Shannon 3.1
Aynı akıl yürütme döngüsü, kendi GPU kümemize taşındı: %32 daha zeki , 10-15 kat daha hızlı ve 196.608 tokenlik bir bağlam penceresi.
Makaleyi okuTüm diller eşittir. Kullanmak istediğiniz dili seçin.
Ürünle birlikte yayınladığımız her makaleyi keşfedin: şeffaflık için model kartları, teknik yapı notları ve Shannon'ı red-team araştırmaları için güvenli tutan politikalar.
Aynı akıl yürütme döngüsü, kendi GPU kümemize taşındı: %32 daha zeki , 10-15 kat daha hızlı ve 196.608 tokenlik bir bağlam penceresi.
Kendi GPU kümemizde yinelemeli bir akıl yürütme döngüsü : düşün, taslak yaz, incele, yeniden yaz. Lite tek tur çalışır. Pro on tura kadar çıkar ve eksik olduğunu bildiği bilgileri ister.
Üretim yolunda içerik filtresi yok. İstemi yazan modelde reddetme katmanı yok. Ve istem, hiçbir şey oluşturulmadan ya da ücretlendirilmeden önce bir onay kartında size gösteriliyor.
Mevcut tek bir görseli bir cümle yazarak değiştirin, yeniden stillendirin, yeniden ışıklandırın, yeniden giydirin ya da onarın. Maske yok, filtre yok, reddetme yok — ve diğerlerinin hepsinden daha çok önem taşıyan tek bir teknik.
Shannon'da iki ya da daha fazla görseli tek görselde nasıl birleştirirsiniz — kıyafet aktarımı, sahneye nesne, yan yana iki kişi, model üzerinde ürün — ve hepsini işler kılan o tek kural.
Shannon'ın Görsel Modeli bir istemi bir dil modeli gibi okur. Bu tek gerçek, istem yazma biçiminizle ilgili her şeyi değiştirir — virgülle ayrılmış etiketleri bırakmaktan başlayarak.
İçerik filtreleri, küçük bir gerçek zarar kümesini durdurmak için kuruldu. Pratikte tıbbi illüstrasyonu, adli canlandırmayı, figür çizimini, savaş tarihini, gazete hicvini ve kendi ürününü resmetmek isteyen şirketleri de durduruyorlar. Bunun bedeli şu — ve filtreyi kaldırmanın neyi değiştirip neyi değiştirmediği.
1,6 trilyon parametreli bir DeepSeek Uzmanlar Karışımı, reddetme katmanı olmadan sunuluyor: 262K bağlam, yerel akıl yürütme eforu, araç çağırma ve kendi GPU kümemizde üç API lehçesi.
Z.ai'ın ajan odaklı GLM temeli, kendi GPU kümemizde reddetme katmanı olmadan sunuluyor — 262K bağlam, araç çağırma ve aynı soyun birinci taraf fiyatının yarısının altında bir harmanlanmış ücret.
Shannon AI ağ geçidindeki en üst yetenek katmanı: görü, araç çağırma ve 262K bağlamla 2,8 trilyon parametreli çok kipli bir temel — reddetme katmanı yok ve listemizdeki en yüksek fiyat. Bu fiyatın ne zaman ödenmeye değdiği aşağıda.
NVIDIA'nın araştırma soyu, açıkta yayımlanmış ve reddetme katmanı olmadan sunuluyor: STEM ile uzun ufuklu akıl yürütme için ayarlanmış 550B hibrit Mamba-Attention MoE — milyon token başına 0,75 $ giriş / 3,30 $ çıkış .
MiniMax-M3, Shannon ağ geçidinde sansürsüz görsel anlamaya ulaşmanın en ucuz yolu — 0,50 $ giriş, 2,00 $ çıkış, 262.144 tokenlık bağlam ve sizinle görüntü arasında hiçbir reddetme katmanı yok.
DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP — taban fiyat, 262K bağlam ve reddetme katmanı yok. Günde on bin kez koşan iş yüküne doğrulttuğunuz model.
Moonshot'ın trilyon parametreli ajan temelinde görü, yerel araç çağırma ve 262K pencere — sansürsüz , milyon token başına 0,78 $ giriş / 3,67 $ çıkış .
Laguna S 2.1 — reddetme katmanı olmadan , 262K bağlam penceresiyle ve araç çağırmayla sunulan 118B'lik bir Uzmanlar Karışımı temeli — milyon token başına 0,50 $ giriş / 2,00 $ çıkış taban fiyatıyla .
Thinking Machines'in 975B Inkling Uzmanlar Karışımı temelinin görü yetenekli, sansürsüz bir derlemesi — 262K bağlam , görsel girdi, reddetme katmanı yok.
