Shannon 3.1

Karamihan sa mga model release ay humihingi sa iyong tanggapin ang isang capability claim nang basta na lang at maghintay ng benchmark table na magpapasya sa usapan. Mas madaling suriin ito: magbukas ng dalawang tab, ilagay ang parehong prompt sa shannon-3 at sa shannon-3.1, at panoorin. Hindi banayad ang pagkakaiba sa bilis ng pagdating ng sagot, at hindi ito panlilinlang sa rendering. Sinadyang hinigpitan ang Shannon 3.0. Ang Shannon 3.1, hindi.

01Ano talaga ang nagbago sa Shannon 3.1

Ipinakilala ng Shannon 3.0 ang bagay na tumutukoy sa pamilyang ito: isang iterative reasoning loop. Hindi sumasagot ang model sa unang isip nito. Nag-iisip ito, nagda-draft, sinusuri ang sarili nitong draft laban sa tanong, at pinagbubuti ito. Isang pass lang ng loop na iyon ang tinatakbo ng Lite; ang Pro ay tumatakbo ng buong loop, kasama ang knowledge harvest step bago ito mag-draft. Detalyadong inilalarawan ang disenyong iyon sa research article ng Shannon 3, at wala roong nagbago sa 3.1.

Ang nagbago ay ang makinarya sa ilalim. Ang Shannon 3.0 ay ini-serve sa pamamagitan ng isang third-party inference host — makatuwirang paraan para maglunsad ng model, at maigting na paraan para patakbuhin ito. Namamana mo ang serving configuration ng iba, ang queue ng iba, ang context ceiling ng iba, at ang ideya ng iba kung ilang token kada segundo ang pinapayagan sa iyo. Ang Shannon 3.1 ay tumatakbo sa sarili naming GPU cluster, sa isang serving stack na kami ang nagko-configure, at bawat pangunahing numero sa artikulong ito ay bunga ng iisang desisyong iyon.

	Shannon 3.0	Shannon 3.1
Saan tumatakbo	Third-party host	Sarili naming GPU cluster
Context window	32,768	196,608
Output streaming	May pacing / limitado	Buong bilis ng engine
Timbang	Default ng host	4-bit NVFP4
Decoding	Standard	Speculative
Reasoning loop	Isip → draft → review → pagbuti	Hindi nagbago
Refusal layer	Wala	Wala
Mga model id	shannon-3, shannon-3-pro	shannon-3.1, shannon-3.1-pro

02Bakit pakiramdam mong 10-15x na mas mabilis ang Shannon 3.1

Ang numero ng bilis ang unang hinahanap ng mga tao, kaya sulit na maging tumpak kung saan ito nanggagaling. May dalawang magkahiwalay na kontribusyon, at ang mas malaki ay ang hindi gaanong kaakit-akit sa dalawa.

Tinanggal namin ang speed gate

Ang output ng Shannon 3.0 ay dumaan sa isang pacing layer. Umaalis ang mga token sa engine, hinahawakan, at inilalabas sa koneksyon mo ayon sa iskedyul. Hindi ito aksidente o bug. Kapag ang shared inference host ang bottleneck, pinapakinis ng pacing ang load, pinipigilan ang mahabang generation na monopolyohin ang isang slot, at pinapadating ang stream sa mahuhulaan at madaling basahing ritmo sa halip na paputol-putol. Makatuwiran itong desisyong pang-engineering, at nagkakahalaga ito ng tunay na oras sa bawat gumagamit sa bawat sagot.

Ang Shannon 3.1 ay walang speed gate at walang reveal pacing. Isinusulat ang mga token sa stream mo habang ginagawa sila ng engine. Kung mabilis ang paggawa ng engine, makikita mong mabilis ang paggawa nito. Walang smoothing buffer sa pagitan ng model at ng terminal mo, ng chat window mo, o ng SSE reader mo. Para sa mahabang sagot — isang 2,000-token na pagsusuri, isang file ng nabuong code — ito lang mismo ang bumubuo ng malaking bahagi ng pagbuting mapapansin mo.

