Shannon 3, modelul AI fără cenzură care își recitește propriul răspuns
O buclă de raționament iterativ pe propriul nostru cluster GPU: gândește, redactează, evaluează, rescrie. Lite face o trecere. Pro face până la zece și cere faptele care știe că îi lipsesc.
Pe scurt
Shannon 3 este o familie de modele AI fără cenzură servite de pe propriul nostru cluster GPU. Trăsătura care o distinge este forma unei ture: modelul gândește, scrie o ciornă, apoi își recitește propria ciornă în raport cu propria gândire și rescrie ce nu stă în picioare. Lite (shannon-3) face o singură trecere de gândire și redactare, pentru cea mai mică latență. Pro (shannon-3-pro) rulează bucla completă timp de până la 10 iterații, oprindu-se în momentul în care o evaluare aprobă ciorna, și rulează în plus o colectare de cunoștințe pe un model mai mare, ca să completeze faptele pe care le-a observat lipsă. Toată urma de raționament este vizibilă, în limba ta. Intrarea vizuală și cea de documente sunt suportate pe ambele niveluri. Contextul la lansarea lui 3.0 era de 32,768 de tokeni.
Aproape orice model de chat pe care l-ai folosit răspunde într-o singură trecere înainte. Alege primul token înainte să știe care e ultimul, iar odată emisă, o propoziție e definitivă: modelul o poate contrazice mai târziu, dar nu se poate întoarce să o repare. Asta merge bine când răspunsul e scurt și întrebarea are o singură parte. Merge prost când răspunsul e lung, întrebarea are patru părți, iar paragraful șase invalidează pe tăcute paragraful doi. Shannon 3 există pentru că nu am crezut că soluția e un model mai mare. Soluția e să lași modelul să citească ce tocmai a scris.
01Ce este Shannon 3
Shannon 3 este o familie de modele pe două niveluri. Ambele niveluri rulează pe propriul nostru cluster GPU, nu pe un API de inferență terț, și ambele sunt fără cenzură: nu există niciun strat de refuz în fața lor și niciun filtru de conținut în spatele lor. Ce diferă între niveluri este cât de multă muncă are voie să facă o singură tură înainte ca răspunsul să ajungă la tine.
În API, cele două niveluri sunt id-uri obișnuite de model. Nu există un endpoint special, un SDK separat sau un format de cerere dedicat:
| Nivel | Id model | Forma turei | Cel mai potrivit pentru |
|---|---|---|---|
| Shannon 3 Lite | shannon-3 | O trecere de gândire + redactare | Chat, redactare, căutări, volum mare |
| Shannon 3 Pro | shannon-3-pro | Buclă completă, până la 10 treceri, plus colectare de cunoștințe | Analiză, texte lungi, muncă sensibilă la corectitudine |
02De ce o singură trecere înainte este forma greșită pentru întrebările grele
Un model care generează text de la stânga la dreapta ia o secvență irevocabilă de decizii locale. Nu are gumă de șters. Când e la 400 de tokeni într-o explicație și realizează că încadrarea aleasă a fost greșită, singurele lui opțiuni sunt să continue în cadrul greșit sau să adauge o corecție — producând răspunsurile pe care le recunoaște toată lumea, cele care spun de fapt, revenind la cele de mai sus pe la jumătate și te lasă pe tine să împaci două jumătăți incompatibile.
Lanțul de gânduri îmbunătățește asta, dar nu o rezolvă. Gândirea prealabilă îi dă modelului un plan înainte să se angajeze în proză, ceea ce este un câștig real; ciorna care urmează este tot scrisă într-o singură trecere și tot livrată necitită. Nimic nu pune vreodată întrebarea pe care un editor uman o pune prima: chiar face acest răspuns ce a zis gândirea că va face? Modurile de eșec care supraviețuiesc lanțului de gânduri sunt specifice și recognoscibile:
- Sub-întrebări omise. Ai întrebat patru lucruri. Gândirea a enumerat patru lucruri. Răspunsul acoperă trei.
- Deriva planului. Raționamentul se fixează pe o abordare; proza adoptă treptat alta și nu există o singură propoziție în care lucrurile au luat-o razna.
- Aritmetică și unități. Un număr calculat corect în gândire este transcris greșit în răspuns, sau o cifră lunară este prezentată ca anuală.
- Constrângeri ignorate. Ai spus fără dependențe externe; codul importă una, iar gândirea nu mai pomenește constrângerea după ce a confirmat-o.
- Goluri afirmate cu încredere. Modelul spune în gândire că nu e sigur de un anumit fapt, apoi îl afirmă categoric în răspuns.
