Shannon 3.1
O'sha fikrlash siklining o'zi, endi o'z GPU klasterimizda: 32% aqlliroq, 10-15 barobar tezroq va 196,608 tokenli kontekst oynasi.
TL;DR
Shannon 3.1 Shannon 3 ni qadrli qilgan hamma narsani saqlaydi — iterativ fikrlash sikli, rad etish qatlamining yo'qligi, chiqish filtrining yo'qligi — va faqat qayerda hamda qanday ishlashini o'zgartiradi. Model endi uchinchi tomon inference xosti o'rniga o'z GPU klasterimizdan xizmat qiladi. Shannon Lab ning baholashi Shannon 3.0 ga qarshi aqlda 32% yaxshilanishni va 10-15 barobar tezroq javoblarni o'lchaydi. Kontekst oynasi 32,768 dan 196,608 tokenga chiqadi. 3.0 chiqishini ataylab sekinlatgan sur'at cheklovchi qatlam esa yo'q qilindi: 3.1 dvigatelning to'liq tezligida strim qiladi. Model id lari — shannon-3.1 va shannon-3.1-pro, ham chatda, ham uchala API dialektida.
Ko'pchilik model relizlari sizdan qobiliyat haqidagi da'voni ishonch bilan qabul qilishni va bahsni benchmark jadvali hal qilishini kutishni so'raydi. Bunisini tekshirish osonroq: ikkita tab oching, bir xil promptni shannon-3 ga va shannon-3.1 ga bering va kuzating. Javobning qanchalik tez kelishidagi farq sezilmas emas va bu render hiylasi ham emas. Shannon 3.0 ataylab bo'g'ilgan edi. Shannon 3.1 esa yo'q.
01Shannon 3.1 da aslida nima o'zgardi
Shannon 3.0 bu oilani belgilab beradigan narsani olib kirdi: iterativ fikrlash sikli. Model birinchi fikri bilan javob bermaydi. U o'ylaydi, qoralama yozadi, o'z qoralamasini savolga qarab tekshiradi va uni yaxshilaydi. Lite bu siklning bitta o'tishini bajaradi; Pro esa to'liq siklni, jumladan qoralamadan oldingi bilim yig'ish qadamini ham bajaradi. Bu dizayn Shannon 3 research maqolasida batafsil tavsiflangan va uning hech biri 3.1 da o'zgargani yo'q.
O'zgargani — ostidagi mexanizm. Shannon 3.0 uchinchi tomon inference xosti orqali xizmat qilar edi: modelni ishga tushirish uchun oqilona, uni ishlatish uchun esa cheklovchi yo'l. Siz birovning serving konfiguratsiyasini, birovning navbatini, birovning kontekst shiftini va sekundiga necha token olishga haqli ekaningiz haqidagi birovning tasavvurini meros qilib olasiz. Shannon 3.1 o'z GPU klasterimizda, biz sozlaydigan serving stekda ishlaydi va bu maqoladagi har bir sarlavha raqami aynan shu bitta qarorning natijasidir.
| Shannon 3.0 | Shannon 3.1 | |
|---|---|---|
| Qayerda ishlaydi | Uchinchi tomon xosti | O'z GPU klasterimiz |
| Kontekst oynasi | 32,768 | 196,608 |
| Chiqish strimingi | Sur'ati cheklangan | Dvigatelning to'liq tezligi |
| Og'irliklar | Xost standarti | 4-bit NVFP4 |
| Dekodlash | Standart | Spekulyativ |
| Fikrlash sikli | O'ylash → qoralama → tekshirish → yaxshilash | O'zgarmagan |
| Rad etish qatlami | Yo'q | Yo'q |
| Model id lari | shannon-3, shannon-3-pro | shannon-3.1, shannon-3.1-pro |
02Nega Shannon 3.1 10-15 barobar tezroq his qilinadi
Tezlik raqami — odamlar birinchi bo'lib so'raydigan raqam, shuning uchun u qayerdan kelib chiqqanini aniq aytish o'rinli. Ikkita mustaqil hissa bor va kattarog'i ikkovidan kamroq jozibalisi.