Isang tapat na resulta: paputol-putol na ngayon ang stream. Ang speculative decoding (sa ibaba) ay naglalabas ng mga tinanggap na token nang sunod-sunod, kaya maaaring dumating ang teksto sa nakikitang tipak sa halip na sa pantay-pantay na isang-salita-bawat-sandali. Kung nagtayo ka ng UI sa paligid ng makinis na ritmo ng 3.0, gagana pa rin ito — hindi apektado ang pagkakasunod-sunod at nilalaman ng token — pero baka gusto mong ibalik ang sarili mong client-side easing kung mas nagustuhan mo ang typewriter na hitsura. Sa tingin namin, mas gugustuhin ng karamihan na maibalik ang mga segundo.

Mas bumilis mismo ang engine

Nakakatulong lang ang pagtanggal ng gate kung mabilis ang nasa likod ng gate. Ang pangalawang kontribusyon ay ang serving stack na inilalarawan sa seksyon 03: 4-bit NVFP4 na timbang at speculative decoding sa kasalukuyang henerasyon at FP4-native na accelerator sa sarili naming cluster. Magkasama nilang itinataas ang ceiling na inilalantad ng pagtanggal ng gate.

Kaugnay na end-to-end na latency ng sagot, internal na ebalwasyon ng Shannon Lab, Setyembre 2026. Ipinapakita ng saklaw ang haba ng prompt at ang tier: ang maiikling prompt sa Lite ay malapit sa mababang dulo, ang mahahabang generation sa Pro ay malapit sa mataas.

03Ano talaga ang ginagawa ng speculative decoding

Ginagamit na parang salitang pang-marketing ang "speculative decoding inference", kaya narito ang mekanismo, nang tahasan.

Karaniwang gumagawa ang isang language model ng isang token kada forward pass. Ang pass na iyon ay hindi pinamamayanihan ng aritmetika kundi ng memory bandwidth — kailangang basahin ang mga timbang bago makakalkula ang kahit ano, at mas matagal ang pagbasa sa kanila kaysa sa mismong matematika. Ginugugol ng GPU ang halos lahat ng oras nito sa paghihintay sa memory habang tulala ang mga compute unit nito. Ang paggawa ng 500 token ay nangangahulugang pagbabayad ng latency na iyon nang 500 beses, sunod-sunod.

Sinasalakay ng speculative decoding ang sunod-sunod na bahagi. Isang maliit at murang draft model ang nagmumungkahi ng maikling hanay ng malamang na susunod na token — sabihin nating apat o walo. Sinusuri naman ng pangunahing model ang buong hanay na iyon sa iisang batched forward pass, na halos kasingmura lang ng pagsusuri sa isang token, dahil ang mahal na bahagi (ang pagbasa sa mga timbang) ay minsan lang nangyayari sa alinmang paraan. Bawat iminungkahing token na sinasang-ayunan ng pangunahing model ay agad na tinatanggap at inilalabas. Sa unang hindi pagkakasundo, pinuputol ang hanay at nagpapatuloy ang normal na decoding mula roon.

Ang acceptance rate ang gumagawa ng trabaho. Sa mahuhulaang teksto — boilerplate, istraktura ng code, ang mga kawing na bahagi ng isang argumento — mahusay manghula ang draft model at sabay-sabay dumarating ang mahahabang hanay. Sa tunay na mahihirap na token, bumababa ang acceptance at maayos na bumabalik ang sistema sa karaniwang isahang decoding. Iyon ang asimetriyang gusto mo: pinapabilis nito ang madaling bahagi at hindi ginagalaw ang mahirap.

Bakit kabilang ang 4-bit na timbang sa parehong talata

Dahil memory bandwidth ang bottleneck, ang pagpapaliit ng timbang ay tuwirang palanggana ng bilis, hindi lang ng laki ng memorya. Ang NVFP4 ay isang 4-bit floating-point format na may pinong per-block scaling, kaya nito napapanatili ang katumpakan kung saan ito nawala sa mas lumang 4-bit integer quantization. Halos isang-kapat ng byte na babasahin kada forward pass ay nangangahulugan ng katimbang na mas kaunting oras ng paghihintay sa memory, at nag-iiwan ito ng mas malaking espasyo para sa long-context KV cache na kailangan ng 196K na window.