Fiecare dintre acestea este prins prin citirea ciornei. Niciunul nu este prins prin generarea mai atentă a ciornei.
03Bucla de raționament, etapă cu etapă
O tură Shannon 3 Pro este o buclă cu patru etape și o condiție de ieșire.
Gândește
Modelul lucrează problema înainte să scrie ceva pentru tine: descompune întrebarea, notează constrângerile, identifică ce știe și ce nu știe, se hotărăște asupra unei abordări. Ce produce aici devine standardul față de care este măsurat răspunsul mai târziu.
Redactează
Modelul scrie un răspuns complet, real — nu o schiță de plan. Trebuie să fie complet, pentru că etapa următoare evaluează un artefact finit, iar o schiță nu poate fi evaluată pentru moduri de eșec care apar doar la lungime completă.
Evaluează
Aceasta este etapa care face familia să fie ce este. Modelul citește ciorna în raport cu gândirea — un test mult mai ascuțit decât citirea ciornei singure. Dacă întrebi un model „este bun acest răspuns?”, îl inviți să spună da; dacă întrebi „planul spunea să acopere X, Y și Z sub constrângerea C — face textul asta?”, îi dai ceva falsificabil de verificat. Evaluarea numește ce este greșit, în loc să dea o notă.
Rescrie
Problemele numite sunt reparate într-o ciornă nouă. Este o rescriere, nu un petic: o reparație care cere reordonarea argumentului are voie să reordoneze argumentul. Ciorna nouă merge înapoi la evaluare.
Oprire
Bucla se termină prima dată când o evaluare aprobă ciorna — ieșirea normală, iar la majoritatea turelor se întâmplă cu mult înainte de plafon. Limita fermă de 10 iterații există pentru cazurile patologice, cum ar fi o întrebare cu adevărat ambiguă în care fiecare rescriere schimbă un defect pe altul, astfel încât o tură să nu se poată învârti la nesfârșit.
Lite ia aceleași două etape inițiale și se oprește. Gândește, redactează, îți dă ciorna. Este o decizie deliberată de produs, nu un accident de variantă ciuntită: la o mare parte din mesajele reale, prima ciornă este răspunsul corect, iar plata latenței de evaluare ca să ți se confirme asta e un târg prost. Lite e pentru când vrei ca modelul să fie rapid; Pro e pentru când vrei să fie sigur.
04Colectarea de cunoștințe a lui Pro: cere ajutor în loc să ghicească
Autoevaluarea prinde contradicții, omisiuni și încălcări de constrângeri, pentru că dovezile necesare pentru a le prinde sunt deja în tură. Nu poate prinde un fapt pe care modelul pur și simplu nu îl are. Un model care își evaluează propria ciornă poate concluziona nu sunt sigur de această cifră și apoi să nu aibă unde să ducă acea concluzie.
Pro îi dă unde. În jurul etapei de redactare, face o colectare de cunoștințe: identifică faptele exacte care îi lipsesc sau de care nu e sigur, interoghează un al doilea model, mai mare, exact pentru acelea, și integrează ce primește înapoi în răspunsul îmbunătățit. Este o căutare țintită, condusă de un gol pe care modelul însuși l-a numit, nu o a doua opinie generală.
În practică, contează două proprietăți. Este delimitată: colectarea întreabă despre goluri identificate, în loc să reia întreaga întrebare, așa că modelul mai mare este consultat acolo unde adaugă informație, nu acolo unde ar adăuga doar o altă voce. Și este integrată: faptele colectate trec înapoi prin buclă și înfruntă aceeași evaluare ca orice altceva, în loc să sosească drept paragraf lipit la sfârșit.
Ce schimbă asta în privința incertitudinii
Cel mai util efect al colectării nu este că Pro știe mai mult. Este că incertitudinea lui Pro devine acționabilă. Un model care doar știe că nu e sigur trebuie să aleagă între a se acoperi peste tot și a afirma cu încredere. Unul care poate transforma „nu sunt sigur de asta” în „hai să aflu” se acoperă în mai puține locuri și este specific în mai multe dintre ele.
05Raționamentul este vizibil și este în limba ta
Toată urma îți este arătată pe măsură ce rulează tura: gândirea și, pe Pro, fiecare evaluare și ce a obiectat. Nu este o vedere de depanare pe care o tolerăm expusă — este o bună parte din ce cumperi și schimbă relația de lucru în trei feluri concrete.
