Shannon 3.1
Ta sama pętla rozumowania, przeniesiona na nasz własny klaster GPU : 32% więcej inteligencji , 10-15x szybciej i okno kontekstu 196,608 tokenów .
Czytaj artykułWszystkie języki są równe. Wybierz ten, w którym chcesz przeglądać.
Poznaj każdy artykuł, który publikujemy wraz z produktem: karty modeli dla przejrzystości, techniczne notatki budowy i polityki, które utrzymują Shannon w bezpiecznym stanie dla badań red team.
Ta sama pętla rozumowania, przeniesiona na nasz własny klaster GPU : 32% więcej inteligencji , 10-15x szybciej i okno kontekstu 196,608 tokenów .
Iteracyjna pętla rozumowania na naszym własnym klastrze GPU: myśl, szkicuj, oceniaj, przepisuj. Lite wykonuje jeden przebieg. Pro wykonuje do dziesięciu i dopytuje o fakty, których mu brakuje.
Bez filtra treści na ścieżce generowania. Bez warstwy odmów w modelu, który pisze prompt. A sam prompt pokazujemy Ci na karcie potwierdzenia zanim cokolwiek się wyrenderuje i zostanie naliczone .
Zmień, przestyluj, prześwietl na nowo, przebierz albo napraw jeden istniejący obraz, pisząc jedno zdanie. Bez masek, bez filtrów, bez odmów — i jedna technika, która znaczy więcej niż wszystkie pozostałe razem wzięte.
Jak połączyć dwa lub więcej obrazów w jeden w Shannon — przeniesienie ubrania, obiekt w scenie, osoba obok osoby, produkt na osobie — i jedna zasada, dzięki której to wszystko działa.
Model obrazowy Shannon czyta prompt jak model językowy . Ten jeden fakt zmienia wszystko w sposobie, w jaki powinieneś go pisać — zaczynając od porzucenia tagów rozdzielonych przecinkami.
Filtry treści powstały po to, by zatrzymać wąski zbiór realnych szkód. W praktyce zatrzymują także ilustrację medyczną, rekonstrukcję kryminalistyczną, rysunek z natury, historię wojen, satyrę publicystyczną i firmy pokazujące własne produkty. Oto ile to kosztuje — i co usunięcie filtra zmienia, a czego nie.
Model Mixture-of-Experts DeepSeek o 1,6 biliona parametrów serwowany bez warstwy odmów : kontekst 262K, natywne sterowanie wysiłkiem rozumowania, wywoływanie narzędzi i trzy dialekty API na naszym własnym klastrze GPU.
Agentowy fundament GLM od Z.ai, serwowany bez warstwy odmów na naszym własnym klastrze GPU — kontekst 262K, wywoływanie narzędzi i cena mieszana poniżej połowy tego, co ten sam rodowód kosztuje u producenta.
Najwyższy poziom możliwości w bramie Shannon AI: multimodalny fundament o 2,8 biliona parametrów z wizją, wywoływaniem narzędzi i kontekstem 262K — bez warstwy odmów i z najwyższą ceną na naszej liście. Oto kiedy warto tę cenę zapłacić.
Dorobek badawczy NVIDIA, opublikowany otwarcie i serwowany bez warstwy odmów: hybrydowy MoE Mamba-Attention o 550 miliardach parametrów nastrojony pod STEM i długodystansowe rozumowanie — za $0.75 wejście / $3.30 wyjście za milion tokenów.
MiniMax-M3 to najtańszy sposób na nieocenzurowane rozumienie obrazów w bramie Shannon — $0.50 wejście, $2.00 wyjście, 262,144 tokeny kontekstu i żadnej warstwy odmów między tobą a obrazem.
DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP — cena podłogowa, kontekst 262K i brak warstwy odmów. Model, na który kierujesz obciążenie uruchamiane dziesięć tysięcy razy dziennie.
Wizja, natywne wywoływanie narzędzi i okno 262K na agentowym fundamencie Moonshota o bilionie parametrów — bez cenzury , za $0.78 wejście / $3.67 wyjście za milion tokenów.
Laguna S 2.1 — fundament Mixture-of-Experts o 118 miliardach parametrów serwowany bez warstwy odmów , z oknem kontekstu 262K i wywoływaniem narzędzi — w cenie minimalnej $0.50 wejście / $2.00 wyjście za milion tokenów.
Nieocenzurowana kompilacja z obsługą wizji fundamentu Mixture-of-Experts Inkling 975B od Thinking Machines — kontekst 262K , wejście obrazowe, bez warstwy odmów.
