Shannon 3.1
Тот же цикл рассуждения, перенесённый на наш собственный GPU-кластер : на 32% умнее , в 10-15 раз быстрее и контекстное окно на 196,608 токенов .
Читать статьюВсе языки равны. Выберите тот, на котором хотите пользоваться.
Изучите каждый материал, который мы публикуем вместе с продуктом: карточки моделей для прозрачности, технические заметки о сборке и политики, которые делают Shannon безопасным для исследования красной команды.
Тот же цикл рассуждения, перенесённый на наш собственный GPU-кластер : на 32% умнее , в 10-15 раз быстрее и контекстное окно на 196,608 токенов .
Итеративный цикл рассуждения на нашем собственном GPU-кластере: подумать, набросать, проверить, переписать. Lite делает один проход. Pro делает до десяти и запрашивает факты, которых ему заведомо не хватает.
Без фильтра контента на пути генерации. Без слоя отказов у модели, которая пишет промпт. И сам промпт показывается вам на карточке подтверждения до того, как что-то отрендерится или будет списано .
Измените, перестилизуйте, переосветите, переоденьте или почините одно существующее изображение, написав одно предложение. Без масок, без фильтров, без отказов — и один приём, который важнее всех остальных вместе взятых.
Как объединить два и более изображения в одно в Shannon — перенос одежды, объект в сцене, человек рядом с человеком, товар в руках — и одно правило, благодаря которому всё это работает.
Модель изображений Shannon читает промпт как языковая модель . Один этот факт меняет всё в том, как его писать, — начиная с отказа от ключевых слов через запятую.
Фильтры контента строили, чтобы остановить небольшой набор реального вреда. На практике они останавливают ещё и медицинскую иллюстрацию, судебную реконструкцию, рисунок с натуры, военную историю, редакционную сатиру и компании, изображающие собственные товары. Вот во что это обходится — и что снятие фильтра меняет, а что нет.
Mixture-of-Experts от DeepSeek на 1,6 триллиона параметров , обслуживаемая без слоя отказов : контекст 262K, встроенное усилие рассуждения, вызов инструментов и три диалекта API на нашем собственном GPU-кластере.
Агентная основа GLM от Z.ai, обслуживаемая без слоя отказов на нашем собственном GPU-кластере — контекст 262K, вызов инструментов и смешанная цена меньше половины того, что та же линия стоит у первоисточника.
Верхняя ступень по возможностям на шлюзе Shannon AI: мультимодальная основа на 2,8 триллиона параметров со зрением, вызовом инструментов и контекстом 262K — без слоя отказов и с самой высокой ценой в нашем списке. Вот когда эту цену стоит платить.
Исследовательская родословная NVIDIA, опубликованная открыто и обслуживаемая без слоя отказов: гибридная MoE Mamba-Attention на 550 млрд параметров , настроенная под STEM и рассуждение на длинной дистанции, — по $0.75 вход / $3.30 выход за миллион токенов.
MiniMax-M3 — самый дешёвый способ получить понимание изображений без цензуры на шлюзе Shannon: $0.50 вход, $2.00 выход, 262 144 токена контекста и никакого слоя отказов между вами и картинкой.
DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP — цена по нижней планке, контекст 262K и никакого слоя отказов. Модель, на которую вы направляете нагрузку, отрабатывающую десять тысяч раз в день.
Зрение, нативный вызов инструментов и окно 262K на триллионно-параметрической агентной основе Moonshot — без цензуры , по $0.78 вход / $3.67 выход за миллион токенов.
Laguna S 2.1 — основа Mixture-of-Experts на 118B, обслуживаемая без слоя отказов , с контекстным окном 262K и вызовом инструментов — по нижней цене $0.50 вход / $2.00 выход за миллион токенов.
Сборка со зрением и без цензуры основы Mixture-of-Experts Inkling на 975B от Thinking Machines — контекст 262K , ввод изображений, без слоя отказов.
