Shannon 3.1
Ang parehong reasoning loop, inilipat sa sarili naming GPU cluster : 32% na mas matalino , 10-15x na mas mabilis , at 196,608-token na context window.
Basahin ang artikuloPantay-pantay ang lahat ng wika. Piliin ang gustong gamitin.
Tuklasin ang bawat artikulong inilalabas namin kasabay ng produkto: mga card ng modelo para sa transparency, mga teknikal na tala ng pagbuo, at mga policy na nagpapanatiling ligtas sa Shannon para sa pananaliksik ng red team.
Ang parehong reasoning loop, inilipat sa sarili naming GPU cluster : 32% na mas matalino , 10-15x na mas mabilis , at 196,608-token na context window.
Isang iterative reasoning loop sa sarili naming GPU cluster: mag-isip, mag-draft, magsuri, isulat muli. Isang pass ang tinatakbo ng Lite. Umaabot ng sampu ang Pro, at hinihingi nito ang mga datos na alam nitong kulang.
Walang content filter sa daanan ng generation. Walang refusal layer sa model na sumusulat ng prompt. At ipinapakita sa iyo ang prompt sa isang confirmation card bago mag-render o masingil ang kahit ano .
Baguhin, i-restyle, i-relight, palitan ng damit o ayusin ang isang umiiral na larawan sa pamamagitan ng pagsulat ng isang pangungusap. Walang mask, walang filter, walang pagtanggi — at isang teknik na mas mahalaga kaysa sa lahat ng iba pinagsama-sama.
Paano pagsamahin ang dalawa o higit pang larawan sa isa sa Shannon — paglipat ng damit, bagay sa eksena, tao sa tabi ng tao, produkto sa tao — at ang isang patakarang nagpapagana sa lahat ng iyon.
Binabasa ng Image Model ng Shannon ang prompt tulad ng isang language model . Binabago ng iisang katotohanang iyon ang lahat tungkol sa kung paano ka dapat sumulat ng prompt — simula sa pagtatapon ng mga tag na pinaghihiwalay ng kuwit.
Itinayo ang mga content filter para pigilan ang kaunting tunay na pinsala. Sa praktika ay pinipigilan din nila ang medikal na ilustrasyon, forensic reconstruction, life drawing, kasaysayan ng digmaan, editorial satire at ang mga kumpanyang naglalarawan ng sarili nilang produkto. Ito ang halaga niyon — at kung ano ang binabago at hindi binabago ng pagtanggal ng filter.
Isang 1.6-trilyong-parameter na DeepSeek Mixture-of-Experts na inihahain nang walang refusal layer : 262K context, native na reasoning effort, tool calling, at tatlong dayalekto ng API sa sarili naming GPU cluster.
Ang agentikong pundasyong GLM ng Z.ai, inihahain nang walang refusal layer sa sarili naming GPU cluster — 262K na context, tool calling, at halong presyong wala pang kalahati ng halaga ng parehong angkan sa first-party.
Ang pinakamataas na antas ng kakayahan sa Shannon AI Gateway: isang 2.8-trilyong-parameter na multimodal na pundasyon na may vision, tool calling at 262K na context — walang refusal layer, at ang pinakamataas na presyo sa listahan namin. Narito kung kailan sulit ang presyong iyon.
Ang pedigree ng pananaliksik ng NVIDIA, inilathala nang hayagan, inihahain nang walang refusal layer: isang 550B na hybrid Mamba-Attention MoE na inihanda para sa STEM at mahabang-hantungang pangangatwiran — sa $0.75 in / $3.30 out kada milyong token.
Ang MiniMax-M3 ang pinakamurang paraan para makakuha ng uncensored na pag-unawa sa larawan sa gateway ng Shannon — $0.50 in, $2.00 out, 262,144 na token ng context, at walang refusal layer sa pagitan mo at ng larawan.
DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP — pinakamababang presyo, 262K na context, at walang refusal layer. Ang model na itinuturo mo sa trabahong tumatakbo nang sampung libong beses kada araw.
Vision, native na tool calling at 262K na window sa trilyong-parameter na agentikong pundasyon ng Moonshot — uncensored , sa $0.78 in / $3.67 out kada milyong token.
Laguna S 2.1 — isang 118B na pundasyong Mixture-of-Experts na inihahain nang walang refusal layer , may 262K na context window , at may tool calling — sa pinakamababang presyo na $0.50 in / $2.00 out kada milyong token.
Isang vision-capable at uncensored na build ng 975B Inkling na pundasyong Mixture-of-Experts ng Thinking Machines — 262K na context , input na larawan, walang refusal layer.
Ang reasoning-first na pundasyong MiMo ng Xiaomi, inihahain nang walang refusal layer sa W8A16 — ang pinakamataas ang katapatang antas ng kuwantisasyong pinapatakbo namin — sa pinakamababang presyo ng katalogo.
