Shannon 3.1
Tá istá slučka uvažovania, presunutá na náš vlastný GPU klaster : o 32 % inteligentnejší , 10-15x rýchlejší a kontextové okno s 196 608 tokenmi .
Čítať článokVšetky jazyky sú rovnocenné. Vyberte si ten, v ktorom chcete prehliadať.
Preskúmajte každý článok, ktorý vydávame spolu s produktom: karty modelov pre transparentnosť, technické poznámky k zostaveniu a politiky, ktoré udržiavajú Shannon bezpečný pre výskum červeného tímu.
Tá istá slučka uvažovania, presunutá na náš vlastný GPU klaster : o 32 % inteligentnejší , 10-15x rýchlejší a kontextové okno s 196 608 tokenmi .
Iteratívna slučka uvažovania na našom vlastnom GPU klastri: premýšľať, napísať návrh, skontrolovať, prepísať. Lite spustí jeden prechod. Pro až desať — a dopýta sa na fakty, o ktorých vie, že mu chýbajú.
Žiadny filter obsahu na ceste generovania. Žiadna vrstva odmietania na modeli, ktorý píše prompt. A ten prompt vám ukážeme na potvrdzovacej karte skôr, než sa čokoľvek vykreslí alebo naúčtuje .
Zmeňte, prekreslite, presvieťte, preoblečte alebo opravte jeden existujúci obrázok tým, že napíšete vetu. Žiadne masky, žiadne filtre, žiadne odmietnutia — a jedna technika, na ktorej záleží viac než na všetkých ostatných dokopy.
Ako v Shannone spojiť dva alebo viac obrázkov do jedného — prenos odevu, objekt v scéne, človek vedľa človeka, produkt na osobe — a jedno pravidlo, vďaka ktorému to všetko funguje.
Obrazový model Shannonu číta prompt ako jazykový model . Už len tento jediný fakt mení všetko na tom, ako ho máte písať — počnúc tým, že zahodíte značky oddelené čiarkami.
Filtre obsahu vznikli preto, aby zastavili malú skupinu skutočných škôd. V praxi zastavujú aj medicínsku ilustráciu, forenznú rekonštrukciu, kreslenie podľa modelu, vojnovú históriu, redakčnú satiru a firmy, ktoré chcú zobraziť vlastné produkty. Toto je cena, ktorú to stojí — a to, čo odstránenie filtra mení a čo nie.
DeepSeek Mixture-of-Experts s 1,6 bilióna parametrov servírovaný bez vrstvy odmietania : 262K kontext, natívna miera uvažovania, volanie nástrojov a tri dialekty API na našom vlastnom GPU klastri.
Agentický základ GLM od Z.ai, servírovaný bez vrstvy odmietania na našom vlastnom GPU klastri — 262K kontext, volanie nástrojov a zmiešaná cena pod polovicou toho, čo tá istá rodina stojí u výrobcu.
Najvýkonnejšia úroveň na bráne Shannon AI: multimodálny základ s 2,8 bilióna parametrov s videním, volaním nástrojov a 262K kontextom — bez vrstvy odmietania a s najvyššou cenou na našom cenníku. Tu je, kedy sa tá cena oplatí platiť.
Výskumný rodokmeň NVIDIE, zverejnený otvorene, servírovaný bez vrstvy odmietania: hybridný Mamba-Attention MoE s 550 miliardami parametrov ladený na STEM a dlhé uvažovanie — za 0,75 $ vstup / 3,30 $ výstup na milión tokenov.
MiniMax-M3 je najlacnejší spôsob, ako získať necenzurované rozpoznávanie obrázkov na bráne Shannon — 0,50 $ vstup, 2,00 $ výstup, 262 144 tokenov kontextu a žiadna vrstva odmietania medzi vami a obrázkom.
DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP — spodná cena, 262K kontext a žiadna vrstva odmietania. Model, na ktorý namierite záťaž, čo beží desaťtisíckrát denne.
Videnie, natívne volanie nástrojov a okno 262K na agentskom základe Moonshotu s biliónom parametrov — necenzurovane , za 0,78 $ vstup / 3,67 $ výstup na milión tokenov.
Laguna S 2.1 — základ typu Mixture-of-Experts so 118 miliardami parametrov, servírovaný bez vrstvy odmietania , s kontextovým oknom 262K a volaním nástrojov — za najnižšiu cenu 0,50 $ vstup / 2,00 $ výstup na milión tokenov.
Necenzurovaný build s videním postavený na základe typu Mixture-of-Experts Inkling 975B od Thinking Machines — kontext 262K , obrazový vstup, žiadna vrstva odmietania.
