Shannon 3.1

Matoleo mengi ya modeli yanakuomba uamini dai la uwezo kwa imani na kusubiri jedwali la vipimo lisuluhishe mjadala. Hili ni rahisi kulithibitisha: fungua vichupo viwili, weka kidokezo kilekile kwenye shannon-3 na shannon-3.1, kisha tazama. Tofauti ya kasi ambayo jibu linawasili si ndogo, wala si hila ya uonyeshaji. Shannon 3.0 ilizuiliwa kwa makusudi. Shannon 3.1 haizuiliwi.

01Ni nini hasa kilichobadilika katika Shannon 3.1

Shannon 3.0 ilianzisha kitu kinachoifafanua familia hii: mzunguko wa hoja unaojirudia. Modeli haijibu kwa wazo lake la kwanza. Inafikiri, inaandika rasimu, inakagua rasimu yake dhidi ya swali, na kuiboresha. Lite inaendesha pito moja la mzunguko huo; Pro inaendesha mzunguko kamili, ikiwa ni pamoja na hatua ya kuvuna maarifa kabla ya kuandika rasimu. Muundo huo umeelezwa kwa kina katika makala ya utafiti ya Shannon 3, na hakuna kilichobadilika kati ya hayo katika 3.1.

Kilichobadilika ni mitambo ya chini. Shannon 3.0 ilihudumiwa kupitia mwenyeji wa nje wa uendeshaji — njia yenye maana ya kuzindua modeli, na njia yenye vikwazo ya kuiendesha. Unarithi usanidi wa huduma wa mtu mwingine, foleni ya mtu mwingine, kikomo cha muktadha cha mtu mwingine, na wazo la mtu mwingine kuhusu ni tokeni ngapi kwa sekunde unaruhusiwa kupata. Shannon 3.1 inaendeshwa kwenye kundi letu la GPU, kwenye rundo la huduma tunaloliunda wenyewe, na kila namba kuu katika makala hii inatokana na uamuzi huo mmoja.

	Shannon 3.0	Shannon 3.1
Inapoendeshwa	Mwenyeji wa nje	Kundi letu la GPU
Dirisha la muktadha	32,768	196,608
Utiririshaji wa matokeo	Uliopangwa / uliodhibitiwa	Kasi kamili ya injini
Uzani	Chaguo-msingi la mwenyeji	NVFP4 ya biti 4
Usimbuaji	Wa kawaida	Wa kubahatisha
Mzunguko wa hoja	Fikiri → rasimu → kagua → boresha	Haujabadilika
Safu ya kukataa	Hakuna	Hakuna
Vitambulisho vya modeli	shannon-3, shannon-3-pro	shannon-3.1, shannon-3.1-pro

02Kwa nini Shannon 3.1 inahisi kuwa na kasi mara 10-15

Namba ya kasi ndiyo watu wanaiuliza kwanza, hivyo inafaa kuwa sahihi kuhusu inakotoka. Kuna michango miwili inayojitegemea, na ule mkubwa zaidi ndio usiovutia zaidi.

Tuliondoa kizuizi cha kasi

Matokeo ya Shannon 3.0 yalipita kwenye safu ya kupanga mwendo. Tokeni ziliondoka injini, zikashikiliwa, kisha zikaachiliwa kwenye muunganisho wako kwa ratiba. Hili halikuwa ajali wala hitilafu. Pale mwenyeji wa uendeshaji unaoshirikiwa ndipo kizuizi, kupanga mwendo wa matokeo kunalainisha mzigo, kunazuia uzalishaji mrefu usimiliki nafasi peke yake, na kunafanya mtiririko uwasili kwa mdundo unaotabirika na unaosomeka badala ya kwa mipasuko. Ni chaguo la kihandisi linaloweza kutetewa, na liligharimu kila mtumiaji muda halisi wa saa kwa kila jibu moja.

Shannon 3.1 haina kizuizi cha kasi wala upangaji wa ufunuo. Tokeni zinaandikwa kwenye mtiririko wako kadri injini inavyozizalisha. Kama injini inazalisha kwa kasi, unaiona ikizalisha kwa kasi. Hakuna bafa ya kulainisha kati ya modeli na kituo chako, dirisha lako la gumzo, au kisomaji chako cha SSE. Kwa jibu refu — uchambuzi wa tokeni 2,000, faili ya msimbo uliozalishwa — hii peke yake inaeleza sehemu kubwa ya uboreshaji utakaouona.

