Shannon 3.1
O mesmo ciclo de raciocínio, movido para o nosso próprio cluster de GPUs : 32% mais inteligente , 10-15x mais rápido e uma janela de contexto de 196,608 tokens .
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O mesmo ciclo de raciocínio, movido para o nosso próprio cluster de GPUs : 32% mais inteligente , 10-15x mais rápido e uma janela de contexto de 196,608 tokens .
Um ciclo de raciocínio iterativo no nosso próprio cluster de GPUs: pensar, rascunhar, revisar, reescrever. O Lite faz uma passagem. O Pro faz até dez e pede os fatos que sabe estarem faltando.
Sem filtro de conteúdo no caminho da geração. Sem camada de recusa no modelo que escreve o prompt. E o prompt é mostrado a você em um cartão de confirmação antes de qualquer renderização ou cobrança .
Altere, mude o estilo, reilumine, troque a roupa ou repare uma imagem existente escrevendo uma frase. Sem máscaras, sem filtros, sem recusas — e uma técnica que importa mais do que todas as outras juntas.
Como combinar duas ou mais imagens em uma só no Shannon — transferência de roupa, objeto na cena, pessoa ao lado de pessoa, produto em pessoa — e a única regra que faz tudo isso funcionar.
O Modelo de Imagem do Shannon lê um prompt como um modelo de linguagem . Esse único fato muda tudo na forma como você deve escrevê-lo — a começar por abandonar as tags separadas por vírgulas.
Os filtros de conteúdo foram criados para deter um pequeno conjunto de danos reais. Na prática, eles também detêm ilustração médica, reconstrução forense, desenho de modelo vivo, história da guerra, sátira editorial e empresas retratando os próprios produtos. É isso que essa escolha custa — e o que a remoção do filtro muda e não muda.
Um Mixture-of-Experts DeepSeek de 1.6 trilhão de parâmetros servido sem camada de recusa : 262K de contexto, esforço de raciocínio nativo, chamada de ferramentas e três dialetos de API no nosso próprio cluster de GPUs.
A fundação agêntica GLM da Z.ai, servida sem camada de recusa no nosso próprio cluster de GPUs — 262K de contexto, chamada de ferramentas e um preço combinado abaixo da metade do que a mesma linhagem custa na fonte.
O nível mais capaz do Gateway da Shannon AI: uma fundação multimodal de 2.8 trilhões de parâmetros com visão, chamada de ferramentas e 262K de contexto — sem camada de recusa, e com o preço mais alto da nossa lista. Aqui está quando esse preço vale a pena.
A tradição de pesquisa da NVIDIA, publicada abertamente e servida sem camada de recusa: um MoE híbrido Mamba-Atenção de 550B ajustado para STEM e raciocínio de longo horizonte — a $0.75 de entrada / $3.30 de saída por milhão de tokens.
O MiniMax-M3 é a forma mais barata de ter compreensão de imagem sem censura no gateway da Shannon — $0.50 de entrada, $2.00 de saída, 262,144 tokens de contexto e nenhuma camada de recusa entre você e a imagem.
DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP — preço de piso, contexto de 262K e nenhuma camada de recusa. O modelo que você aponta para a carga de trabalho que roda dez mil vezes por dia.
Visão, chamada de ferramentas nativa e janela de 262K sobre a fundação agêntica de um trilhão de parâmetros da Moonshot — sem censura , a $0.78 de entrada / $3.67 de saída por milhão de tokens.
Laguna S 2.1 — uma fundação Mixture-of-Experts de 118B servida sem camada de recusa , com janela de contexto de 262K e chamada de ferramentas — pelo preço de piso de $0.50 de entrada / $2.00 de saída por milhão de tokens.
Uma build sem censura e com visão da fundação Mixture-of-Experts Inkling de 975B da Thinking Machines — 262K de contexto , entrada de imagem, sem camada de recusa.
A fundação MiMo da Xiaomi, feita para raciocínio, servida sem camada de recusa em W8A16 — o nível de quantização de maior fidelidade que operamos — pelo preço de piso do catálogo.
