Shannon 3.1
ลูปการให้เหตุผลเดิม ย้ายมาไว้บน คลัสเตอร์ GPU ของเราเอง : ฉลาดขึ้น 32% , เร็วขึ้น 10-15 เท่า และหน้าต่างบริบท 196,608 โทเค็น
อ่านบทความศูนย์วิจัย
งานวิจัย Shannon, Model Cards และการอัปเดตนโยบาย
สำรวจทุกบทความที่เราเผยแพร่ควบคู่กับผลิตภัณฑ์: model cards เพื่อความโปร่งใส บันทึกทางเทคนิคของการสร้าง และนโยบายที่ทำให้ Shannon ปลอดภัยสำหรับการวิจัยแบบ red-team
เราไม่เก็บหรือเข้าถึงข้อมูลของผู้ใช้รายใด และเราไม่ระงับบัญชี เว้นแต่หน่วยงานตามกฎหมายจะกำหนดให้มีการบังคับใช้
บทความวิจัย
Shannon 3 โมเดล AI ไม่เซ็นเซอร์ที่ทบทวนคำตอบของตัวเอง
ลูปการให้เหตุผลแบบวนซ้ำ บนคลัสเตอร์ GPU ของเราเอง: คิด ร่าง ทบทวน เขียนใหม่ Lite ทำรอบเดียว ส่วน Pro วนได้ถึงสิบรอบ และไปขอข้อเท็จจริงที่มันรู้ว่าตัวเองขาด
อ่านบทความเครื่องสร้างภาพ AI ไม่เซ็นเซอร์
ไม่มีตัวกรองเนื้อหาบนเส้นทางการสร้าง ไม่มีชั้นปฏิเสธบนโมเดลที่เขียนพรอมป์ และพรอมป์ถูกแสดงให้คุณดูบนการ์ดยืนยัน ก่อนที่อะไรจะถูกเรนเดอร์หรือถูกคิดเงิน
อ่านบทความโปรแกรม แก้ไข ภาพ AI ไม่เซ็นเซอร์
เปลี่ยน จัดสไตล์ใหม่ ปรับแสง เปลี่ยนเสื้อผ้า หรือซ่อมแซมภาพที่มีอยู่หนึ่งภาพ ด้วยการเขียนประโยคเดียว ไม่ต้องมาสก์ ไม่มีฟิลเตอร์ ไม่ปฏิเสธ — และมีเทคนิคหนึ่งที่สำคัญกว่าเทคนิคอื่นทั้งหมดรวมกัน
อ่านบทความย้ายชุดด้วย AI แบบ ไม่เซ็นเซอร์
วิธีรวมภาพตั้งแต่สองภาพขึ้นไปเป็นภาพเดียวบน Shannon — การย้ายเสื้อผ้า การวางวัตถุในฉาก คนยืนข้างคน สินค้าบนตัวคน — และกฎข้อเดียวที่ทำให้ทั้งหมดนี้ใช้ได้ผล
อ่านบทความคู่มือเขียนพรอมป์ภาพ AI
โมเดลภาพของ Shannon อ่านพรอมป์ แบบเดียวกับโมเดลภาษา ข้อเท็จจริงข้อเดียวนั้นเปลี่ยนทุกอย่างเกี่ยวกับวิธีที่คุณควรเขียนพรอมป์ — เริ่มจากการเลิกใช้แท็กที่คั่นด้วยจุลภาค
อ่านบทความAI สร้างภาพไม่เซ็นเซอร์ เทียบกับแบบมีตัวกรอง
ตัวกรองเนื้อหาถูกสร้างขึ้นเพื่อหยุดอันตรายจริงชุดเล็ก ๆ ชุดหนึ่ง แต่ในทางปฏิบัติมันยังหยุดภาพประกอบทางการแพทย์ การจำลองทางนิติเวช การวาดหุ่นคนจริง ประวัติศาสตร์สงคราม การเสียดสีเชิงบรรณาธิการ และบริษัทที่อยากวาดภาพสินค้าของตัวเองด้วย นี่คือราคาของสิ่งนั้น — และสิ่งที่การถอดตัวกรองออกเปลี่ยนและไม่เปลี่ยน
อ่านบทความAPI DeepSeek แบบ ไม่เซ็นเซอร์
DeepSeek Mixture-of-Experts ขนาด 1.6 ล้านล้านพารามิเตอร์ ให้บริการโดย ไม่มีชั้นการปฏิเสธ : คอนเท็กซ์ 262K การปรับระดับการคิดในตัว การเรียกใช้ทูล และสาม API dialect บนคลัสเตอร์ GPU ของเราเอง
อ่านบทความAPI GLM ไม่เซ็นเซอร์: คุ้มค่าที่สุดต่อ โทเค็น
โมเดลฐานเชิงเอเจนต์ GLM ของ Z.ai ให้บริการโดย ไม่มีชั้นการปฏิเสธ บนคลัสเตอร์ GPU ของเราเอง — คอนเท็กซ์ 262K การเรียกใช้ทูล และราคาผสมที่ต่ำกว่าครึ่งหนึ่งของที่สายพันธุ์เดียวกันคิดจากเจ้าของโมเดลเอง