Matokeo ya kweli ya hilo: sasa mtiririko una mipasuko. Usimbuaji wa kubahatisha (hapa chini) unatoa tokeni zilizokubaliwa kwa mifuatano mifupi, hivyo maandishi yanaweza kuwasili kwa vipande vinavyoonekana badala ya kwa mwendo wa neno-moja-baada-ya-jingine. Kama uliunda kiolesura kwa mdundo laini wa 3.0, bado kitafanya kazi — mpangilio na maudhui ya tokeni hayajaathirika — lakini huenda ukataka kurudisha ulainishaji wako mwenyewe upande wa mteja kama ulipendelea muonekano wa mashine ya kuchapa. Tunadhani watu wengi wangependelea kurudishiwa sekunde zao.

Injini yenyewe imekuwa na kasi zaidi

Kuondoa kizuizi kunasaidia tu kama kilicho nyuma ya kizuizi ni cha haraka. Mchango wa pili ni rundo la huduma lililoelezwa katika sehemu ya 03: uzani wa NVFP4 wa biti 4 na usimbuaji wa kubahatisha kwenye viongeza kasi vya kizazi cha sasa vyenye FP4 asilia ndani ya kundi letu. Kwa pamoja vinapandisha dari ambayo kuondoa kizuizi kunaifichua.

Ucheleweshaji linganishi wa jibu kamili, tathmini ya ndani ya Shannon Lab, Septemba 2026. Kipimo kinaakisi urefu wa kidokezo na kiwango: vidokezo vifupi kwenye Lite viko karibu na kiwango cha chini, uzalishaji mrefu kwenye Pro karibu na kiwango cha juu.

03Usimbuaji wa kubahatisha unafanya nini hasa

Neno "usimbuaji wa kubahatisha" linatumika kama neno la matangazo, hivyo hapa kuna utaratibu wenyewe, kwa uwazi.

Modeli ya lugha kwa kawaida inazalisha tokeni moja kwa kila pito la mbele. Pito hilo halitawaliwi na hesabu bali na kipimo data cha kumbukumbu — uzani lazima usomwe ili kukokotoa chochote, na kuusoma kunachukua muda mrefu zaidi kuliko hesabu yenyewe. GPU inatumia muda wake mwingi ikisubiri kumbukumbu huku vitengo vyake vya kukokotoa vikiwa vitupu. Kuzalisha tokeni 500 kunamaanisha kulipa ucheleweshaji huo mara 500, mfululizo.

Usimbuaji wa kubahatisha unashambulia sehemu ya mfululizo. Modeli ya rasimu ndogo na ya bei nafuu inapendekeza mfuatano mfupi wa tokeni zinazowezekana kufuata — tuseme nne au nane. Kisha modeli kuu inatathmini mfuatano huo wote kwa pito moja la pamoja la mbele, ambalo linagharimu kidogo tu zaidi ya kutathmini tokeni moja, kwa sababu sehemu ghali (kusoma uzani) inatokea mara moja vyovyote vile. Kila tokeni iliyopendekezwa ambayo modeli kuu inakubaliana nayo inakubaliwa na kutolewa mara moja. Pale kutoelewana kwa kwanza kunapotokea, mfuatano unakatwa na usimbuaji wa kawaida unaanza tena kutoka hapo.

Kiwango cha kukubalika ndicho kinachofanya kazi. Kwenye maandishi yanayotabirika — maneno ya kawaida, muundo wa msimbo, viungo vya hoja — modeli ya rasimu inabashiri vizuri na mifuatano mirefu inafika kwa mkupuo. Kwenye tokeni ngumu kikweli, ukubalifu unashuka na mfumo unarudi taratibu kwenye usimbuaji wa kawaida wa tokeni moja kwa wakati. Huo ndio utofauti unaoutaka: unaharakisha sehemu rahisi na hauigusi ngumu.

Kwa nini uzani wa biti 4 unaingia katika aya ile ile

Kwa sababu kizuizi ni kipimo data cha kumbukumbu, kupunguza uzani ni kinara cha kasi cha moja kwa moja, si tu cha nafasi ya kumbukumbu. NVFP4 ni umbizo la nukta-elea la biti 4 lenye upimaji wa kina kwa kila kizuizi, ndilo linalomwezesha kuhifadhi usahihi mahali ambapo mifumo ya zamani ya ubanaji wa namba kamili za biti 4 iliupoteza. Takriban robo ya baiti za kusoma kwa kila pito la mbele kunamaanisha muda mdogo kwa uwiano wa kusubiri kumbukumbu, na kunaacha nafasi kubwa zaidi kwa akiba ya KV ya muktadha mrefu ambayo dirisha la 196K linaihitaji.

