Shannon 3.1
Той самий цикл міркувань, перенесений на власний GPU-кластер : на 32% розумніший , у 10-15 разів швидший і контекстне вікно на 196,608 токенів .
Читати статтюУсі мови рівні. Оберіть ту, якою хочете користуватися.
Перегляньте кожну статтю, яку ми публікуємо разом із продуктом: model cards для прозорості, технічні нотатки про збірку та політики, що забезпечують безпечність Shannon для red-team досліджень.
Той самий цикл міркувань, перенесений на власний GPU-кластер : на 32% розумніший , у 10-15 разів швидший і контекстне вікно на 196,608 токенів .
Ітеративний цикл міркувань на власному GPU-кластері: подумати, накидати, перевірити, переписати. Lite виконує один прохід. Pro — до десяти й запитує про факти, яких, як він знає, йому бракує.
Жодного фільтра контенту на шляху генерації. Жодного шару відмов у моделі, що пише промпт. І сам промпт показано вам на картці підтвердження до того, як щось відрендериться чи буде оплачене .
Змініть, перестилізуйте, пересвітліть, перевдягніть або відреставруйте одне наявне зображення, написавши одне речення. Без масок, фільтрів і відмов — і один прийом, що важить більше за всі інші разом узяті.
Як поєднати два чи більше зображень в одне у Shannon — перенесення одягу, предмет у сцені, людина поруч із людиною, товар на людині — і те єдине правило, завдяки якому все це працює.
Модель зображень Shannon читає промпт як мовна модель . Цей єдиний факт змінює все в тому, як його треба писати, — починаючи з відмови від тегів через кому.
Фільтри контенту будували, щоб зупинити невеликий набір реальних шкод. На практиці вони зупиняють також медичну ілюстрацію, судову реконструкцію, рисунок з натури, воєнну історію, редакційну сатиру та компанії, що зображують власні продукти. Ось у що це обходиться — і що зняття фільтра змінює, а що ні.
Mixture-of-Experts від DeepSeek на 1,6 трильйона параметрів , що обслуговується без шару відмов : контекст 262K, нативне зусилля міркування, виклик інструментів і три діалекти API на нашому власному GPU-кластері.
Агентний фундамент GLM від Z.ai, що обслуговується без шару відмов на нашому власному GPU-кластері — контекст 262K, виклик інструментів і змішана ціна, менша за половину того, скільки той самий родовід коштує в першої сторони.
Найздібніший рівень шлюзу Shannon AI: мультимодальний фундамент на 2,8 трильйона параметрів із зором, викликом інструментів і контекстом 262K — без шару відмов і за найвищою ціною в нашому списку. Ось коли цю ціну варто платити.
Дослідницький родовід NVIDIA, опублікований відкрито й поданий без шару відмов: гібридна Mamba-Attention MoE на 550 млрд параметрів , налаштована під STEM і довгогоризонтне міркування — за $0.75 вхід / $3.30 вихід за мільйон токенів.
MiniMax-M3 — найдешевший спосіб отримати нецензуроване розпізнавання зображень на шлюзі Shannon: $0.50 вхід, $2.00 вихід, 262 144 токени контексту й жодного шару відмов між вами та картинкою.
DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP — мінімальна ціна, контекст 262K і жодного шару відмов. Модель, яку ви спрямовуєте на навантаження, що виконується десять тисяч разів на день.
Зір, нативний виклик інструментів і вікно 262K на агентному фундаменті Moonshot із трильйоном параметрів — без цензури , за $0.78 вхід / $3.67 вихід за мільйон токенів.
Laguna S 2.1 — фундамент Mixture-of-Experts на 118 млрд параметрів, який обслуговують без шару відмов , із контекстним вікном на 262K і викликом інструментів — за мінімальною ціною $0.50 вхід / $2.00 вихід за мільйон токенів.
Нецензурована збірка з підтримкою зору фундаменту Inkling на 975 млрд параметрів (Mixture-of-Experts) від Thinking Machines — контекст 262K , вхідні зображення, без шару відмов.