Nagpaparami ang dalawa sa halip na basta magdagdag: mas kaunting byte kada pass, at mas kaunting pass kada token na inilalabas. Iyon ang dahilan kung bakit kayang i-serve ang walang-gate at buong-bilis na streaming sa halip na maging gastos na kailangan naming bawiin sa pamamagitan ng pacing — na siyang eksaktong ginagawa ng pacing layer sa 3.0.

04196,608 na token: ano ang binubuksan ng 6x na window

Ang Shannon 3.0 ay may 32,768-token na window: isang working session, hindi isang dokumento. Humigit-kumulang 70-80 pahina ng prosa, bawas ang kinakain ng reasoning loop para sa sarili nitong pag-iisip, bawas ang system prompt mo, bawas ang usapan hanggang doon. Palaging tumatama ang tunay na trabaho sa pader na iyon, at ang mga pansamantalang solusyon — chunking, pagbubuod, retrieval sa sarili mong materyal — lahat ay nagpapababa sa mismong bagay na sinusubukan mong panatilihin. Ang 196,608 na token ay ibang kategorya ng problema.

Sa konkreto, iyon ay nasa 400-500 pahina ng tekstong Ingles, o isang mid-sized na codebase kasama ang mga test at README nito, o isang taon ng meeting notes ng isang proyekto, o buong set ng kontrata kasama ang lahat ng exhibit nito — hawak sa iisang usapan, matatanong sa iisang tanong, walang chunking layer sa pagitan mo at ng materyal.

• Mga tanong sa buong repository. I-load ang code at itanong kung bakit nakakarating sa production ang isang bug, sa halip na i-paste ang tatlong file na pinaghihinalaan mo na. Makakahanap ang model ng file na hindi mo naisip isama.
• Pagsusuri ng mahabang dokumento nang walang retrieval. Ang retrieval ay isang malugi na pre-filter na nagpapasya kung ano ang pinapayagang makita ng model. Sa 196K madalas mo itong malalaktawan at hahayaang basahin ng model ang lahat, na nag-aalis ng buong uri ng pagkabigo kung saan hindi kailanman nakuha ang tamang bahagi.
• Mga usapang nananatiling magkaugnay. Ang mahabang working session ay hindi na tahimik na binibitawan ang sarili nitong simula. Ang mga limitasyong itinakda mo sa mensaheng tatlo ay umiiral pa rin sa mensaheng walumpu.
• Espasyo para sa reasoning loop. Ang sariling pag-iisip, pagda-draft at pagsusuri ng loop ay kumakain ng context. Sa 3.0 nakikipagkumpitensya ang mga hakbang na iyon sa materyal mo para sa kakaunting badyet. Sa 3.1 kasya sila nang komportable, at bahagi iyon ng dahilan kung bakit sabay dumating ang pagbuti sa kalidad at ang paglaki ng window.
• Malalaking halo-halong input. Mga larawan, nakuhang teksto ng dokumento at code sa iisang turn, nang hindi pinipili kung alin sa kanila ang kaya mong isama.

Isang tapat na paalala na naaangkop sa bawat long-context model, kasama ang sa amin: ang malaking window ay kapasidad, hindi garantiya ng pantay na atensyon sa buong haba nito. Nakakatulong pa rin ang istraktura. Ang paglalagay ng tanong malapit sa dulo, ang pagbibigay ng label sa mga dokumento mo, at ang pagsasabi sa model kung ano ang hahanapin ay masusukat na nagpapabuti sa resulta sa 150K na token sa paraang hindi naman talaga nangyayari sa 5K.