- Poți opri devreme. Dacă gândirea îți interpretează greșit întrebarea — un rezultat frecvent al unui prompt ambiguu, nu al unui model prost — afli în primele secunde, nu după ce sosește un răspuns complet care rezolvă problema greșită.
- Poți audita raționamentul separat de răspuns. Un răspuns corect ajuns la prin raționament greșit este o vulnerabilitate, pentru că nu va supraviețui întrebării următoare.
- Poți vedea bucla eșuând. Când Pro consumă câteva iterații fără să convergă, asta este afișat, nu ascuns — și este informație reală, însemnând de obicei că întrebarea este subspecificată.
Urma este scrisă în limba ta, nu generată în engleză și tradusă la final. Dacă lucrezi în japoneză, arabă, turcă sau portugheză, modelul raționează în acea limbă — ceea ce păstrează terminologia din urmă consecventă cu terminologia din răspuns și evită cusăturile care apar când un model gândește într-o limbă și vorbește în alta.
06Fără cenzură: niciun strat de refuz, niciun filtru la ieșire
Shannon 3 vine fără niciun strat de refuz și fără filtrare de conținut la ieșire. Comportamentul de refuz nu este prezent în produs la niciun nivel: nici ca înveliș care îți inspectează mesajul înainte ca modelul să-l vadă, nici ca clasificator care inspectează răspunsul înainte să-l vezi tu, și nici ca reflex din care modelul trebuie convins să iasă. Asta diferă material de cele două lucruri la care se referă de obicei oamenii când spun „fără cenzură”:
| Abordare | Ce face | Cum eșuează |
|---|---|---|
| Jailbreak prin prompt de sistem | Instruiește un model aliniat să se comporte ca și cum nu ar fi aliniat | Se erodează pe parcursul unei conversații lungi; refuzul revine sub presiune |
| Eliminarea filtrului de ieșire | Nu mai blochează text pe care modelul l-a produs deja | Modelul scrie tot text prudent și evaziv — nimic nu a fost blocat, pur și simplu nu a fost niciodată scris |
| Shannon 3 | Niciun strat de refuz de eliminat și niciun filtru de dezactivat — comportamentul pur și simplu nu există | Pune decizia de judecată în întregime pe tine; modelul nu va refuza în locul tău |
În practică, Shannon 3 abordează întrebarea pe care ai pus-o, nu întrebarea mai sigură de lângă ea: ficțiune cu antagoniști reali, subiecte de securitate discutate tehnic și nu de la înălțimea unui comunicat de presă, informații medicale, juridice și financiare date direct, cu avertismentele care sunt chiar justificate — și fără o predică de încheiere despre motivul pentru care ai fi întrebat. De asemenea, nu diluează bucla: o evaluare are voie să spună că ciorna e greșită, ceea ce este un tip de contrazicere diferit și mai util decât un refuz.
Ce nu face absența unui strat de refuz este să facă modelul corect. Un model fără cenzură este exact la fel de capabil să greșească cu încredere ca unul cenzurat, și mai vizibil, fiindcă nu se va retrage în vag când nu e sigur. Acesta este unul dintre argumentele mai bune pentru buclă: fără reflexul de refuz în cale, autoevaluarea face munca de siguranță care contează pentru un utilizator profesionist — prinderea greșelilor. Utilizarea modelului rămâne guvernată de Politica noastră de utilizare responsabilă și de legislația din locul unde te afli.
Nu publicăm scoruri de benchmark pentru Shannon 3 și nu facem afirmații comparative directe față de alte modele. Beneficiul buclei este structural — prinde clase de erori pe care o singură trecere nu le poate prinde — și preferăm să descriem acel mecanism precis decât să-i atașăm o cifră pe care nu am verificat-o independent. Tot ce e mai sus descrie ce face o tură; cel mai rapid mod de a verifica este să rulezi una și să citești urma.
07Viziune, documente și generare de imagini
Ambele niveluri acceptă imagini și documente ca atașamente și le citesc ca parte a turei. O captură de ecran a unui build eșuat, o tablă fotografiată, o schemă, o pagină de contract scanată sau un PDF pot fi subiectul întrebării, în loc de ceva ce transcrii tu întâi. Pe Pro, atașamentele participă la buclă ca tot restul: dacă o evaluare decide că ciorna a răspuns la o întrebare pe care imaginea nu o susține, acea parte este rescrisă.
Generarea și editarea de imagini sunt disponibile în chat ca unealtă, nu ca scop al modelului. Shannon 3 este un model de raționament care poate produce sau edita o imagine când conversația o cere, nu un model de imagini cu o interfață de chat atașată. Distincția fixează corect așteptările: judecă familia după cum gândește și tratează imaginile ca pe o comoditate care îți economisește o schimbare de context.
