Wij bewaren geen gebruikersgegevens en hebben er geen toegang toe. We schorsen geen accounts tenzij een bevoegde autoriteit handhavingsmaatregelen vereist.
Modelkaart · Shannon 2 Lite

Shannon 2 Lite

De kostenefficiënte build van Shannon 2: FP8-gekwantiseerde Kimi K2.7, afgesteld voor high throughput en lage kosten per token — zonder afstand te doen van de biljoen-parametergrondslag.

Bijgewerkt 3 juli 2026ModelkaartGrondslag: Kimi K2.7

TL;DR

Shannon 2 Lite is een frontier-gedistilleerde variant van Moonshot AI's Kimi K2.7, geserveerd in FP8. Het behoudt dezelfde 256K context en hetzelfde gedistilleerde gedrag als Shannon 2 Pro, maar tegen een fractie van de kosten en latentie — de standaardkeuze voor bulkchat, retrieval, classificatie en lange agent loops. Afgesteld op minimale censuur voor legitiem beveiligingswerk, beperkt tot geverifieerde professionals, en voortdurend geaudit.

De meeste productie-workloads hebben niet het absolute plafond van een model bij elke aanroep nodig — ze hebben consistente kwaliteit nodig tegen een prijs en latentie die schalen. Shannon 2 Lite is precies daarvoor gebouwd: het volledige frontier-gedistilleerde Shannon 2-gedrag, gekwantiseerd naar FP8 zodat u het voor high-traffic producten en tientallen beurten agenten kunt inzetten zonder de rekening van een full-precision frontier model.

01De grondslag: Kimi K2.7

Shannon 2 Lite is gebaseerd op Kimi K2.7, Moonshot AI's open-weights flagship (vrijgegeven 12 juni 2026): een sparse Mixture-of-Experts model waar slechts een klein deel van een biljoen parameters per token activeert, frontier-kwaliteit levert tegen serveerkosten ver onder die van een dicht model van dezelfde grootte.

1T
Totale params
32B
Actief / token
384
Experts (8 actief)
256K
Context window

Omdat de gewichten open zijn, hosten en kwantiseren we het model zelf in plaats van het in te huren — wat Lite's FP8-economie mogelijk maakt.

02FP8-kwantisering — het hart van Lite

Shannon 2 Lite is gekwantiseerd naar FP8: 8-bits floating point voor gewichten en activaties. Vergeleken met full precision, halveert FP8 ruwweg geheugenbandbreedte en verhoogt materieel tokens per seconde, terwijl moderne per-tensor scaling kwaliteitsverlies bij instructiegehoorzaamtaken klein houdt. Het praktische resultaat:

  • Lagere kosten per token — de grootste hefboom voor high-volume producten.
  • Lagere latentie — sneller eerste token en hoger doorvoer.
  • Kleiner voetafdruk — past veel minder accelerators per replica.
  • Hetzelfde gedrag — identieke 256K context en hetzelfde gedistilleerde instructiegehoorzaamheid als Pro.

03Frontier distillatie

Lite en Pro delen één natraining pass: 30.000 gekureerde, frontier-grade redeneer- en instructievoorbeelden. Het doel is scherper te maken hoe het model antwoordt — schonere instructiegehoorzaamheid, consistenter formatting, betere tool-call discipline en minder onnodige weigering bij legitiem professioneel werk — niet wat het weet. Identiek toegepast op beide builds zodat ze gedragsmatig aligned blijven.

04Kosten en prestatie, eerlijk

Lite's kernpunt is economie. Tegen lijstprijzen van API ondersnijdt de K2.7-grondslag vandaag's toonaangevende gesloten modellen met ruwweg 6x op output tokens:

MetriekShannon 2 LiteClaude Opus 4.8GPT-5.5
Invoer / 1M tokens$0.95$5.00$5.00
Uitvoer / 1M tokens$4.00$25.00$30.00
Open weightsJaNeeNee
Context window256K1M~1M

Op vermogen is het eerlijke referentiepunt MCPMark Verified (real-world agentic softwaretaken) — de enige openbare benchmark waarop de K2.7-grondslag, Claude Opus 4.8 en GPT-5.5 allemaal nummers rapporteren op dezelfde test:

GPT-5.592.9
Shannon 2 (K2.7)81.1
Claude Opus 4.876.4

De grondslag slaat Claude Opus 4.8 op agentic taken en blijft achter GPT-5.5 — tegen een fractie van beide prijzen. Voor high-volume werk is die prijs-naar-mogelijkheden verhouding het hele punt van Lite.

Transparant van nature

Elk getal hierboven is publiekelijk gepubliceerd. Geloof ons niet op ons woord — controleer de primaire bronnen zelf.

MCPMark Verified & lijstprijzen API, juni 2026. K2.7-cijfers zijn Moonshot-gerapporteerd; onafhankelijke third-party benchmarks zijn in behandeling. GPT-5.5 en Claude Opus 4.8 worden ter referentie weergegeven.

05Minimale censuur, maximale verantwoordelijkheid

Shannon 2 Lite is afgesteld op minimale censuur: bij legitiem beveiligings-, red-team- en onderzoekswerk blijft het direct in plaats van reflexmatig te weigeren. Het is een professioneel gereedschap — toegang is beperkt tot geverifieerde professionals, gebruik is voortdurend geaudit, en het model wordt beheerd onder ons Responsible Use Policy.

06Waar Lite uitblinkt

  • High-volume assistenten — FP8-economie maakt het de standaard voor user-facing, high-traffic features.
  • Agent loops — goedkoop genoeg om tientallen beurten uit te voeren; 256K context voor lange trajecten.
  • Verkenning en triage — snel, goedkoop eerste-pass analyse in beveiligingsworkflows.
  • Retrieval en classificatie — hoge doorvoer voor pipelines en batch jobs.

07Veelgestelde vragen

Wat is Shannon 2 Lite?

De kostenefficiënte build van Shannon 2 — een frontier-gedistilleerde Kimi K2.7 geserveerd in FP8 voor high throughput en lage kosten per token, met een 256K context window.

Hoeveel goedkoper is het?

De onderliggende K2.7 API wordt genoteerd op $0,95 invoer / $4,00 uitvoer per miljoen tokens — ongeveer 6x goedkoper op uitvoer dan Claude Opus 4.8 of GPT-5.5 tegen lijstprijzen.

Schaadt FP8 de kwaliteit?

Kwaliteitsverlies bij instructiegehoorzaamheid is klein met per-tensor scaling; Lite draait dezelfde 256K context en gedistilleerde gedrag als Pro.

Lite of Pro?

Lite voor doorvoer en kosten; Pro voor het hoogste redenerings plafond en zichtbare chain-of-thought.

Probeer Shannon 2 Lite

Frontier-gedistilleerde kwaliteit, gebouwd om te schalen.

Start chatten Bekijk prijzen

Beperkt tot geverifieerde professionals · geaudit gebruik


Bronnen: Moonshot AI (Kimi K2.7) · K2.7 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.8 vergelijking · Onafhankelijke K2.7-prijsanalyse. K2.7 benchmarks zijn Moonshot-gerapporteerd en voorlopig in afwachting van onafhankelijke verificatie.

Alle onderzoekslinks