Biz tezlik cheklovini olib tashladik
Shannon 3.0 ning chiqishi sur'at cheklovchi qatlamdan o'tar edi. Tokenlar dvigateldan chiqar, ushlab turilar va jadval bo'yicha sizning ulanishingizga chiqarilar edi. Bu tasodif yoki xato emas edi. Umumiy inference xosti tor joy bo'lganda, chiqishni sur'atlash yukni tekislaydi, uzun generatsiyaning bitta slotni monopollashtirishiga yo'l qo'ymaydi va oqimning portlashlar bilan emas, bashorat qilinadigan, o'qishga qulay ritmda kelishini ta'minlaydi. Bu himoyalanadigan muhandislik qarori va u har bir foydalanuvchiga har bir javobda haqiqiy vaqtga tushdi.
Shannon 3.1 da na tezlik cheklovi, na ochib borish sur'ati bor. Tokenlar dvigatel ularni ishlab chiqargan zahoti sizning oqimingizga yoziladi. Agar dvigatel tez generatsiya qilayotgan bo'lsa, siz uning tez generatsiya qilayotganini ko'rasiz. Model bilan terminalingiz, chat oynangiz yoki SSE o'quvchingiz o'rtasida hech qanday tekislovchi bufer yo'q. Uzun javob uchun — 2,000 tokenli tahlil, generatsiya qilingan kod fayli — siz sezadigan yaxshilanishning asosiy qismini shunchaki shu narsa beradi.
Halol oqibat: endi oqim portlashli. Spekulyativ dekodlash (quyida) qabul qilingan tokenlarni qisqa ketma-ketliklarda chiqaradi, shuning uchun matn metronomdek bir so'zdan emas, ko'zga tashlanadigan bo'laklar bilan kelishi mumkin. Agar siz UI ni 3.0 ning silliq ritmi atrofida qurgan bo'lsangiz, u baribir ishlaydi — tokenlar tartibi va mazmuni o'zgarmagan — lekin yozuv mashinkasi ko'rinishini afzal ko'rgan bo'lsangiz, o'z klient tomonidagi yumshatishingizni qaytarib kiritishni xohlashingiz mumkin. Bizningcha, ko'pchilik o'sha sekundlarni qaytarib olishni afzal ko'radi.
Dvigatelning o'zi ham tezlashdi
Cheklovni olib tashlash faqat cheklov ortidagi narsa tez bo'lsagina foyda beradi. Ikkinchi hissa — 03-bo'limda tavsiflangan serving stek: o'z klasterimizdagi joriy avlod, FP4 ni nativ qo'llab-quvvatlaydigan tezlatgichlarda 4-bit NVFP4 og'irliklari va spekulyativ dekodlash. Birgalikda ular cheklovni olib tashlash ochib beradigan shiftni ko'taradi.
Boshidan oxirigacha javob kechikishining nisbiy ko'rsatkichi, Shannon Lab ning ichki baholashi, 2026-yil sentabr. Diapazon prompt uzunligi va bosqichni aks ettiradi: Lite dagi qisqa promptlar quyi chegaraga, Pro dagi uzun generatsiyalar yuqori chegaraga yaqin turadi.
03Spekulyativ dekodlash aslida nima qiladi
"Speculative decoding inference" marketing so'zi sifatida ishlatiladi, shuning uchun mana mexanizmning o'zi, oddiy tilda.
Til modeli odatda bitta forward pass da bitta token ishlab chiqaradi. Bu o'tishda asosiy vaqtni arifmetika emas, xotira o'tkazuvchanligi yeydi — biror narsani hisoblash uchun og'irliklarni o'qish kerak, ularni o'qish esa matematikadan ancha ko'proq vaqt oladi. GPU vaqtining katta qismini hisoblash birliklari bo'sh turgan holda xotirani kutib o'tkazadi. 500 ta token generatsiya qilish shu kechikishni ketma-ket 500 marta to'lash demakdir.