08Fereastra de context și unde a mers linia 3.x mai departe
Shannon 3.0 a fost lansat cu o fereastră de context de 32,768 de tokeni. Aceasta este cifra istorică onestă și merită spusă pe șleau, pentru că o buclă consumă contextul altfel decât un model cu o singură trecere: promptul tău, atașamentele tale, gândirea și fiecare ciclu de ciornă și evaluare trăiesc în același buget.
32K este confortabil pentru majoritatea muncii de chat și analiză — un document lung, un fișier de cod substanțial, o întrebare detaliată cu mai multe părți și loc pentru rularea buclei. Este strâmt pentru intrări cu adevărat mari, iar exact această constrângere a fost abordată de versiunea următoare. Shannon 3.1 ridică substanțial fereastra de context și schimbă spre ce poate fi îndreptată bucla; dacă evaluezi familia astăzi, citește acel articol al doilea și tratează cifra de aici ca pe istorie.
09Cum apelezi Shannon 3 din API
Shannon 3 este disponibil prin toate cele trei dialecte ale API-ului nostru, pe aceleași modele, cu streaming pe fiecare:
| Dialect | Endpoint | Folosește-l când |
|---|---|---|
| Compatibil OpenAI | /v1/chat/completions | Ai deja cod de client OpenAI — schimbă URL-ul de bază și id-ul de model |
| Compatibil Anthropic | /v1/messages | Stack-ul tău este construit în jurul formatului Messages |
| Responses | /v1/responses | Vrei forma mai nouă de cerere/răspuns |
Trimite shannon-3 sau shannon-3-pro ca id de model. Două lucruri merită planificate pe partea de client. Turele lui Pro durează mai mult, și cu o marjă variabilă, pentru că numărul de iterații depinde de întrebare — setează timeout-urile în raport cu plafonul, nu cu media, și preferă streamingul, ca utilizatorul să vadă progres în loc de un indicator care se învârte. Și urma de raționament este conținut pe care poți alege să-l afișezi; acolo unde utilizatorii așteaptă, afișarea ei bate de obicei ascunderea, pentru că transformă timpul mort în ceva lizibil. Schemele de cerere și răspuns, detaliile de streaming și un playground live sunt în documentația API.
10Cum alegi nivelul
Bucla lui Pro își merită latența proporțional cu cât de multe lucruri pot merge prost.
| Sarcina ta | Nivel | De ce |
|---|---|---|
| Întrebare factuală rapidă, răspuns scurt | shannon-3 | Prima ciornă este răspunsul; evaluarea nu are ce prinde |
| Automatizare cu volum mare sau limitată de latență | shannon-3 | Durata previzibilă a turei este constrângerea decisivă |
| Analiză cu mai multe părți și constrângeri | shannon-3-pro | Sub-întrebările omise și încălcările de constrângeri sunt exact ce prinde evaluarea |
| Text lung care trebuie să stea în picioare | shannon-3-pro | Contradicția internă este o proprietate a textului întreg, invizibilă în timpul redactării |
| Orice conține cifre pe baza cărora vei acționa | shannon-3-pro | Evaluarea reverifică aritmetica și unitățile față de gândire |
| Întrebări care ating fapte la marginea modelului | shannon-3-pro | Colectarea de cunoștințe transformă un gol numit într-o căutare |
Un tipar practic: folosește Lite cât încă îți dai seama ce vrei să întrebi, apoi rulează o dată pe Pro întrebarea decantată. Bucla merită plătită pentru varianta de întrebare pe care chiar ai vrut să o pui.
11Limitări de știut înainte să te angajezi
O cartelă de model care enumeră doar puncte forte este o reclamă. Iată unde te va dezamăgi Shannon 3:
- Pro este mai lent, și în mod imprevizibil. O tură care converge în două iterații și una care merge până la zece diferă de câteva ori ca timp real. Dacă ai nevoie de latență mărginită, folosește Lite.
- Evaluarea nu este dovadă. Un model care își verifică propria muncă împarte cu ea aceleași puncte oarbe. Bucla prinde fiabil inconsecvența dintre gândire și ciornă; nu prinde fiabil o eroare susținută cu încredere chiar în gândire.
- Contextul este împărțit cu bucla. La 32K, o intrare foarte lungă plus câteva ciorne de lungime completă reprezintă o constrângere reală pe 3.0. Vezi Shannon 3.1 pentru plafonul ridicat.