Орієнтований на міркування фундамент MiMo від Xiaomi, який обслуговують без шару відмов у W8A16 — на найточнішому рівні квантування, який ми використовуємо, — за мінімальною ціною в лінійці.
Єдина модель у нашій лінійці, яка поєднує 8-бітну точність ваг із розумінням зображень , — і коштує рівно стільки ж, скільки суто текстові моделі початкового рівня: $0.50 вхід / $2.00 вихід за мільйон токенів.
Фундамент Hy3 на 295 млрд параметрів від Tencent у 8-бітній точності ваг , зі строгим виводом json_schema , вікном на 262 144 токени й без шару відмов — за мінімальною ціною в лінійці.
Настанови для етичних досліджень червоних команд ШІ з Shannon AI
Юридична угода, що регулює доступ до нецензурованих моделей Shannon AI
Shannon V1 Balanced - ШІ без цензури для тестування безпеки червоною командою. Mixtral 8x7B з ослабленими обмеженнями, навчений на наборі даних GPT-5 Pro. Дослідіть важливість захисних механізмів ШІ через змагальні дослідження.
Shannon V1 Deep - Максимальна потужність нецензурованого ШІ для агресивного змагального тестування. Mixtral 8x22B, навчений на наборі даних GPT-5 Pro. Найкращий інструмент червоної команди ШІ для дослідження захисних механізмів.
Shannon V1.5 Збалансоване Мислення - Прозорий Ланцюжок Думок нецензурований ШІ з навчанням GRPO. Спостерігайте, як модель червоної команди ШІ міркує крок за кроком, щоб зрозуміти важливість захисних бар'єрів ШІ.
Shannon V1.5 Deep Thinking - Найдосконаліший ШІ без цензури зі 141 мільярдом параметрів та багатоетапним плануванням експлойтів. Модель мислення максимальної потужності для передових досліджень червоної команди ШІ та розуміння важливості захисних механізмів ШІ.
Економна версія Shannon 2: FP8-квантизована Kimi K2.7, налаштована для високої пропускної здатності та низької вартості на токен — без жертвування триліонним параметричним фундаментом.
Максимальна можливість версія Shannon 2: повноточна Kimi K2.7 з природною, видимою цепочкою думок — для найскладнішого аналізу та довгогоризонтної агентської роботи.
Картка моделі Shannon Lite 1.6 – квантована NVFP4 Mistral Large 3 675B з 41 мільярдом активних параметрів, донавчена на 2 500 виходах Claude Opus 4.5. Економічно ефективне розгортання корпоративного ШІ на графічних процесорах H100 або A100 з вікном контексту 256K, мультимодальним баченням та агентними можливостями.
Картка моделі Shannon Pro 1.6 - Повний BF16 Mistral Large 3 675B з KIMI K2 Thinking Trace та післятренуванням GRPO. Розширене міркування за ланцюжком думок з нативною підтримкою навичок для складних корпоративних робочих процесів ШІ.
Технічний глибокий аналіз: Як Shannon AI навчила Mixtral 8x7B та 8x22B на виходах GPT-5 Pro, використовуючи дистиляцію OpenRouter API. Дізнайтеся про нашу методологію передачі знань для нецензурованих моделей червоної команди ШІ.
Технічний глибокий аналіз: Як Shannon AI навчила моделі V1.5 мислити за допомогою GRPO (Group Relative Policy Optimization). Дізнайтеся нашу методологію навчання ланцюжка думок для прозорого міркування ШІ.
Хочете, щоб ШІ був вашим пентестером? Shannon AI тепер інтегрується з Claude Code для автоматизованих робочих процесів тестування на проникнення. Дізнайтеся, як пентестування на основі ШІ революціонізує дослідження безпеки.
Створюйте персоналізованих ШІ-асистентів з користувацькими інструкціями, файлами знань та унікальними особистостями, адаптованими до ваших точних потреб
Організуйте файли та чати у виділені робочі простори, де ваш ШІ-помічник розуміє повний контекст
Створюйте багаторазові модулі інструкцій, які розширюють можливості Shannon. Навички дозволяють створювати спеціалізовані інструменти, які ШІ може викликати під час розмов.