อ่านบทความAPI Kimi K3 ไม่เซ็นเซอร์
ระดับความสามารถสูงสุดบนเกตเวย์ Shannon AI: โมเดลฐานมัลติโมดัลขนาด 2.8 ล้านล้านพารามิเตอร์ พร้อมการมองเห็น การเรียกใช้ทูล และคอนเท็กซ์ 262K — ไม่มีชั้นการปฏิเสธ และเป็นราคาสูงสุดในรายการของเรา นี่คือเมื่อไรที่ราคานั้นคุ้มค่าที่จะจ่าย
อ่านบทความAPI Nemotron แบบ ไม่เซ็นเซอร์
สายเลือดงานวิจัยของ NVIDIA ที่เผยแพร่แบบเปิด ให้บริการโดยไม่มีชั้นการปฏิเสธ: MoE ไฮบริด Mamba-Attention ขนาด 550B ปรับจูนมาเพื่องาน STEM และการให้เหตุผลระยะยาว — ที่ $0.75 เข้า / $3.30 ออก ต่อหนึ่งล้านโทเค็น
อ่านบทความAPI MiniMax แบบไม่เซ็นเซอร์: การมองเห็นที่ ราคาพื้น
MiniMax-M3 คือทางที่ถูกที่สุดในการได้ การเข้าใจภาพแบบไม่เซ็นเซอร์ บนเกตเวย์ Shannon — $0.50 เข้า, $2.00 ออก, คอนเท็กซ์ 262,144 โทเค็น และไม่มีชั้นการปฏิเสธมาคั่นระหว่างคุณกับรูปภาพ
อ่านบทความAPI DeepSeek Flash แบบไม่เซ็นเซอร์
DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP — ราคาพื้น คอนเท็กซ์ 262K และไม่มีชั้นการปฏิเสธ คือโมเดลที่คุณเอาไปจ่อกับภาระงานที่รันวันละหนึ่งหมื่นครั้ง
อ่านบทความAPI Kimi K2 แบบไม่เซ็นเซอร์
การมองเห็น การเรียกใช้ทูลโดยกำเนิด และหน้าต่าง 262K บนโมเดลฐานเชิงเอเจนต์ระดับล้านล้านพารามิเตอร์ของ Moonshot — ไม่เซ็นเซอร์ ที่ $0.78 เข้า / $3.67 ออก ต่อล้านโทเค็น
อ่านบทความAPI Laguna แบบไม่เซ็นเซอร์
Laguna S 2.1 — โมเดลฐาน Mixture-of-Experts ขนาด 118B ที่ให้บริการโดย ไม่มีชั้นการปฏิเสธ พร้อม หน้าต่างคอนเท็กซ์ 262K และการเรียกใช้ทูล — ที่ ราคาพื้น $0.50 เข้า / $2.00 ออก ต่อหนึ่งล้านโทเค็น
อ่านบทความAPI โมเดล Inkling แบบไม่เซ็นเซอร์
บิลด์ไม่เซ็นเซอร์ที่รับภาพได้ของโมเดลฐาน Mixture-of-Experts Inkling ขนาด 975B จาก Thinking Machines — คอนเท็กซ์ 262K รับภาพเป็นอินพุต ไม่มีชั้นการปฏิเสธ
อ่านบทความAPI MiMo แบบไม่เซ็นเซอร์ที่ ความเที่ยง 8 บิต
โมเดลฐาน MiMo ของ Xiaomi ที่ออกแบบมาเพื่อการให้เหตุผลเป็นอันดับแรก ให้บริการโดย ไม่มีชั้นการปฏิเสธ ที่ W8A16 — ระดับการควอนไทซ์ที่ความเที่ยงสูงที่สุดที่เรารัน — ในราคาพื้นของชุดโมเดล
อ่านบทความAPI วิชัน MiMo แบบไม่เซ็นเซอร์
เป็นโมเดลเดียวในชุดของเราที่จับคู่ ความละเอียดน้ำหนัก 8 บิต เข้ากับ ความเข้าใจภาพ — และราคาเท่ากับโมเดลข้อความล้วนระดับราคาพื้นเป๊ะ: $0.50 เข้า / $2.00 ออก ต่อหนึ่งล้านโทเค็น
อ่านบทความAPI โมเดล Hy3 แบบไม่เซ็นเซอร์
โมเดลฐาน Hy3 ขนาด 295B ของ Tencent ที่ ความเที่ยงของน้ำหนัก 8 บิต พร้อมเอาต์พุต json_schema แบบเข้มงวด หน้าต่าง 262,144 โทเค็น และไม่มีชั้นการปฏิเสธ — ที่ราคาพื้นของชุดโมเดล