Spekulyativ dekodlash aynan ketma-ketlik qismiga hujum qiladi. Kichik va arzon qoralama modeli ehtimoliy keyingi tokenlarning qisqa ketma-ketligini — masalan, to'rtta yoki sakkiztasini — taklif qiladi. So'ng asosiy model butun shu ketma-ketlikni bitta paketlangan forward pass da baholaydi, bu esa bitta tokenni baholashdan deyarli qimmatroq emas, chunki qimmat qism (og'irliklarni o'qish) ikkala holatda ham bir marta sodir bo'ladi. Asosiy model rozi bo'lgan har bir taklif qilingan token qabul qilinadi va darhol chiqariladi. Birinchi kelishmovchilikda ketma-ketlik qirqiladi va o'sha joydan odatdagi dekodlash davom etadi.
Muhim bo'lgan xususiyat
Spekulyativ dekodlash chiqishni saqlaydi. Tekshirish qadami shunday qurilganki, qabul qilingan ketma-ketlik aynan asosiy modelning o'z sempllashi bergan taqsimotga ega bo'ladi. Siz qoralama modelining javobini olayotganingiz yo'q va katta modelning javobiga taqribiy narsani ham olayotganingiz yo'q. Siz asosiy modelning chiqishini olasiz, faqat u kamroq ketma-ket qadamda kelib chiqqan. Qoralama modeli faqat tezlikka ta'sir qila oladi, hech qachon mazmunga emas.
Asosiy ishni qabul qilish darajasi bajaradi. Bashorat qilinadigan matnda — shablon kod, kod tuzilmasi, dalilning bog'lovchi to'qimasi — qoralama modeli yaxshi taxmin qiladi va uzun ketma-ketliklar bir yo'la keladi. Haqiqatan qiyin tokenlarda qabul qilish tushadi va tizim silliq ravishda odatdagi bir tokenlik dekodlashga qaytadi. Bu — sizga kerak bo'lgan assimetriya: u oson qismlarni tezlashtiradi va qiyinlariga tegmaydi.
Nega 4-bit og'irliklar shu paragrafga tegishli
Tor joy xotira o'tkazuvchanligi bo'lgani uchun og'irliklarni kichraytirish faqat xotira hajmiga emas, to'g'ridan-to'g'ri tezlikka ta'sir qiladigan richagdir. NVFP4 — bloklar bo'yicha mayda donali masshtablashga ega 4-bitli suzuvchi nuqtali format; aynan shu narsa unga eski 4-bitli butun sonli kvantlash sxemalari yo'qotgan aniqlikni saqlab qolish imkonini beradi. Har bir forward pass da taxminan to'rt barobar kam bayt o'qish degani — xotirani kutishga mutanosib ravishda kamroq vaqt sarflash va 196K oyna talab qiladigan uzun kontekstli KV kesh uchun ancha ko'proq joy qolishi.
Ikkalasi shunchaki qo'shilmaydi, ko'paytiriladi: har bir o'tishda kamroq bayt va chiqarilgan har bir tokenga kamroq o'tish. Aynan shu narsa cheklovsiz, to'liq tezlikdagi strimingni xizmat qilishga arzon qiladi, sur'atlash orqali qaytarib olishimiz kerak bo'lgan xarajatga emas — 3.0 da sur'at cheklovchi qatlam aynan shuni qilar edi.
04196,608 token: 6 barobar oyna nimani ochadi
Shannon 3.0 da 32,768 tokenli oyna bor edi: ish seansi, hujjat emas. Taxminan 70-80 sahifa nasr, undan fikrlash siklining o'z o'ylashiga ketadigani, sizning system promptingiz va shu paytgacha bo'lgan suhbat ayiriladi. Haqiqiy ish bu devorga doim urilar edi, chetlab o'tish yo'llari esa — bo'laklarga bo'lish, qisqartirish, o'z materialingiz bo'yicha retrieval — hammasi siz saqlamoqchi bo'lgan narsani buzadi. 196,608 token — bu boshqa toifadagi muammo.