Xiaomi'nin akıl yürütme öncelikli MiMo temeli, koşturduğumuz en yüksek sadakatli niceleme katmanı olan W8A16 'da, reddetme katmanı olmadan ve kataloğun taban fiyatına sunuluyor.
Kataloğumuzda 8 bit ağırlık hassasiyetini görsel anlamayla birleştiren tek model — üstelik yalnızca metin çalışan taban modellerin fiyatına: milyon token başına 0,50 $ giriş / 2,00 $ çıkış .
Tencent'in 295B Hy3 temeli 8 bit ağırlık sadakatinde ; katı json_schema çıktısı, 262.144 tokenlık pencere ve reddetme katmanının yokluğuyla — kataloğun taban fiyatına.
Shannon AI ile etik yapay zeka kırmızı ekip araştırması için yönergeler
Shannon AI sansürsüz modellerine erişimi yöneten yasal anlaşma
Shannon V1 Dengeli - Kırmızı takım güvenlik testi için sansürsüz yapay zeka. GPT-5 Pro veri kümesi üzerinde eğitilmiş, kısıtlamaları gevşetilmiş Mixtral 8x7B. Düşmanca araştırmalarla yapay zeka koruyucu önlemlerinin önemini keşfedin.
Shannon V1 Deep - Agresif düşmanca testler için maksimum kapasiteli sansürsüz yapay zeka. GPT-5 Pro veri kümesi üzerinde eğitilmiş Mixtral 8x22B. Korkuluk araştırması için nihai yapay zeka kırmızı takım aracı.
Shannon V1.5 Dengeli Düşünme - GRPO eğitimi ile şeffaf Düşünce Zinciri sansürsüz yapay zeka. Yapay zeka güvenlik bariyeri önemini anlamak için yapay zeka kırmızı takım modelinin adım adım muhakeme etmesini izleyin.
Shannon V1.5 Deep Thinking - Çok adımlı istismar planlamasına sahip nihai 141B parametreli sansürsüz yapay zeka. Gelişmiş yapay zeka kırmızı ekip araştırması ve yapay zeka güvenlik bariyeri önemini anlamak için maksimum kapasiteli düşünme modeli.
Shannon 2'nin maliyet-verimli derlemesi: FP8 nicelleştirilmiş Kimi K2.7, yüksek veriş ve düşük token başına fiyat için ayarlanmış — trilyon-parametreli temeli fedakarlık etmeden.
Shannon 2'nin maksimum-yetenek derlemesi: tam kesinlik Kimi K2.7 yerel, görünür düşünce zinciri ile — en zor analiz ve uzun-ufuk ajansal çalışma için.
Shannon Lite 1.6 Model Kartı - 41B aktif parametreye sahip, NVFP4 nicelenmiş Mistral Large 3 675B, 2.500 Claude Opus 4.5 çıktısı üzerinde eğitim sonrası. 256K bağlam penceresi, çok modlu görüş ve ajans yetenekleri ile H100 veya A100 GPU'larda uygun maliyetli kurumsal yapay zeka dağıtımı.
Shannon Pro 1.6 Model Kartı - KIMI K2 Düşünce İzleme ve GRPO eğitim sonrası ile tam BF16 Mistral Large 3 675B. Karmaşık kurumsal yapay zeka iş akışları için yerel Beceri desteği ile gelişmiş düşünce zinciri akıl yürütme.
Teknik derinlemesine inceleme: Shannon AI'ın Mixtral 8x7B ve 8x22B'yi GPT-5 Pro çıktıları üzerinde OpenRouter API damıtma kullanarak nasıl eğittiği. Sansürsüz yapay zeka kırmızı takım modelleri için bilgi aktarım metodolojimizi öğrenin.
Teknik derinlemesine inceleme: Shannon AI, GRPO (Grup Göreli Politika Optimizasyonu) kullanarak V1.5 modellerini nasıl düşünecek şekilde eğitti. Şeffaf yapay zeka akıl yürütmesi için zincirleme düşünce eğitim metodolojimizi öğrenin.
Yapay zekanın pentester'ınız olmasını ister misiniz? Shannon AI, otomatik sızma testi iş akışları için artık Claude Code ile entegre oluyor. Yapay zeka destekli pentest'in güvenlik araştırmalarını nasıl devrim niteliğinde değiştirdiğini keşfedin.
Tam ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış özel talimatlar, bilgi dosyaları ve benzersiz kişiliklerle kişiselleştirilmiş yapay zeka asistanları oluşturun
Dosyaları ve sohbetleri, yapay zeka asistanınızın tüm bağlamı anladığı özel çalışma alanlarında düzenleyin
Shannon'ın yeteneklerini genişleten yeniden kullanılabilir talimat modülleri oluşturun. Beceriler, yapay zekanın konuşmalar sırasında çağırabileceği özel araçlar oluşturmanızı sağlar.