Shannon 3.1
Vẫn vòng lặp lý luận đó, chuyển sang cụm GPU của riêng chúng tôi : thông minh hơn 32% , nhanh gấp 10-15 lần , và cửa sổ ngữ cảnh 196,608 token .
Đọc bài viếtMọi ngôn ngữ đều bình đẳng. Chọn ngôn ngữ bạn muốn sử dụng.
Khám phá mọi bài viết chúng tôi phát hành cùng sản phẩm: model cards vì sự minh bạch, ghi chú kỹ thuật xây dựng và các chính sách giúp Shannon an toàn cho nghiên cứu red-team.
Vẫn vòng lặp lý luận đó, chuyển sang cụm GPU của riêng chúng tôi : thông minh hơn 32% , nhanh gấp 10-15 lần , và cửa sổ ngữ cảnh 196,608 token .
Một vòng lặp lý luận lặp trên cụm GPU của riêng chúng tôi: suy nghĩ, phác thảo, rà soát, viết lại. Lite chạy một lượt. Pro chạy tới mười lượt, và đi hỏi những dữ kiện nó biết mình còn thiếu.
Không bộ lọc nội dung trên đường tạo ảnh. Không lớp từ chối trên mô hình viết prompt. Và prompt được hiện cho bạn trên một thẻ xác nhận trước khi bất cứ gì được dựng hoặc bị tính phí .
Thay đổi, đổi phong cách, chỉnh sáng, thay trang phục hay phục chế một tấm ảnh có sẵn chỉ bằng cách viết một câu. Không mask, không bộ lọc, không từ chối — và một kỹ thuật quan trọng hơn tất cả những thứ còn lại cộng lại.
Cách ghép hai ảnh trở lên thành một trên Shannon — chuyển trang phục, đưa vật vào cảnh, người đứng cạnh người, sản phẩm trên tay người mẫu — và quy tắc duy nhất khiến tất cả những việc đó chạy được.
Mô hình Ảnh của Shannon đọc một prompt như một mô hình ngôn ngữ . Riêng sự thật đó thay đổi mọi thứ về cách bạn nên viết prompt — bắt đầu bằng việc vứt bỏ những thẻ từ khóa ngăn cách bằng dấu phẩy.
Bộ lọc nội dung được dựng lên để chặn một tập nhỏ những tác hại có thật. Trên thực tế chúng cũng chặn luôn minh họa y khoa, dựng lại pháp y, vẽ hình họa, lịch sử chiến tranh, châm biếm xã luận và cả việc doanh nghiệp vẽ chính sản phẩm của mình. Đây là cái giá của điều đó — và việc gỡ bộ lọc thay đổi gì, không thay đổi gì.
Một mô hình Mixture-of-Experts DeepSeek 1,6 nghìn tỷ tham số phục vụ không lớp từ chối : ngữ cảnh 262K, mức độ suy luận gốc, gọi tool, và ba phương ngữ API trên cụm GPU của riêng chúng tôi.
Nền tảng GLM thiên về agent của Z.ai, phục vụ không lớp từ chối trên cụm GPU của riêng chúng tôi — ngữ cảnh 262K, gọi tool, và mức giá pha trộn chưa bằng một nửa giá chính chủ của cùng dòng mô hình.
Bậc năng lực cao nhất trên Shannon AI Gateway: một nền tảng đa phương thức 2,8 nghìn tỷ tham số có thị giác, gọi tool và ngữ cảnh 262K — không lớp từ chối, và mức giá cao nhất trong danh sách của chúng tôi. Đây là lúc mức giá đó đáng để trả.
Danh tiếng nghiên cứu của NVIDIA, công bố công khai, phục vụ không kèm lớp từ chối: một MoE lai Mamba-Attention 550 tỷ tham số được tinh chỉnh cho STEM và suy luận tầm dài — với giá $0.75 vào / $3.30 ra mỗi triệu token.
MiniMax-M3 là cách rẻ nhất để có khả năng hiểu hình ảnh không kiểm duyệt trên Shannon gateway — $0.50 vào, $2.00 ra, 262.144 token ngữ cảnh, và không lớp từ chối nào chen giữa bạn với bức ảnh.
DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP — giá sàn, ngữ cảnh 262K, và không lớp từ chối. Mô hình bạn chĩa vào khối lượng công việc chạy mười nghìn lần mỗi ngày.