Ang tanging modelo sa aming katalogo na pinagsasama ang 8-bit na presisyon ng weight at ang pag-unawa sa larawan — at eksaktong kasinghalaga ito ng mga modelong teksto lamang sa sahig: $0.50 in / $2.00 out kada milyong token.
Ang 295B Hy3 na pundasyon ng Tencent sa 8-bit na katapatan ng weight , may mahigpit na json_schema na output, isang 262,144-token na bintana at walang refusal layer — sa pinakamababang presyo ng katalogo.
Mga Gabay para sa etikal na pananaliksik ng AI red team gamit ang Shannon AI
Legal na kasunduan na namamahala sa pag-access sa mga modelong walang sensura ng Shannon AI
Shannon V1 Balanced - Walang sensor na AI para sa pagsubok sa seguridad ng red team. Mixtral 8x7B na may maluwag na limitasyon na sinanay sa dataset ng GPT-5 Pro. Galugarin ang kahalagahan ng guardrail ng AI sa pamamagitan ng adversarial na pananaliksik.
Shannon V1 Deep - Pinakamataas na kapasidad na walang sensor na AI para sa agresibong pagsubok ng kalaban. Mixtral 8x22B na sinanay sa dataset ng GPT-5 Pro. Pinakamahusay na tool ng pulang pangkat ng AI para sa pananaliksik sa guardrail.
Shannon V1.5 Balanseng Pag-iisip - Malinaw na Chain-of-Thought na walang sensor na AI na may pagsasanay ng GRPO. Panoorin ang modelo ng AI red team na mangatwiran nang hakbang-hakbang upang maunawaan ang kahalagahan ng AI guardrail.
Shannon V1.5 Deep Thinking - Pinakahuling 141B parameter na walang censorship na AI na may multi-step na pagpaplano ng pagsasamantala. Modelo ng pag-iisip na may pinakamataas na kapasidad para sa advanced na pananaliksik ng AI red team at pag-unawa sa kahalagahan ng AI guardrail.
Ang mababong gastos na variant ng Shannon 2: FP8-compressed Kimi K2.7, na-tune para sa mataas na bilis-ng-datos at murang presyo bawat token — nang hindi iniwan ang pundasyong trilyon-parameter.
Ang pinakamataas-na-kakayahang variant ng Shannon 2: full-katumpakan Kimi K2.7 na may native, visible chain-of-thought — para sa pinakamahirap na analysis at long-horizon agentic work.
Shannon Lite 1.6 Model Card - NVFP4 quantized Mistral Large 3 675B na may 41B aktibong parameter, pagkatapos sanayin sa 2,500 output ng Claude Opus 4.5. Matipid sa gastos na pagpapakalat ng enterprise AI sa H100 o A100 GPU na may 256K context window, multimodal na paningin, at mga kakayahang agentic.
Shannon Pro 1.6 Card ng Modelo - Buong BF16 Mistral Large 3 675B na may KIMI K2 Bakas ng Pag-iisip at GRPO pagkatapos ng pagsasanay. Advanced na pangangatwiran ng kadena ng pag-iisip na may katutubong suporta sa Kasanayan para sa kumplikadong mga daloy ng trabaho ng enterprise AI.
Malalimang pagsusuri sa teknikal: Paano sinanay ng Shannon AI ang Mixtral 8x7B at 8x22B gamit ang mga output ng GPT-5 Pro sa pamamagitan ng OpenRouter API distillation. Alamin ang aming metodolohiya sa paglilipat ng kaalaman para sa mga uncensored na modelo ng AI red team.
Teknikal na malalim na pagsusuri: Paano sinanay ng Shannon AI ang mga modelo ng V1.5 na mag-isip gamit ang GRPO (Group Relative Policy Optimization). Alamin ang aming chain-of-thought na metodolohiya ng pagsasanay para sa transparent na pangangatwiran ng AI.
Gusto mo bang maging pentester mo ang AI? Ang Shannon AI ngayon ay sumasama sa Claude Code para sa awtomatikong daloy ng trabaho sa penetration testing. Tuklasin kung paano binabago ng AI-powered pentesting ang pananaliksik sa seguridad.
Gumawa ng mga personalized na AI assistant na may custom na instruksyon, mga file ng kaalaman, at natatanging personalidad na akma sa iyong eksaktong pangangailangan
Ayusin ang mga file at chat sa mga nakalaang workspace kung saan naiintindihan ng iyong AI assistant ang buong konteksto
Gumawa ng mga magagamit muling module ng instruksyon na nagpapalawak sa mga kakayahan ng Shannon. Pinapayagan ka ng Mga Kasanayan na bumuo ng mga espesyal na tool na maaaring gamitin ng AI sa panahon ng mga pag-uusap.