อ่านบทความนโยบายการใช้งานอย่างรับผิดชอบ
แนวทางสำหรับการวิจัยทีมแดง AI เชิงจริยธรรมกับ Shannon AI
อ่านบทความข้อกำหนดในการให้บริการ
ข้อตกลงทางกฎหมายที่ควบคุมการเข้าถึงโมเดล AI ที่ไม่ถูกเซ็นเซอร์ของ Shannon AI
อ่านบทความShannon V1 สมดุล
Shannon V1 Balanced - AI ที่ไม่ถูกเซ็นเซอร์สำหรับการทดสอบความปลอดภัยของ red team. Mixtral 8x7B ที่ผ่อนคลายข้อจำกัดซึ่งได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูล GPT-5 Pro. สำรวจความสำคัญของระบบป้องกัน AI ผ่านการวิจัยเชิงต่อต้าน
อ่านบทความShannon V1 ลึก
Shannon V1 Deep - AI ที่ไม่ถูกเซนเซอร์ความจุสูงสุดสำหรับการทดสอบการโจมตีที่ก้าวร้าว Mixtral 8x22B ผ่านการฝึกอบรมบนชุดข้อมูล GPT-5 Pro เครื่องมือทีมสีแดง AI ที่ยิ่งใหญ่ที่สุดสำหรับการวิจัยราวป้องกัน
อ่านบทความShannon V1.5 การคิด
Shannon V1.5 การคิดอย่างสมดุล - AI ที่ไม่ถูกเซ็นเซอร์พร้อม Chain-of-Thought ที่โปร่งใสและการฝึกอบรม GRPO. ดูโมเดล AI red team ให้เหตุผลทีละขั้นตอนเพื่อทำความเข้าใจความสำคัญของ AI guardrail
อ่านบทความShannon V1.5 การคิดเชิงลึก
Shannon V1.5 Deep Thinking - สุดยอด AI ไร้การเซ็นเซอร์ขนาด 141B พารามิเตอร์ พร้อมการวางแผนการโจมตีแบบหลายขั้นตอน โมเดลการคิดที่มีขีดความสามารถสูงสุดสำหรับการวิจัย red team AI ขั้นสูง และการทำความเข้าใจความสำคัญของ AI guardrail
อ่านบทความShannon 2 Lite
การสร้างที่มีประสิทธิภาพด้านต้นทุนของ Shannon 2: Kimi K2.7 ที่ ปรับปริมาณ FP8 , ออกแบบสำหรับปริมาณงานสูงและราคาต่ำต่อโทเค็น — โดยไม่ต้องสูญเสียพื้นฐานพารามิเตอร์ล้าน
อ่านบทความShannon 2 Pro
การสร้างที่มีความสามารถสูงสุดของ Shannon 2: Kimi K2.7 ที่ มีความแม่นยำเต็ม พร้อม เหตุผลห่วงโซ่ดั้งเดิมที่มองเห็นได้ — สำหรับการวิเคราะห์ที่ยากที่สุดและงานตัวแทนระยะยาว
อ่านบทความShannon ไลต์ 1.6
Shannon Lite 1.6 Model Card - Mistral Large 3 675B ที่ควอนไทซ์ด้วย NVFP4 พร้อมพารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่ 41B ได้รับการฝึกอบรมหลังการฝึกด้วยผลลัพธ์ 2,500 รายการจาก Claude Opus 4.5 การปรับใช้ AI ระดับองค์กรที่คุ้มค่าบน GPU H100 หรือ A100 พร้อมหน้าต่างบริบท 256K, การมองเห็นแบบหลายโมดอล และความสามารถแบบเอเจนต์
อ่านบทความShannon โปร 1.6
Shannon Pro 1.6 Model Card - Mistral Large 3 675B แบบ BF16 เต็มรูปแบบ พร้อม KIMI K2 Thinking Trace และการฝึกอบรมภายหลังแบบ GRPO การให้เหตุผลแบบลูกโซ่ความคิดขั้นสูงพร้อมการสนับสนุนทักษะในตัวสำหรับเวิร์กโฟลว์ AI ระดับองค์กรที่ซับซ้อน
อ่านบทความเราฝึก Mixtral บน GPT-5 Pro ผ่านการกลั่นความรู้ด้วย OpenRouter ได้อย่างไร