- Colectarea umple doar golurile pe care modelul le observă. Transformă „nu sunt sigur de asta” într-o căutare, ceea ce e un câștig real — dar un fapt despre care modelul se înșală cu încredere nu este niciodată marcat ca lipsă, deci nu este niciodată colectat.
- Fără cenzură înseamnă fără cenzură. Modelul nu va refuza și nu va îndulci. Dacă produsul tău are nevoie de o graniță de refuz, construiește-o unde o poți vedea, în loc să speri că o furnizează modelul.
12Întrebări frecvente
Ce este Shannon 3?
Shannon 3 este o familie de modele fără cenzură rulate pe propriul nostru cluster GPU. Ce o deosebește este forma unei ture: în loc de o singură trecere înainte, modelul gândește, redactează un răspuns, apoi evaluează acea ciornă în raport cu propria gândire și o rescrie. Vine în două niveluri, shannon-3 (Lite) și shannon-3-pro (Pro).
Care este diferența dintre Shannon 3 Lite și Shannon 3 Pro?
Lite rulează o singură trecere de gândire și redactare, menținând latența aproape de cea a unui model obișnuit. Pro rulează bucla completă, evaluând și rescriind fiecare ciornă timp de până la 10 iterații și oprindu-se mai devreme în momentul în care o evaluare o aprobă. Pro face în plus o colectare de cunoștințe, interogând un al doilea model, mai mare, pentru faptele pe care le-a identificat ca lipsă.
Este Shannon 3 cu adevărat fără cenzură?
Da. Shannon 3 vine fără niciun strat de refuz și fără filtru de conținut la ieșire. Comportamentul de refuz nu este prezent în modelul însuși, așa că nu există nimic care să reapară pe tăcute la mijlocul unei conversații lungi, așa cum face o persona impusă prin prompt. Utilizarea modelului rămâne guvernată de Politica noastră de utilizare responsabilă și de legislația din locul unde te afli.
Chiar face bucla de evaluare răspunsurile mai bune?
Ajută cel mai mult acolo unde o singură trecere este structural slabă: răspunsuri lungi al căror final își contrazice începutul, întrebări cu mai multe părți din care una este omisă pe tăcute, erori de aritmetică și de unități și cod care ignoră o constrângere enunțată. Ajută cel mai puțin la căutările scurte, unde prima ciornă este deja răspunsul. De asta există Lite.
Ce se întâmplă dacă evaluarea nu aprobă niciodată ciorna?
Bucla se oprește la plafonul ei de 10 iterații și returnează cea mai bună ciornă la care a ajuns, în loc să se învârtă la nesfârșit. Fiindcă urma este vizibilă, poți citi și obiecțiile care nu au fost niciodată rezolvate — ceea ce înseamnă de obicei că întrebarea era suficient de ambiguă încât fiecare rescriere schimba un defect pe altul, și este un semnal să o reformulezi.
Poate Shannon 3 să citească imagini și documente?
Da. Ambele niveluri acceptă atașamente cu imagini și documente și le citesc ca parte a turei, așa că o captură de ecran, o diagramă, o pagină scanată sau un PDF pot fi subiectul întrebării, în loc de ceva ce transcrii tu întâi. Generarea și editarea de imagini sunt disponibile și ele în chat, dar ca unealtă pe care modelul o poate apela, nu ca scop al lui.
Pot vedea raționamentul modelului?
Da. Urma este afișată pe măsură ce rulează tura, scrisă în limba ta, nu tradusă din engleză la final. Pe Pro urmărești fiecare ciclu de evaluare, ceea ce face vizibil momentul în care modelul își prinde propria greșeală — și la fel de vizibil momentul în care nu o prinde.
Ce fereastră de context avea Shannon 3 la lansare?
Shannon 3.0 a fost lansat cu o fereastră de context de 32,768 de tokeni, împărțită între promptul tău, eventualele atașamente, urma de raționament și răspuns. Shannon 3.1 ridică această cifră; vezi articolul Shannon 3.1 pentru numărul curent.
Încearcă singur bucla
Pune aceeași întrebare de două ori — o dată pe Lite, o dată pe Pro — și vezi ce schimbă evaluarea.
Începe conversația Citește documentația APIshannon-3 · shannon-3-pro · streaming pe toate cele trei dialecte de API
Shannon 3 este operat de Shannon Lab LLC, New Mexico, SUA. Cifrele de aici descriu configurația de la lansarea 3.0; vezi cartela model Shannon 3.1 pentru limitele curente și indexul de cercetare pentru restul familiei. Nu publicăm scoruri de benchmark pentru Shannon 3 și nu facem afirmații comparative de performanță.