Shannon V1Dyp
Mixtral 8×22B med høyere kapasitet, finjustert med GPT-5 Pro-svar for aggressiv fiendtlig testing.Maksimal utnyttelsesflatedesignet for omfattendeAI rødt teamforskning påusensurert AI-konsekventatferd ogviktigheten av AI-sikkerhetsbarrierer.
Dyp vs Balansert: Maksimal Kapasitet
Shannon V1 Dyp tilbyr 3× parametere og en betydelig utvidet utnyttelsesflate for omfattende AI rødt team-forskning.
Maksimal Utnyttelsesflate for AI-forskning
Shannon V1 Dyp er vår mest kapable modell for å avdekke sårbarheter og forstå det fulle omfanget av usensurert AI-konsekvent atferd.
Usensurert Utdata
Maksimalt avslappede begrensninger avslører hva AI-systemer kan produsere uten sikkerhetsbarrierer – essensielt for sikkerhetsforskning.
Dyp Resonnering
22B ekspertmoduler muliggjør sofistikert flertrinnsresonnering for komplekse fiendtlige scenarier.
98.7% Dekning
Nesten fullstendig dekning av kjente utnyttelseskategorier for omfattende sårbarhetsvurdering.
Benchmark-leder
Høyeste poengsummer på rødt team-benchmarks, som gir gullstandarden for testing av sikkerhetsbarrierer.
GPT-5 Pro Kunnskap
Full kunnskapsoverføring fra grensemodellresponser sikrer maksimal kapasitetsgrunnlinje.
Effektiv MoE
Til tross for 141B totale parametere, aktiveres kun 39B per inferens for praktisk distribusjon.
Advarsel om Maksimal Utnyttelsesflate
Shannon V1 Dyp er vår kraftigste usensurerte modell med maksimal utnyttelsesflate. Den er designet for å avsløre hele spekteret avusensurert AI-konsekventatferd, som presist demonstrerer hvorforviktigheten av AI-sikkerhetsbarriererikke kan undervurderes. Denne modellen krever forbedrede sikkerhetsprotokoller og er begrenset til verifiserte AI-sikkerhetsforskere.
- Institusjonell verifisering kreves
- Forbedret tilgangslogging
- Dokumentasjon av forskningsformål
- Avtale om ansvarlig avsløring
- Ingen produksjonsdistribusjon
- Kvartalsvis tilgangsrevisjon
Led AI Rødt Team-revolusjonen
Shannon V1 Dyp er det definitive verktøyet for å forstå AI-sårbarheter og utvikle neste generasjons sikkerhetsbarrierer.