Hizi mbili zinazidiana badala ya kujumlishana tu: baiti chache kwa kila pito, na mapito machache kwa kila tokeni inayotolewa. Ndicho kinachofanya utiririshaji usiozuiliwa, wa kasi kamili, uwe wa bei nafuu kuhudumia badala ya gharama ambayo tungelazimika kuirudisha kupitia upangaji wa mwendo — ambacho ndicho hasa safu ya kupanga mwendo ilikuwa ikifanya kwenye 3.0.

04Tokeni 196,608: dirisha la mara 6 linafungua nini

Shannon 3.0 ilikuwa na dirisha la tokeni 32,768: kikao cha kazi, si hati. Takriban kurasa 70-80 za maandishi, ukiondoa chochote mzunguko wa hoja unachotumia kwa mawazo yake yenyewe, ukiondoa kidokezo chako cha mfumo, ukiondoa mazungumzo yaliyokwisha fanyika. Kazi halisi ilikuwa ikigonga ukuta huo kila mara, na njia za kukwepa — kukata vipande, kufupisha, kuchukua taarifa kutoka kwa nyenzo zako mwenyewe — zote zinaharibu kile ulichokuwa unajaribu kukihifadhi. Tokeni 196,608 ni aina tofauti kabisa ya tatizo.

Kwa vitendo, hizo ni takriban kurasa 400-500 za maandishi ya Kiingereza, au msingi wa msimbo wa ukubwa wa wastani pamoja na majaribio yake na README yake, au mwaka mzima wa maelezo ya mikutano ya mradi mmoja, au seti kamili ya mkataba na viambatisho vyake vyote — zikishikiliwa katika mazungumzo moja, zikifikika kwa swali moja, bila safu ya kukata vipande kati yako na nyenzo hizo.

• Maswali ya hazina nzima ya msimbo. Pakia msimbo na uulize kwa nini hitilafu inafika kwa watumiaji, badala ya kubandika faili tatu ulizokwisha zishuku. Modeli inaweza kupata faili ambayo hukufikiria kuiingiza.
• Uchambuzi wa hati ndefu bila kuchukua taarifa kutoka nje. Uchukuaji wa taarifa ni kichujio cha awali chenye upotevu kinachoamua modeli inaruhusiwa kuona nini. Kwa 196K mara nyingi unaweza kukiruka na kuiacha modeli isome kila kitu, jambo linaloondoa kundi zima la makosa ambapo kifungu sahihi hakikuwahi kuchukuliwa.
• Mazungumzo yanayobaki madhubuti. Kikao kirefu cha kazi hakiachi tena mwanzo wake kimyakimya. Masharti uliyoyaweka kwenye ujumbe wa tatu bado yanatumika kwenye ujumbe wa themanini.
• Nafasi kwa mzunguko wa hoja. Mawazo, rasimu na ukaguzi wa mzunguko wenyewe vinatumia muktadha. Kwenye 3.0 hatua hizo zilishindana na nyenzo zako kwa bajeti finyu. Kwenye 3.1 zinatoshea vizuri, ambayo ni sehemu ya sababu ongezeko la ubora na upanuzi wa dirisha vilifika pamoja.
• Ingizo kubwa mchanganyiko. Picha, maandishi yaliyotolewa kwenye hati na msimbo katika zamu moja, bila kuchagua ni vipi kati yao unaweza kumudu kuviingiza.

Onyo moja la ukweli linalohusu kila modeli ya muktadha mrefu, ikiwemo yetu: dirisha kubwa ni uwezo, si dhamana ya umakini sawa katika lote. Mpangilio bado unasaidia. Kuweka swali karibu na mwisho, kuweka lebo kwenye hati zako, na kuiambia modeli itafute nini vyote vinaboresha matokeo kwa kiasi kinachopimika kwenye tokeni 150K kwa namna ambayo havifanyi kabisa kwenye 5K.