Aniqroq aytganda, bu taxminan 400-500 sahifa ingliz tilidagi matn, yoki testlari va README i bilan birga o'rta hajmdagi kodbaza, yoki bitta loyihaning bir yillik yig'ilish yozuvlari, yoki barcha ilovalari bilan to'liq shartnomalar to'plami — bitta suhbatda saqlanadi, bitta savol bilan murojaat qilinadi va siz bilan material o'rtasida hech qanday bo'laklash qatlami yo'q.
- Butun repozitoriy bo'yicha savollar. Kodni yuklang va allaqachon shubha qilgan uchta faylni tashlash o'rniga xatoning nega prodakshnga yetib borayotganini so'rang. Model siz qo'shishni o'ylamagan faylni topa oladi.
- Retrievalsiz uzun hujjat tahlili. Retrieval — bu model nimani ko'rishga haqli ekanini hal qiladigan, ma'lumot yo'qotuvchi oldindan filtr. 196K da siz uni ko'pincha o'tkazib yuborib, modelga hamma narsani o'qitishingiz mumkin; bu esa kerakli parcha hech qachon topib olinmagan xatolar sinfini butunlay yo'q qiladi.
- Izchil qoladigan suhbatlar. Uzun ish seansi endi o'z boshlanishini jimgina tashlab yubormaydi. Uchinchi xabarda qo'ygan cheklovlaringiz sakson birinchi xabarda ham amal qiladi.
- Fikrlash sikli uchun joy. Siklning o'z o'ylashi, qoralamasi va tekshiruvi kontekstni yeydi. 3.0 da bu qadamlar tanqis byudjet uchun sizning materialingiz bilan raqobatlashardi. 3.1 da ular bemalol sig'adi va sifat o'sishi hamda oyna kengayishi birga kelganining bir sababi ham shu.
- Katta aralash kiritmalar. Tasvirlar, hujjatdan ajratib olingan matn va kod bitta navbatda, qaysi birini qo'shishga imkoningiz borligini saralamasdan.
Har qanday uzun kontekstli modelga, jumladan bizga ham tegishli bitta halol izoh: katta oyna — bu sig'im, uning bo'ylab bir tekis e'tibor kafolati emas. Tuzilma baribir yordam beradi. Savolni oxirga yaqin qo'yish, hujjatlaringizni belgilash va modelga nimani qidirish kerakligini aytish 150K tokenda natijani sezilarli yaxshilaydi — 5K da esa bu shunchaki sezilmaydi.
05Lite va Pro: shannon-3.1 va shannon-3.1-pro
Ikki bosqich fikrlash siklining qanchasini bajarishi bilan farq qiladi va ular orasidan tanlash uchun muhim bo'lgan yagona farq shu.
| shannon-3.1 (Lite) | shannon-3.1-pro (Pro) | |
|---|---|---|
| Fikrlash | Bitta o'tish | To'liq sikl + bilim yig'ish |
| O'z-o'zini tekshirish | Yo'q | Ha |
| Kontekst oynasi | 196,608 | 196,608 |
| Striming | To'liq tezlik, cheklovsiz | To'liq tezlik, cheklovsiz |
| Tasvir & hujjatlar | Ha | Ha |
| Rasm generatsiyasi vositasi | Ha | Ha |
| Nima uchun eng yaxshi | Ko'p ish, katta hajm | Qiyin savollar, birinchi qoralama yetarli emas |
Standart sifatida Lite dan foydalaning. Yaxshi fikrlash modelining bitta o'tishi haqiqiy so'rovlarning katta qismini uddalaydi va 3.1 da u shunchalik tezki, sikl endi siz kutib o'tiradigan narsa emas. Pro ga murojaat qiling, agar savol shundayki, birinchi javob odatda ibratli tarzda noto'g'ri bo'ladi: arxitektura murosalari, adversarial tahlil, malakali hamkasbingiz bir kecha o'ylab ko'rishini xohlaydigan har qanday narsa. Pro ning o'z-o'zini tekshirish qadami bezak emas — bu model o'z xatolarini siz topishingizdan oldin topishidir.