Základ MiMo od Xiaomi, stavaný na uvažovanie, servírovaný bez vrstvy odmietania na W8A16 — najvernejšej kvantizačnej úrovni, akú prevádzkujeme — za najnižšiu cenu katalógu.
Jediný model v našom katalógu, ktorý spája 8-bitovú presnosť váh s porozumením obrázkom — a stojí presne toľko, čo čisto textové modely na dne: 0,50 $ vstup / 2,00 $ výstup na milión tokenov.
Základ Hy3 od Tencentu s 295 miliardami parametrov v 8-bitovej vernosti váh , so striktným výstupom json_schema , oknom 262 144 tokenov a bez vrstvy odmietania — za najnižšiu cenu katalógu.
Usmernenia pre etický výskum červeného tímu AI so Shannon AI
Právna dohoda upravujúca prístup k necenzurovaným modelom Shannon AI
Shannon V1 Balanced - Necenzurovaná AI pre bezpečnostné testovanie červeného tímu. Mixtral 8x7B s uvoľnenými obmedzeniami trénovaný na dátovej sade GPT-5 Pro. Preskúmajte dôležitosť bezpečnostných zábran AI prostredníctvom výskumu zameraného na protivníka.
Shannon V1 Deep - AI s maximálnou kapacitou a bez cenzúry pre agresívne nepriateľské testovanie. Mixtral 8x22B trénovaný na dátovej sade GPT-5 Pro. Dokonalý nástroj pre AI red team pre výskum bezpečnostných zábran.
Shannon V1.5 Vyvážené myslenie - Transparentná necenzurovaná AI s reťazcom myšlienok a tréningom GRPO. Sledujte, ako model červeného tímu AI uvažuje krok za krokom, aby ste pochopili dôležitosť bezpečnostných zábran AI.
Shannon V1.5 Deep Thinking - Ultimátna 141B parametrová necenzurovaná AI s viacstupňovým plánovaním zneužitia. Model myslenia s maximálnou kapacitou pre pokročilý výskum červeného tímu AI a pochopenie dôležitosti bezpečnostných zábran AI.
Úsporný build Shannon 2: FP8-kvantizovaný Kimi K2.7, vyladený pre vysoký priepustnosť a nízku cenu za token — bez zbavenia sa základu s biliónom parametrov.
Maximálne-schopný build Shannon 2: plná-presnosť Kimi K2.7 s natívnym, viditeľným reťazcom-myšlienok — pre najťažšiu analýzu a dlhodobé agentické práce.
Karta modelu Shannon Lite 1.6 – Mistral Large 3 675B kvantizovaný na NVFP4 so 41B aktívnymi parametrami, po tréningu na 2 500 výstupoch Claude Opus 4.5. Cenovo efektívne nasadenie podnikovej AI na GPU H100 alebo A100 s kontextovým oknom 256K, multimodálnym videním a agentnými schopnosťami.
Karta modelu Shannon Pro 1.6 – Plný BF16 Mistral Large 3 675B s KIMI K2 Thinking Trace a GRPO po tréningu. Pokročilé uvažovanie reťazca myšlienok s natívnou podporou zručností pre komplexné podnikové AI pracovné postupy.
Technický hĺbkový ponor: Ako Shannon AI trénoval Mixtral 8x7B a 8x22B na výstupoch GPT-5 Pro pomocou destilácie OpenRouter API. Naučte sa našu metodológiu prenosu znalostí pre necenzurované modely AI červeného tímu.
Technický hĺbkový pohľad: Ako Shannon AI trénovala modely V1.5 myslieť pomocou GRPO (Group Relative Policy Optimization). Spoznajte našu metodológiu tréningu reťazca myšlienok pre transparentné uvažovanie AI.
Chcete, aby AI bola vaším penetračným testerom? Shannon AI sa teraz integruje s Claude Code pre automatizované pracovné postupy penetračného testovania. Zistite, ako penetračné testovanie poháňané AI revolucionalizuje bezpečnostný výskum.
Vytvorte si personalizovaných AI asistentov s vlastnými inštrukciami, súbormi znalostí a jedinečnými osobnosťami prispôsobenými vašim presným potrebám
Organizujte súbory a chaty do vyhradených pracovných priestorov, kde váš AI asistent rozumie celému kontextu
Vytvárajte opakovane použiteľné inštrukčné moduly, ktoré rozširujú schopnosti Shannon. Schopnosti vám umožňujú vytvárať špecializované nástroje, ktoré môže AI vyvolať počas konverzácií.