Shannon 2 Lite
Den kostnadseffektiva versionen av Shannon 2: FP8-kvantiserad Kimi K2.7, utformad för högt genomflöde och låg pris per token — utan att ge upp grunden med biljon-parameter.
TL;DR
Shannon 2 Lite är en frontierdestinad variant av Kimi K2.7 från Moonshot AI, serverad i FP8. Det bibehåller samma 256K kontext och samma destillerade beteende som Shannon 2 Pro, men till en bråkdel av kostnaden och latensen — standardvalet för högvolym-chat, hämtning, klassificering och långvariga agentöverslingor. Utformad för minimal censur på lagligt säkerhet, gränsad till verifierade yrkesverksamma, och löpande granskad.
De flesta produktionsarbetsflöden behöver inte modellens absoluta tak på varje samtal — de behöver konsistent kvalitet till ett pris och en latens som skalbar. Shannon 2 Lite är byggt för exakt det: det fullständiga frontierdestinade Shannon 2-beteendet, kvantiserat till FP8 så du kan placera det framför högtrafikerade produkter och tiodittals-varv agenter utan kostnaden för en fullprecisions-frontiermodell.
01Grunden: Kimi K2.7
Shannon 2 Lite är baserad på Kimi K2.7, Moonshot AIs öppenviktiga flaggskepp (släppt 12 juni 2026): en sparse Mixture-of-Experts-modell där bara en liten andel av biljon parametrar aktiveras per token, vilket ger frontierklassisk kvalitet till en serverkostnad långt under en täten modell av samma storlek.
Eftersom vikterna är öppna, är vi värd och kvantiserar själva modellen snarare än att hyra den — vilket är det som gör FP8 ekonomin för Lite möjlig.
02FP8-kvantisering — hjärtat av Lite
Shannon 2 Lite är kvantiserad till FP8: 8-bitars flytpunkt för vikter och aktiveringsfunktioner. Jämfört med fullprecision halverar FP8 ungefär minnesbandbredden och ökar materialt tokens per sekund, medan modern per-tensor-skalning håller kvalitetsförlusten på instruktionsfölgnadsuppgifter liten. Det praktiska resultatet:
- Lägre kostnad per token — den största spaken för högt volymsprodukter.
- Lägre latens — snabbare första token och högre hållen genomströmning.
- Mindre fotavtryck — passar långt färre acceleratorer per replik.
- Samma beteende — identisk 256K kontext och samma destillerade instruktionsfölgning som Pro.
03Frontierdestinad distillering
Lite och Pro delar en efterutbildningspass: 30 000 kuraderade, frontierklassiska resonemang och instruktionsexempel. Målet är att skärpa hur modellen svarar — renare instruktionsfölgning, mer konsistent formatering, bättre tool-call disciplin, och färre onödiga vägran på lagligt professionellt arbete — inte för att ändra vad den vet. Tillämpad identiskt på båda byggena så de förblir beteendemässigt anpassade.
04Kostnad & Prestanda, Ärligt
Lites huvudsakliga nyhet är ekonomiken. På listade API-priser underskrider K2.7-grunden dagens ledande stängda modeller med ungefär 6x på utmatningstoken:
| Mätning | Shannon 2 Lite | Claude Opus 4.8 | GPT-5.5 |
|---|---|---|---|
| Inmatning / 1M tokens | $0.95 | $5.00 | $5.00 |
| Utmatning / 1M tokens | $4.00 | $25.00 | $30.00 |
| Öppna vikter | Ja | Nej | Nej |
| Kontextfönster | 256K | 1M | ~1M |
På kapacitet är referenspunkten för ärlig jämförelse MCPMark Verified (verkliga agent-mjukvaru-uppgifter) — det enda offentliga benchmark där K2.7-grunden, Claude Opus 4.8 och GPT-5.5 alla rapporterar siffror på samma test:
Grunden slår Claude Opus 4.8 på agentuppgifter och släpar efter GPT-5.5 — till en bråkdel av någons pris. För högt volymarbete är det pris-till-kapacitet-förhållandet helt poängen med Lite.
Varje siffra ovan är offentligt publicerad. Tro inte på vårt ord — kolla själv de primära källorna.
MCPMark Verified & listad API-priser, juni 2026. K2.7-siffror är Moonshot-rapporterade; oberoende tredje parts benchmarks väntar. GPT-5.5 och Claude Opus 4.8 visas för referens.
05Minimal censur, maximal ansvar
Shannon 2 Lite är utformad för minimal censur: på lagliga säkerhet, red-team och forskningsuppgifter förblir det direkt istället för att vägra reflexparat. Det är ett professionellt verktyg — åtkomst är gränsad till verifierade yrkesverksamma, användning är löpande granskad, och modellen drivs enligt vår Responsible Use Policy.
06Där Lite lyser
- Högvolym-assistenter — FP8 ekonomin gör det till standardvalet för användarriktade, högtrafikerade funktioner.
- Agentöverslingor — billigt nog att köra för dussintals varv; 256K kontext för långa banor.
- Recon & triage — snabb, låg kostnad första analys i säkerhet arbetsflöden.
- Hämtning & klassificering — högt genomflöde för rörledningar och batchjobb.
07Vanliga frågor
Vad är Shannon 2 Lite?
Den kostnadseffektiva versionen av Shannon 2 — en frontierdestinad Kimi K2.7 serverad i FP8 för högt genomflöde och låg kostnad per token, med ett 256K kontextfönster.
Hur mycket billigare är den?
Den underliggande K2.7 API:n är listad på $0.95 inmatning / $4.00 utmatning per miljon tokens — ungefär 6x billigare på utgång än Claude Opus 4.8 eller GPT-5.5 till listad pris.
Skadar FP8 kvaliteten?
Kvalitetsförlusten på instruktionsfölgning är liten med per-tensor-skalning; Lite kör samma 256K kontext och destillerade beteende som Pro.
Lite eller Pro?
Lite för genomströmning och kostnad; Pro för högsta resonemang tak och synlig chain-of-thought.
Prova Shannon 2 Lite
Frontierdestinad kvalitet, byggd för skalbarhet.
Börja chatta Visa prissättningBegränsat till verifierade yrkesverksamma · granskad användning
Källor: Moonshot AI (Kimi K2.7) · K2.7 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.8 jämförelse · Oberoende K2.7 prisanalys. K2.7 benchmark är Moonshot-rapporterade och preliminär väntan på oberoende verifiering.