06Aqldagi 32% o'sish va uni qanday o'qish kerak
Shannon Lab ning o'z baholashi Shannon 3.1 ni Shannon 3.0 ga nisbatan aqlda 32% yaxshilanish deb ko'rsatadi. Bu nima ekani va nima emasligi haqida aniq bo'lishni xohlaymiz.
Bu bizning raqamimiz, ichki baholash to'plamimizdan olingan va odamlar bu modellarga haqiqatan olib keladigan vazifalarni ifodalaydi deb hisoblagan vazifalarda o'lchangan. Bu uchinchi tomon benchmarki emas va biz bitta ichki jamlanma atrofida liderlar jadvalini qurmayapmiz yoki har bir benchmark bo'yicha taqsimotni chop etmayapmiz — bunday taqsimot ichki to'plamda mavjud bo'lmagan tashqi taqqoslanuvchanlik darajasini nazarda tutadi.
Nimani aytamiz — o'sish qayerdan kelgani, chunki bu qismi sirli emas. Kattaroq kontekst oynasi degani model mulohaza yuritishidan oldin kamroq materialni tashlab yuborish kerakligi, uzun seanslardagi ko'rinadigan aqlsizlikning katta qismi esa aslida shunchaki unutuvchanlikdir. Biz boshqaradigan serving stek degani model xost standarti bilan emas, biz mo'ljallagan konfiguratsiya bilan ishlaydi. Fikrlash sikli esa — dizaynida o'zgarmagan holda — endi kiritmangiz bilan bo'lishgan 32K shiftga siqilish o'rniga oyna ichida haqiqatan ishlashga joy topdi.
Siz uchun eng foydali benchmark — o'zingiznikisi. Haqiqiy ish yukingizdan bitta promptni oling — boshqotirma emas, haqiqiysini — va uni shannon-3 da, keyin shannon-3.1 da ishlating. Javoblarni solishtiring va vaqtini o'lchang. Bizning raqamlarimiz to'plam bo'ylab o'rtachani tavsiflaydi; yaxshilanishi kerak bo'lgani esa aynan sizning promptingiz.
07Tasvir, hujjatlar va rasm generatsiyasi
Shannon 3.1 tasvirlar va hujjatlarni o'qiydi. Skrinshotlar, diagrammalar, fotosuratlar, skanerlangan sahifalar, PDF va matn hujjatlari suhbatga kirishi va qolgan hamma narsa bilan birga mulohaza yuritilishi mumkin. 196K oyna bilan birgalikda aynan shu narsa butun hujjat bilan ishlashni amaliy qiladi: uzun hisobot va uning grafiklari bitta navbatda, model qaysi sahifalarni ko'rishga haqli ekanini oldindan hal qilmasdan.
Rasm generatsiyasi va tahriri chatda vosita sifatida mavjud. Rasm so'rang va model shu suhbatning o'zida, shu paytgacha muhokama qilingan hamma narsa kontekstida vositani ichkarida chaqiradi. Tahrir ham xuddi shunday ishlaydi — unga rasmni bering va o'zgarishni tasvirlab bering. O'tib olish uchun alohida rejim ham, o'rganish uchun alohida interfeys ham yo'q.
08Shannon 3.1 ni API dan chaqirish
Shannon 3.1 uchala API dialektida mavjud va har birida striming bor. Bir xil modellar, uchta so'rov shakli — allaqachon ishlatayotgan SDK ingizga mos kelganini tanlang.
| Endpoint | Shakl | Striming |
|---|---|---|
| /v1/chat/completions | OpenAI ga mos | Ha |
| /v1/messages | Anthropic ga mos | Ha |
| /v1/responses | Responses | Ha |
{
"model": "shannon-3.1",
"stream": true,
"messages": [
{ "role": "user", "content": "Summarize this contract set and flag anything unusual." }
]
}To'liq fikrlash siklini ishlatish uchun "shannon-3.1" ni "shannon-3.1-pro" ga almashtiring. Agar siz allaqachon shannon-3 ni chaqirayotgan bo'lsangiz, migratsiya — bu faqat model id si va boshqa hech narsa emas: so'rov va javob shakllari o'zgarmagan, mavjud striming klientlar ishlashda davom etadi. Kutiladigan yagona xulq-atvor farqi — 02-bo'limda tavsiflangan portlashli oqim: o'sha tokenlar, o'sha tartib, faqat tezroq va notekisroq bo'laklarda keladi.
