दर्भ बुझ्छ
पुनः प्रयोग गर्न मिल्ने निर्देशन मोड्युलहरू सिर्जना गर्नुहोस् जसले Shannon को क्षमताहरू विस्तार गर्दछ। सीपहरूले तपाईंलाई विशेष उपकरणहरू निर्माण गर्न दिन्छ जसलाई एआईले कुराकानीको क्रममा प्रयोग गर्न सक्छ।