เจาะลึกทางเทคนิค: Shannon AI ฝึก Mixtral 8x7B และ 8x22B บนเอาต์พุต GPT-5 Pro โดยใช้การกลั่น API ของ OpenRouter ได้อย่างไร เรียนรู้วิธีการถ่ายทอดความรู้ของเราสำหรับโมเดล AI red team ที่ไม่ถูกเซ็นเซอร์
อ่านบทความเราฝึก Shannon V1.5 ให้คิดโดยใช้ GRPO อย่างไร
เจาะลึกทางเทคนิค: Shannon AI ฝึกโมเดล V1.5 ให้คิดโดยใช้ GRPO (Group Relative Policy Optimization) ได้อย่างไร เรียนรู้วิธีการฝึกอบรมแบบลูกโซ่ความคิดของเราสำหรับการให้เหตุผล AI ที่โปร่งใส
อ่านบทความการทดสอบการเจาะระบบโดยใช้ AI: Shannon AI กำลังทำงานร่วมกับ Claude Code
ต้องการให้ AI เป็นผู้ทดสอบการเจาะระบบของคุณหรือไม่? Shannon AI ตอนนี้ผสานรวมกับ Claude Code สำหรับขั้นตอนการทำงานการทดสอบการเจาะระบบอัตโนมัติ ค้นพบว่าการทดสอบการเจาะระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังปฏิวัติการวิจัยด้านความปลอดภัยอย่างไร
อ่านบทความCustom Shannon
สร้างผู้ช่วย AI ส่วนบุคคลพร้อมคำแนะนำที่กำหนดเอง ไฟล์ความรู้ และบุคลิกภาพที่เป็นเอกลักษณ์ที่ปรับให้เข้ากับความต้องการเฉพาะของคุณ
อ่านบทความโปรเจกต์
จัดระเบียบไฟล์และการสนทนาในพื้นที่ทำงานเฉพาะที่ผู้ช่วย AI ของคุณเข้าใจบริบททั้งหมด
อ่านบทความทักษะ
สร้างโมดูลคำสั่งที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้ ซึ่งขยายขีดความสามารถของ Shannon ทักษะช่วยให้คุณสร้างเครื่องมือพิเศษที่ AI สามารถเรียกใช้ได้ระหว่างการสนทนา
อ่านบทความลิงก์งานวิจัยทั้งหมด
Shannon 3.1Shannon 3 โมเดล AI ไม่เซ็นเซอร์ที่ทบทวนคำตอบของตัวเองเครื่องสร้างภาพ AI ไม่เซ็นเซอร์โปรแกรม แก้ไข ภาพ AI ไม่เซ็นเซอร์ย้ายชุดด้วย AI แบบ ไม่เซ็นเซอร์คู่มือเขียนพรอมป์ภาพ AIAI สร้างภาพไม่เซ็นเซอร์ เทียบกับแบบมีตัวกรองAPI DeepSeek แบบ ไม่เซ็นเซอร์API GLM ไม่เซ็นเซอร์: คุ้มค่าที่สุดต่อ โทเค็นAPI Kimi K3 ไม่เซ็นเซอร์API Nemotron แบบ ไม่เซ็นเซอร์API MiniMax แบบไม่เซ็นเซอร์: การมองเห็นที่ ราคาพื้นAPI DeepSeek Flash แบบไม่เซ็นเซอร์API Kimi K2 แบบไม่เซ็นเซอร์API Laguna แบบไม่เซ็นเซอร์API โมเดล Inkling แบบไม่เซ็นเซอร์API MiMo แบบไม่เซ็นเซอร์ที่ ความเที่ยง 8 บิตAPI วิชัน MiMo แบบไม่เซ็นเซอร์API โมเดล Hy3 แบบไม่เซ็นเซอร์นโยบายการใช้งานอย่างรับผิดชอบข้อกำหนดในการให้บริการShannon V1 สมดุลShannon V1 ลึกShannon V1.5 การคิดShannon V1.5 การคิดเชิงลึกShannon 2 LiteShannon 2 ProShannon ไลต์ 1.6Shannon โปร 1.6เราฝึก Mixtral บน GPT-5 Pro ผ่านการกลั่นความรู้ด้วย OpenRouter ได้อย่างไรเราฝึก Shannon V1.5 ให้คิดโดยใช้ GRPO อย่างไรการทดสอบการเจาะระบบโดยใช้ AI: Shannon AI กำลังทำงานร่วมกับ Claude CodeCustom Shannonโปรเจกต์ทักษะ