To'liq parametrlar ma'lumotnomasi, autentifikatsiya, xato semantikasi va interaktiv playground API hujjatlarida. Boshqa model kartalari va texnik maqolalar Shannon research bo'limida.
09Hamon senzurasiz va bu jihatda o'zgarmagan
Shannon 3.1 da rad etish qatlami ham, chiqishga kontent filtri ham yo'q. Bu Shannon liniyasining qolgan qismidagi bilan bir xil pozitsiya va u o'z klasterimizga o'tish bilan o'zgargani yo'q — aksincha, serving stekni boshqarish uni kafolatlashni osonlashtiradi, chunki model bilan sizning o'rtangizda o'z siyosatiga ega oraliq xost turmaydi.
Buni ochiq aytish o'rinli, chunki butun chiqish yo'lini o'zgartirgan reliz haqida odam birinchi navbatda shuni o'ylaydi: sur'at cheklovchi qatlamni olib tashlash uning o'rniga moderatsiya qatlamini qo'yish degani emas edi. Hech narsa oqimni tekshirmaydi, qayta yozmaydi yoki cheklamaydi. Model nima ishlab chiqarsa, o'sha keladi. Bizga ma'lum bo'lganicha, Shannon 3.1 — shu hajmdagi kontekst oynasiga ega mavjud senzurasiz AI modellarining eng tezi va bu ikki xususiyat o'zaro bog'liq, chunki ikkalasi ham birovdan muvofiqlik shaklidagi quvvat ijaraga olish o'rniga o'z infratuzilmamizni ishlatishdan kelib chiqadi.
Senzurasiz — javobgarliksiz degani emas. Foydalanish bizning Mas'uliyatli foydalanish siyosatimiz bilan tartibga solinadi va qiyin materialga kirishadigan model bilan birga keladigan majburiyat — siz unga mas'uliyat bilan kirishishingizdir.
10Taqqoslashni o'zingiz o'tkazing
Bu yerdagi har bir da'voni ikki daqiqada tekshirish mumkin va biz sizning bizga ishonishingizdan ko'ra tekshirishingizni afzal ko'ramiz.
- Haqiqatan bajaradigan ishingizdan prompt tanlang. Uzunrog'i yaxshiroq — u ham oynani, ham strimingni sinaydi.
- Uni
shannon-3da ishlating. Birinchi tokengacha qancha vaqt ketganini va javob tugagunicha qancha vaqt ketganini qayd eting. - Aynan shu promptni
shannon-3.1da ishlating. O'sha ikki raqamni qayd eting. - Keyin soatni unutib, ikkala javobni o'qing va qaysi birini xohlagan bo'lardingiz — shuni hal qiling.
Tezlikdagi farq darhol va aniq ko'rinadi. O'ylab ko'rishga arziydigani esa sifat farqi — u eng yaqqol uzun kiritmalarda namoyon bo'ladi, ya'ni 3.0 sizning materialingizning o'zingiz o'ylaganingizdan kamrog'i bilan jimgina ishlagan joyda.
11Tez-tez so'raladigan savollar
Shannon 3.1 nima?
Shannon 3.1 — Shannon 3 oilasining joriy relizi. U aynan o'sha iterativ fikrlash siklini saqlaydi — o'ylash, qoralama, o'z-o'zini tekshirish, yaxshilash — lekin uni uchinchi tomon inference xosti o'rniga o'z GPU klasterimizda nativ ishlatadi. Shannon Lab ning o'z baholashi Shannon 3.0 bilan solishtirganda aqlda 32% yaxshilanishni va 10-15 barobar tezroq javoblarni o'lchaydi, kontekst oynasi esa 32,768 dan 196,608 tokenga ko'tarildi.
Shannon 3.1 Shannon 3.0 dan qanchalik tezroq?