05Lite na Pro: shannon-3.1 na shannon-3.1-pro

Viwango hivi viwili vinatofautiana kwa kiasi cha mzunguko wa hoja wanaokiendesha, na hiyo ndiyo tofauti pekee yenye maana katika kuchagua kati yao.

	shannon-3.1 (Lite)	shannon-3.1-pro (Pro)
Hoja	Pito moja	Mzunguko kamili + uvunaji wa maarifa
Kujikagua	Hapana	Ndiyo
Dirisha la muktadha	196,608	196,608
Utiririshaji	Kasi kamili, bila kizuizi	Kasi kamili, bila kizuizi
Uoni na hati	Ndiyo	Ndiyo
Kifaa cha kutengeneza picha	Ndiyo	Ndiyo
Bora kwa	Kazi nyingi, kiasi kikubwa	Maswali magumu, rasimu ya kwanza haitoshi

Tumia Lite kama chaguo-msingi. Pito moja la modeli nzuri ya hoja linashughulikia sehemu kubwa ya maombi halisi, na kwenye 3.1 lina kasi ya kutosha kiasi kwamba mzunguko si tena kitu unachohisi ukisubiri. Nenda kwa Pro pale swali ni lile ambalo jibu la kwanza kwa kawaida ni sahihi kwa namna inayofundisha: maamuzi ya kimuundo yenye kubadilishana faida, uchambuzi wa kipinzani, chochote ambacho ungetaka mwenzako mwenye uwezo akifikirie usiku mzima. Hatua ya Pro ya kujikagua si mapambo — ni modeli kuyapata makosa yake yenyewe kabla hujalazimika wewe.

06Ongezeko la akili la 32%, na jinsi ya kulisoma

Tathmini ya Shannon Lab yenyewe inaiweka Shannon 3.1 kwenye ongezeko la akili la 32% juu ya Shannon 3.0. Tunataka kuwa wazi kuhusu hiyo ni nini na si nini.

Ni takwimu yetu, kutoka kwenye seti yetu ya tathmini ya ndani, iliyopimwa kwenye kazi tunazoziona kama zinazowakilisha kile watu wanachokileta kwenye modeli hizi. Si kipimo cha upande wa tatu, na hatujengi jedwali la orodha ya ubora kuzunguka jumla moja ya ndani wala kuchapisha mchanganuo wa kila kipimo — mchanganuo unadokeza kiwango cha ulinganifu wa nje ambacho seti ya ndani haina.

Tunachoweza kusema ni ongezeko linakotoka, kwa sababu sehemu hiyo si ya kutatanisha. Dirisha kubwa la muktadha linamaanisha nyenzo chache zinapaswa kutupwa kabla modeli haijafanya hoja juu yake, na sehemu kubwa ya kile kinachoonekana kama kutokuwa na akili katika vikao virefu kiuhalisia ni usahaulifu tu. Rundo la huduma tunalolidhibiti linamaanisha modeli inaendeshwa kwa usanidi tuliokusudia badala ya chaguo-msingi la mwenyeji. Na mzunguko wa hoja — usiobadilika kimuundo — sasa una nafasi ya kweli ya kuendeshwa ndani ya dirisha badala ya kubanwa dhidi ya dari ya 32K aliyoishiriki na ingizo lako.

07Uoni, hati, na utengenezaji wa picha

Shannon 3.1 inasoma picha na hati. Picha za skrini, michoro, picha za kamera, kurasa zilizoskaniwa, PDF na hati za maandishi vinaweza kuingia kwenye mazungumzo na kufanyiwa hoja pamoja na kila kitu kingine. Ikiunganishwa na dirisha la 196K, hii ndiyo inayofanya mitiririko ya kazi ya hati nzima iwezekane: ripoti ndefu na chati zake katika zamu moja, bila kuamua mapema ni kurasa zipi modeli inaruhusiwa kuziona.

Utengenezaji na uhariri wa picha unapatikana kwenye gumzo kama kifaa. Omba picha na modeli itaita kifaa hicho papo hapo, katika mazungumzo yaleyale, ikiwa na muktadha wa kila kilichojadiliwa hadi hapo. Uhariri unafanya kazi vivyo hivyo — ipe picha, eleza mabadiliko. Hakuna hali tofauti ya kubadilishia wala kiolesura tofauti cha kujifunza.

08Kuita Shannon 3.1 kutoka kwenye API

Shannon 3.1 inapatikana kwenye lahaja zote tatu za API, ikiwa na utiririshaji kwenye kila moja. Modeli zilezile, maumbo matatu ya ombi — chagua lolote linalolingana na SDK uliyo nayo tayari.