Fundament MiMo od Xiaomi, budowany wokół rozumowania, serwowany bez warstwy odmów w W8A16 — na najwyższym poziomie wierności kwantyzacji, jaki uruchamiamy — w cenie minimalnej katalogu.
Jedyny model w naszym katalogu, który łączy 8-bitową precyzję wag z rozumieniem obrazu — a kosztuje dokładnie tyle, co modele tekstowe z progu cenowego: $0.50 wejście / $2.00 wyjście za milion tokenów.
Fundament Hy3 295B od Tencenta w 8-bitowej wierności wag , ze ścisłym wyjściem json_schema , oknem 262,144 tokenów i bez warstwy odmów — w cenie minimalnej katalogu.
Wytyczne dotyczące etycznych badań zespołu czerwonego AI z Shannon AI
Umowa prawna regulująca dostęp do nieocenzurowanych modeli Shannon AI
Shannon V1 Balanced - Niecenzurowana AI do testów bezpieczeństwa red team. Mixtral 8x7B z rozluźnionymi ograniczeniami, wytrenowany na zbiorze danych GPT-5 Pro. Odkryj znaczenie zabezpieczeń AI poprzez badania adwersaryjne.
Shannon V1 Deep - AI o maksymalnej pojemności, bez cenzury, do agresywnych testów kontradyktoryjnych. Mixtral 8x22B wytrenowany na zbiorze danych GPT-5 Pro. Ostateczne narzędzie dla czerwonego zespołu AI do badań nad zabezpieczeniami.
Shannon V1.5 Zrównoważone Myślenie - Przejrzysta, nieocenzurowana sztuczna inteligencja z łańcuchem myśli, szkolona GRPO. Obserwuj, jak model zespołu czerwonego AI rozumuje krok po kroku, aby zrozumieć znaczenie zabezpieczeń AI.
Shannon V1.5 Deep Thinking - Ostateczna, nieocenzurowana sztuczna inteligencja o 141B parametrach z wieloetapowym planowaniem eksploitów. Model myślenia o maksymalnej pojemności do zaawansowanych badań czerwonego zespołu AI i zrozumienia znaczenia zabezpieczeń AI.
Efektywna kosztowo wersja Shannon 2: kwantyzowana FP8 Kimi K2.7, zoptymalizowana dla wysokiej przepustowości i niskiej ceny za token — bez rezygnacji z fundamencie o bilionie parametrów.
Maksymalna kompilacja możliwości Shannon 2: pełna precyzja Kimi K2.7 z natywnym, widocznym łańcuchem myślenia — dla najtrudniejszych analiz i długoterminowych prac agentywnych.
Karta Modelu Shannon Lite 1.6 - Mistral Large 3 675B skwantyzowany do NVFP4 z 41B aktywnymi parametrami, po szkoleniu na 2500 wynikach Claude Opus 4.5. Ekonomiczne wdrożenie sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw na procesorach graficznych H100 lub A100 z oknem kontekstowym 256K, wizją multimodalną i możliwościami agentowymi.
Karta modelu Shannon Pro 1.6 - Pełny BF16 Mistral Large 3 675B ze śladem myślowym KIMI K2 i potreningowym GRPO. Zaawansowane rozumowanie łańcucha myśli z natywną obsługą umiejętności dla złożonych przepływów pracy AI w przedsiębiorstwach.
Szczegółowa analiza techniczna: Jak Shannon AI trenował Mixtral 8x7B i 8x22B na wynikach GPT-5 Pro, używając destylacji OpenRouter API. Poznaj naszą metodologię transferu wiedzy dla niecenzurowanych modeli AI zespołu czerwonego.
Techniczne zagłębienie: Jak Shannon AI szkoliło modele V1.5 do myślenia za pomocą GRPO (Group Relative Policy Optimization). Poznaj naszą metodologię szkolenia łańcucha myśli dla transparentnego rozumowania AI.
Chcesz, aby AI była Twoim pentesterem? Shannon AI integruje się teraz z Claude Code dla zautomatyzowanych przepływów pracy w testach penetracyjnych. Odkryj, jak testy penetracyjne oparte na AI rewolucjonizują badania bezpieczeństwa.
Twórz spersonalizowanych asystentów AI z niestandardowymi instrukcjami, plikami wiedzy i unikalnymi osobowościami, dostosowanymi do Twoich dokładnych potrzeb
Organizuj pliki i czaty w dedykowanych przestrzeniach roboczych, gdzie Twój asystent AI rozumie pełny kontekst
Twórz moduły instrukcji wielokrotnego użytku, które rozszerzają możliwości Shannon. Umiejętności pozwalają budować wyspecjalizowane narzędzia, które AI może wywoływać podczas rozmów.