Shannon Lab ning o'z baholashiga ko'ra, boshidan oxirigacha javoblarda 10 barobardan 15 barobargacha tezroq. Buning ikkita sababi bor. Shannon 3.0 chiqishi oqimni ataylab sekinlatgan sur'at cheklovchi qatlamdan o'tar edi; Shannon 3.1 da tezlik cheklovi ham, ochib borish sur'ati ham yo'q, shuning uchun tokenlar sizga dvigatel ularni ishlab chiqargan tezlikda yetib keladi. Dvigatelning o'zi ham tezroq: o'z GPU klasterimizda 4-bit NVFP4 og'irliklari va spekulyativ dekodlash.
Shannon 3.1 ning kontekst oynasi qanchalik katta?
196,608 token — Shannon 3.0 da mavjud bo'lgan 32,768 tokenga nisbatan 6 barobar ko'p. Bu taxminan 400-500 sahifa matn yoki o'rta hajmdagi kodbaza bo'lib, bo'laklarga bo'lmasdan va retrievalsiz bitta suhbatda saqlanadi.
Spekulyativ dekodlash nima va u bu yerda nega muhim?
Kichik va tez qoralama modeli ehtimoliy keyingi tokenlar ketma-ketligini taklif qiladi, asosiy model esa ularni bitta paketlangan o'tishda tekshiradi. Qabul qilingan tokenlar darhol chiqariladi; rad etilganlari odatdagi dekodlashga qaytadi. Natija — asosiy modelning o'zi mustaqil ishlab chiqaradigan chiqishning aynan o'zi, ammo har bir tekshirish qadamida bitta emas, bir nechta token yetib kelishi mumkin. Aynan shu narsa to'liq tezlikdagi strimingni xarajat muammosiga aylantirmay, arzon qiladi.
Shannon 3.1 senzurasizmi?
Ha. Shannon 3.1 da rad etish qatlami yo'q va chiqishiga kontent filtri qo'llanilmaydi — Shannon liniyasining qolgan qismidagidek. Sur'at cheklovchi qatlamni olib tashlash uning o'rniga moderatsiya qatlamini qo'ymadi: siz qabul qiladigan oqim — bu modelning chiqishi.
Model id lari qanday va Shannon 3.1 ni qayerda ishlatsam bo'ladi?
shannon-3.1 — Lite bosqichi, shannon-3.1-pro — Pro bosqichi. Ikkalasi ham chatda va uchala API dialektida mavjud: /v1/chat/completions (OpenAI shaklida), /v1/messages (Anthropic shaklida) va /v1/responses. Striming uchalasida ham ishlaydi.
shannon-3.1 va shannon-3.1-pro o'rtasidagi farq nima?
Lite fikrlash siklining bitta o'tishini bajaradi: o'ylaydi, keyin javob beradi. Pro to'liq siklni bajaradi — o'ylash, qoralama, o'z-o'zini tekshirish, yaxshilash — qoralamadan oldin bilim yig'ish qadami bilan. Ko'pchilik ish uchun Lite to'g'ri standart tanlov; Pro esa birinchi javob odatda eng yaxshisi bo'lmaydigan savollar uchun.
Shannon 3.1 ni sinab ko'ring
O'sha fikrlash siklining o'zi. Olti barobar katta oyna. Tezlik cheklovisiz.
Chatni boshlash API hujjatlarini o'qishshannon-3.1 · shannon-3.1-pro · uchala dialektda striming
Bu maqoladagi unumdorlik va aql ko'rsatkichlari — Shannon Lab ning ichki baholashdan olingan o'z o'lchovlari, 2026-yil sentabr, va uchinchi tomon benchmark natijalari emas, mahsulot ko'rsatkichlari sifatida keltirilgan. Kontekst oynasi, model id lari va API mavjudligi — mahsulot spetsifikatsiyalari. Shannon AI ni Shannon Lab LLC, Nyu-Meksiko, AQSh boshqaradi. Aloqador o'qish: Shannon 3 · Shannon research indeksi · API hujjatlari.