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

Nagkakaiba ang dalawang tier sa kung gaano karaming bahagi ng reasoning loop ang tinatakbo nila, at iyon lang ang pagkakaibang mahalaga sa pagpili sa pagitan nila.

	shannon-3.1 (Lite)	shannon-3.1-pro (Pro)
Reasoning	Isang pass	Buong loop + knowledge harvest
Self-review	Wala	Mayroon
Context window	196,608	196,608
Streaming	Buong bilis, walang gate	Buong bilis, walang gate
Vision at dokumento	Mayroon	Mayroon
Image generation tool	Mayroon	Mayroon
Pinakamainam para sa	Karamihan ng trabaho, mataas na dami	Mahihirap na tanong, kulang ang unang draft

Gamitin ang Lite bilang default. Kayang hawakan ng isang pass ng mahusay na reasoning model ang nakararaming tunay na kahilingan, at sa 3.1 sapat na itong bilis para hindi mo na maramdamang naghihintay ka sa loop. Kunin ang Pro kapag ang tanong ay isa kung saan karaniwang mali ang unang sagot sa paraang nakakapagturo: mga architectural trade-off, adversarial na pagsusuri, anumang bagay kung saan gugustuhin mong pag-isipang mabuti muna ng isang mahusay na kasamahan. Hindi palamuti ang self-review step ng Pro — ito ang model na hinahanap ang sarili nitong pagkakamali bago mo pa kailanganing gawin.

06Ang 32% na dagdag sa katalinuhan, at kung paano ito babasahin

Inilalagay ng sariling ebalwasyon ng Shannon Lab ang Shannon 3.1 sa 32% na pag-unlad sa katalinuhan kumpara sa Shannon 3.0. Gusto naming maging malinaw kung ano ito at kung ano ang hindi.

Ito ay numero namin, mula sa internal naming evaluation suite, sinukat sa mga gawaing itinuturing naming kumakatawan sa aktuwal na dinadala ng mga tao sa mga model na ito. Hindi ito third-party benchmark, at hindi kami gumagawa ng leaderboard table sa paligid ng iisang internal na kabuuan o naglalathala ng per-benchmark na breakdown — ang breakdown ay nagpapahiwatig ng antas ng panlabas na paghahambing na wala sa isang internal suite.

Ang masasabi namin ay kung saan nanggaling ang pag-unlad, dahil hindi naman iyon misteryoso. Ang mas malaking context window ay nangangahulugang mas kaunting materyal ang kailangang itapon bago mag-isip ang model tungkol dito, at malaking bahagi ng tila kakulangan sa talino sa mahahabang session ay talagang pagkalimot lang. Ang serving stack na kontrolado namin ay nangangahulugang tumatakbo ang model sa configuration na balak namin sa halip na sa default ng host. At ang reasoning loop — walang bago sa disenyo — ay may espasyo na ngayong tumakbo talaga sa loob ng window sa halip na masikip sa 32K na ceiling na ibinabahagi nito sa input mo.

07Vision, dokumento, at paggawa ng larawan

Ang Shannon 3.1 ay nagbabasa ng larawan at dokumento. Ang mga screenshot, diagram, litrato, na-scan na pahina, PDF at text document ay maaaring ipasok sa usapan at pag-isipan kasabay ng lahat ng iba pa. Kasama ang 196K na window, ito ang nagpapapraktikal sa buong-dokumentong workflow: isang mahabang ulat at ang mga chart nito sa iisang turn, nang hindi nagpapasya nang maaga kung aling pahina ang pinapayagang makita ng model.

Available bilang tool sa chat ang paggawa at pag-edit ng larawan. Humingi ng larawan at tatawagin ng model ang tool nang inline, sa parehong usapan, dala ang konteksto ng lahat ng napag-usapan hanggang doon. Ganoon din ang pag-edit — ibigay ang larawan, ilarawan ang pagbabago. Walang hiwalay na mode na lilipatan at walang hiwalay na interface na pag-aaralan.

08Pagtawag sa Shannon 3.1 mula sa API

Available ang Shannon 3.1 sa lahat ng tatlong API dialect, may streaming sa bawat isa. Parehong model, tatlong hugis ng request — piliin kung alin ang tugma sa SDK na mayroon ka na.