Kiunganishi	Umbo	Utiririshaji
/v1/chat/completions	Inayooana na OpenAI	Ndiyo
/v1/messages	Inayooana na Anthropic	Ndiyo
/v1/responses	Responses	Ndiyo

{
  "model": "shannon-3.1",
  "stream": true,
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "Summarize this contract set and flag anything unusual." }
  ]
}

Badilisha "shannon-3.1" kuwa "shannon-3.1-pro" ili kuendesha mzunguko kamili wa hoja. Kama tayari unaita shannon-3, uhamiaji ni kitambulisho cha modeli na si kingine: maumbo ya ombi na jibu hayajabadilika, na wateja waliopo wa utiririshaji wanaendelea kufanya kazi. Tofauti pekee ya kitabia ya kutarajia ni mtiririko wenye mipasuko ulioelezwa katika sehemu ya 02 — tokeni zilezile, mpangilio uleule, zinazowasili mapema zaidi na kwa vipande visivyo sawa.

Marejeleo kamili ya vigezo, uthibitishaji, maana za makosa na uwanja wa majaribio unaoingiliana vipo kwenye nyaraka za API. Kadi nyingine za modeli na maandishi ya kiufundi vipo kwenye utafiti wa Shannon.

09Bado haijadhibitiwa, na haijabadilika katika hilo

Shannon 3.1 haina safu ya kukataa wala uchujaji wa maudhui kwenye matokeo. Huu ni msimamo uleule wa modeli nyingine zote za Shannon na haukubadilika na kuhamia kwenye kundi letu wenyewe — kama kuna lolote, kudhibiti rundo la huduma kunafanya iwe rahisi zaidi kulihakikisha, kwa sababu hakuna mwenyeji wa kati mwenye sera yake anayekaa kati ya modeli na wewe.

Inafaa kusemwa wazi kwa sababu ndilo jambo la dhahiri la kujiuliza kuhusu toleo lililobadilisha njia nzima ya matokeo: kuondoa safu ya kupanga mwendo hakukumaanisha kuingiza safu ya udhibiti mahali pake. Hakuna kinachokagua, kinachoandika upya, au kinachozuia mtiririko. Kile modeli inachozalisha ndicho kinachowasili. Shannon 3.1 ni, kwa kadri tunavyofahamu, modeli ya AI isiyodhibitiwa yenye kasi zaidi inayopatikana na dirisha la muktadha la ukubwa huu — na sifa hizi mbili zinahusiana, kwa kuwa zote zinatokana na kuendesha miundombinu yetu wenyewe badala ya kukodi uwezo uliochongwa kwa ajili ya utii wa sera kutoka kwa mtu mwingine.

Kutodhibitiwa si sawa na kutowajibika. Matumizi yanaongozwa na Sera yetu ya Matumizi ya Kuwajibika, na wajibu unaokuja na modeli itakayoshughulikia nyenzo ngumu ni kwamba uishughulikie kwa uwajibikaji.

10Fanya ulinganisho mwenyewe

Kila dai hapa linaweza kuthibitishwa ndani ya takribani dakika mbili, na tungependelea uthibitishe kuliko kutuamini.

1. Chagua kidokezo kutoka kwenye kazi unayoifanya kweli. Kirefu ni bora zaidi — kinajaribu dirisha na utiririshaji kwa pamoja.
2. Kiendeshe kwenye shannon-3. Angalia muda hadi tokeni ya kwanza, na muda hadi jibu likamilike.
3. Endesha kidokezo kilekile kwenye shannon-3.1. Angalia namba hizohizo mbili.
4. Kisha soma majibu yote mawili, ukipuuza saa, na uamue ni lipi ungependa kulipata.

Tofauti ya kasi itakuwa ya papo hapo na dhahiri. Tofauti ya ubora ndiyo inayostahili kukaa nayo — inaonekana waziwazi zaidi kwenye ingizo refu, ambapo 3.0 ilikuwa ikifanya kazi kimyakimya na nyenzo zako chache kuliko ulivyodhani.

11Maswali yanayoulizwa mara kwa mara

---

Takwimu za utendaji na akili katika makala hii ni vipimo vya Shannon Lab vyenyewe kutoka kwenye tathmini ya ndani, Septemba 2026, na vimeelezwa kama takwimu za bidhaa badala ya matokeo ya vipimo vya upande wa tatu. Dirisha la muktadha, vitambulisho vya modeli, na upatikanaji wa API ni maelezo ya kiufundi ya bidhaa. Shannon AI inaendeshwa na Shannon Lab LLC, New Mexico, Marekani. Usomaji unaohusiana: Shannon 3 · Faharasa ya utafiti wa Shannon · Nyaraka za API.