Ориентированная на рассуждения основа MiMo от Xiaomi, обслуживаемая без слоя отказов в W8A16 — самом точном уровне квантизации, который мы запускаем, — по минимальной цене каталога.
Единственная модель в нашем каталоге, сочетающая 8-битную точность весов с пониманием изображений , — и стоит она ровно столько же, сколько текстовые модели минимального уровня: $0.50 вход / $2.00 выход за миллион токенов.
Основа Hy3 на 295B от Tencent в 8-битной точности весов , со строгим выводом json_schema , окном в 262 144 токена и без слоя отказов — по минимальной цене каталога.
Руководство по исследованиям этичного ИИ-редтиминга с Shannon AI
Юридическое соглашение, регулирующее доступ к нецензурированным моделям Shannon AI
Shannon V1 Balanced - ИИ без цензуры для тестирования безопасности красной команды. Mixtral 8x7B с ослабленными ограничениями, обученный на наборе данных GPT-5 Pro. Исследуйте важность защитных механизмов ИИ через состязательные исследования.
Shannon V1 Deep - ИИ максимальной мощности без цензуры для агрессивного состязательного тестирования. Mixtral 8x22B, обученный на наборе данных GPT-5 Pro. Идеальный инструмент для красной команды ИИ для исследования защитных механизмов.
Shannon V1.5 Сбалансированное Мышление - Прозрачный Цепочка-Мыслей нецензурированный ИИ с обучением GRPO. Наблюдайте, как модель красной команды ИИ рассуждает шаг за шагом, чтобы понять важность защитных барьеров ИИ.
Shannon V1.5 Deep Thinking – совершенный нецензурированный ИИ с 141B параметрами и многоэтапным планированием эксплойтов. Модель мышления максимальной мощности для передовых исследований красной команды ИИ и понимания важности защитных барьеров ИИ.
Экономичная сборка Shannon 2: FP8-квантованный Kimi K2.7, оптимизированный для высокой пропускной способности и низкой цены за токен — без потери трехсот триллионного основания параметров.
Максимальная сборка возможности Shannon 2: полная точность Kimi K2.7 с собственной, видимой цепочкой мышления — для самого сложного анализа и долгосрочной агентивной работы.
Карточка модели Shannon Lite 1.6 — квантованный NVFP4 Mistral Large 3 675B с 41B активных параметров, дообученный на 2,500 выходах Claude Opus 4.5. Экономичное развертывание корпоративного ИИ на графических процессорах H100 или A100 с окном контекста 256K, мультимодальным зрением и агентными возможностями.
Карточка модели Shannon Pro 1.6 – Полный BF16 Mistral Large 3 675B с трассировкой мышления KIMI K2 и пост-обучением GRPO. Расширенное рассуждение по цепочке мыслей с нативной поддержкой навыков для сложных корпоративных рабочих процессов ИИ.
Технический глубокий анализ: Как Shannon AI обучила Mixtral 8x7B и 8x22B на выходах GPT-5 Pro, используя дистилляцию OpenRouter API. Изучите нашу методологию передачи знаний для моделей красной команды ИИ без цензуры.
Технический обзор: Как Shannon AI обучила модели V1.5 мыслить с использованием GRPO (Group Relative Policy Optimization). Изучите нашу методологию обучения цепочке рассуждений для прозрачного ИИ-рассуждения.
Хотите, чтобы ИИ был вашим пентестером? Shannon AI теперь интегрируется с Claude Code для автоматизированных рабочих процессов тестирования на проникновение. Узнайте, как пентестинг на основе ИИ революционизирует исследования в области безопасности.
Создавайте персонализированных ИИ-помощников с пользовательскими инструкциями, файлами знаний и уникальными личностями, адаптированными под ваши точные потребности
Организуйте файлы и чаты в выделенные рабочие пространства, где ваш ИИ-помощник понимает полный контекст
Создавайте многоразовые модули инструкций, которые расширяют возможности Shannon. Навыки позволяют создавать специализированные инструменты, которые ИИ может вызывать во время разговоров.