Endpoint	Hugis	Streaming
/v1/chat/completions	OpenAI-compatible	Oo
/v1/messages	Anthropic-compatible	Oo
/v1/responses	Responses	Oo

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

Palitan ang "shannon-3.1" ng "shannon-3.1-pro" para patakbuhin ang buong reasoning loop. Kung tumatawag ka na sa shannon-3, ang migration ay ang model id lang at wala nang iba: hindi nagbago ang hugis ng request at response, at patuloy na gumagana ang mga umiiral na streaming client. Ang tanging pagkakaiba sa gawi na aasahan mo ay ang mas paputol-putol na stream na inilarawan sa seksyon 02 — parehong token, parehong pagkakasunod-sunod, mas maagang dumarating at sa hindi gaanong pantay na tipak.

Ang buong reference ng parameter, authentication, error semantics at isang interactive na playground ay nasa dokumentasyon ng API. Ang iba pang model card at technical write-up ay nasa Shannon research.

09Uncensored pa rin, at hindi nagbago roon

Ang Shannon 3.1 ay may walang refusal layer at walang content filtering sa output. Ito ang parehong tindig ng iba pang modelo sa linya ng Shannon at hindi ito nagbago sa paglipat sa sarili naming cluster — kung tutuusin, mas madali itong garantiyahan kapag kontrolado ang serving stack, dahil walang panggitnang host na may sariling patakaran sa pagitan ng model at ng iyo.

Sulit itong sabihin nang tahasan dahil ito ang halatang itatanong tungkol sa isang release na nagbago ng buong daanan ng output: ang pagtanggal ng pacing layer ay hindi nangangahulugang naglagay ng moderation layer sa lugar nito. Walang sumusuri, sumusulat muli, o humaharang sa stream. Ang ginagawa ng model ay ang dumarating. Ang Shannon 3.1 ay, sa pagkakaalam namin, ang pinakamabilis na uncensored na AI model na may ganito kalaking context window — at magkaugnay ang dalawang katangiang iyon, dahil pareho silang nanggagaling sa pagpapatakbo ng sarili naming imprastraktura sa halip na umupa ng kapasidad na hinubog ng compliance mula sa iba.

Ang uncensored ay hindi pareho sa walang pananagutan. Ang paggamit ay pinamamahalaan ng aming Responsible Use Policy, at ang obligasyong kaakibat ng isang model na haharap sa mahihirap na materyal ay ang pakikitungo mo rito nang may pananagutan.

10Gawin mo mismo ang paghahambing

Bawat pahayag dito ay masusuri sa loob ng humigit-kumulang dalawang minuto, at mas gusto naming suriin mo kaysa paniwalaan kami.

1. Pumili ng prompt mula sa trabahong talagang ginagawa mo. Mas mainam ang mahaba — sinusubok nito ang window at ang streaming.
2. Patakbuhin ito sa shannon-3. Tandaan kung gaano katagal bago dumating ang unang token, at gaano katagal bago matapos ang sagot.
3. Patakbuhin ang eksaktong parehong prompt sa shannon-3.1. Tandaan ang parehong dalawang numero.
4. Pagkatapos ay basahin ang dalawang sagot, huwag pansinin ang orasan, at pumili kung alin ang gugustuhin mo sana.

Agad at halata ang pagkakaiba sa bilis. Ang pagkakaiba sa kalidad ang sulit pag-isipan — pinakamalinaw itong lumilitaw sa mahahabang input, kung saan tahimik na mas kaunti sa materyal mo ang ginagamit ng 3.0 kaysa sa akala mo.

11Mga madalas itanong

---

Ang mga numero ng performance at katalinuhan sa artikulong ito ay sariling sukat ng Shannon Lab mula sa internal na ebalwasyon, Setyembre 2026, at inilalahad bilang mga numero ng produkto sa halip na resulta ng third-party benchmark. Ang context window, mga model id, at availability sa API ay mga espesipikasyon ng produkto. Ang Shannon AI ay pinapatakbo ng Shannon Lab LLC, New Mexico, USA. Kaugnay na babasahin: Shannon 3 · Shannon research index · dokumentasyon ng API.