O único modelo do nosso catálogo que junta precisão de pesos de 8 bits com compreensão de imagens — e ele custa exatamente o que custam os modelos de piso só de texto: $0.50 de entrada / $2.00 de saída por milhão de tokens.
A fundação Hy3 de 295B da Tencent com fidelidade de pesos de 8 bits , saída estrita em json_schema , janela de 262,144 tokens e nenhuma camada de recusa — pelo preço de piso do catálogo.
Diretrizes para pesquisa ética de equipe vermelha de IA com Shannon AI
Acordo legal que rege o acesso aos modelos não censurados da Shannon AI
Shannon V1 Balanced - IA sem censura para testes de segurança de red team. Mixtral 8x7B com restrições relaxadas treinado no conjunto de dados GPT-5 Pro. Explore a importância dos guardrails de IA através de pesquisa adversarial.
Shannon V1 Deep - IA sem censura de capacidade máxima para testes adversariais agressivos. Mixtral 8x22B treinado no conjunto de dados GPT-5 Pro. Ferramenta definitiva de equipe vermelha de IA para pesquisa de guardrails.
Shannon V1.5 Pensamento Equilibrado - IA não censurada de Cadeia de Pensamento Transparente com treinamento GRPO. Observe o modelo da equipe vermelha de IA raciocinar passo a passo para entender a importância das barreiras de segurança da IA.
Shannon V1.5 Deep Thinking - IA irrestrita de 141B parâmetros definitiva com planejamento de exploração multi-etapas. Modelo de pensamento de capacidade máxima para pesquisa avançada de equipe vermelha de IA e compreensão da importância das barreiras de segurança da IA.
A construção eficiente em custos de Shannon 2: Kimi K2.7 quantizado em FP8 , ajustado para alto rendimento e baixo preço por token — sem abrir mão da fundação de um trilhão de parâmetros.
A construção de capacidade máxima do Shannon 2: Kimi K2.7 de precisão total com cadeia de pensamento nativa e visível — para a análise mais desafiadora e trabalho agentico de longo horizonte.
Cartão do Modelo Shannon Lite 1.6 - Mistral Large 3 675B quantizado em NVFP4 com 41B parâmetros ativos, pós-treinado em 2.500 saídas do Claude Opus 4.5. Implantação de IA empresarial custo-benefício em GPUs H100 ou A100 com janela de contexto de 256K, visão multimodal e capacidades de agente.
Cartão do Modelo Shannon Pro 1.6 - Mistral Large 3 675B BF16 completo com Rastro de Pensamento KIMI K2 e pós-treinamento GRPO. Raciocínio avançado de cadeia de pensamento com suporte nativo a Habilidades para fluxos de trabalho complexos de IA empresarial.
Análise técnica aprofundada: Como a Shannon AI treinou Mixtral 8x7B e 8x22B em saídas do GPT-5 Pro usando destilação da API OpenRouter. Conheça nossa metodologia de transferência de conhecimento para modelos de equipe vermelha de IA não censurados.
Análise técnica aprofundada: Como a Shannon AI treinou modelos V1.5 para pensar usando GRPO (Otimização de Política Relativa a Grupo). Conheça nossa metodologia de treinamento de cadeia de pensamento para raciocínio transparente de IA.
Quer que a IA seja seu pentester? Shannon AI agora se integra com Claude Code para fluxos de trabalho automatizados de teste de penetração. Descubra como o pentesting impulsionado por IA está revolucionando a pesquisa de segurança.
Crie assistentes de IA personalizados com instruções customizadas, arquivos de conhecimento e personalidades únicas adaptadas às suas necessidades exatas
Organize arquivos e chats em workspaces dedicados onde seu assistente de IA entende o contexto completo
Crie módulos de instrução reutilizáveis que estendem as capacidades de Shannon. As Habilidades permitem que você construa ferramentas especializadas que a IA pode invocar durante as conversas.