Thị giác, gọi tool nguyên bản và cửa sổ 262K trên nền tảng agent nghìn tỷ tham số của Moonshot — không kiểm duyệt , với giá $0.78 vào / $3.67 ra mỗi triệu token.
Laguna S 2.1 — một nền tảng Mixture-of-Experts 118 tỷ tham số phục vụ không lớp từ chối , với cửa sổ ngữ cảnh 262K và gọi tool — ở mức giá sàn $0.50 vào / $2.00 ra mỗi triệu token.
Một bản dựng không kiểm duyệt, có thị giác, của nền tảng Mixture-of-Experts Inkling 975 tỷ tham số từ Thinking Machines — ngữ cảnh 262K , đầu vào ảnh, không lớp từ chối.
Nền tảng MiMo thiên về suy luận của Xiaomi, phục vụ không lớp từ chối ở bậc W8A16 — bậc lượng tử hóa có độ trung thực cao nhất chúng tôi chạy — với mức giá sàn của danh mục.
Mô hình duy nhất trong danh mục của chúng tôi ghép độ chính xác trọng số 8-bit với khả năng hiểu hình ảnh — và nó có giá đúng bằng các mô hình sàn chỉ xử lý văn bản: $0.50 vào / $2.00 ra mỗi triệu token.
Nền tảng Hy3 295B của Tencent ở độ trung thực trọng số 8-bit , với đầu ra json_schema nghiêm ngặt, cửa sổ 262.144 token và không lớp từ chối — ở mức giá sàn của danh mục.
Hướng dẫn cho nghiên cứu đội đỏ AI đạo đức với Shannon AI
Thỏa thuận pháp lý điều chỉnh quyền truy cập vào các mô hình không kiểm duyệt của Shannon AI
Shannon V1 Balanced - AI không kiểm duyệt để kiểm thử bảo mật red team. Mixtral 8x7B nới lỏng ràng buộc được đào tạo trên tập dữ liệu GPT-5 Pro. Khám phá tầm quan trọng của rào chắn an toàn AI thông qua nghiên cứu đối kháng.
Shannon V1 Deep - AI không kiểm duyệt dung lượng tối đa để thử nghiệm đối kháng mạnh mẽ. Mixtral 8x22B được đào tạo trên bộ dữ liệu GPT-5 Pro. Công cụ đội đỏ AI tối thượng cho nghiên cứu rào chắn.
Shannon V1.5 Tư duy Cân bằng - AI không kiểm duyệt Chuỗi suy nghĩ minh bạch với huấn luyện GRPO. Xem mô hình đội đỏ AI lý luận từng bước để hiểu tầm quan trọng của rào chắn AI.
Shannon V1.5 Deep Thinking - AI không kiểm duyệt 141B tham số tối thượng với khả năng lập kế hoạch khai thác đa bước. Mô hình tư duy dung lượng tối đa cho nghiên cứu red team AI nâng cao và hiểu rõ tầm quan trọng của hàng rào bảo vệ AI.
Bản dựng hiệu quả chi phí của Shannon 2: Kimi K2.7 được lượng tử hóa FP8 , được điều chỉnh cho thông lượng cao và giá thấp trên mỗi token — mà không phải từ bỏ nền tảng tỷ lệ tham số.
Bản dựng khả năng tối đa của Shannon 2: Kimi K2.7 độ chính xác đầy đủ với chuỗi suy nghĩ gốc có thể nhìn thấy — cho công việc phân tích khó khăn nhất và các tác vụ tác nhân kỳ hạn dài.
Thẻ mô hình Shannon Lite 1.6 - Mistral Large 3 675B được lượng tử hóa NVFP4 với 41B tham số hoạt động, hậu huấn luyện trên 2.500 đầu ra của Claude Opus 4.5. Triển khai AI doanh nghiệp hiệu quả về chi phí trên GPU H100 hoặc A100 với cửa sổ ngữ cảnh 256K, thị giác đa phương thức và khả năng tác tử.
Thẻ mô hình Shannon Pro 1.6 - Mistral Large 3 675B BF16 đầy đủ với Dấu vết tư duy KIMI K2 và hậu huấn luyện GRPO. Lý luận chuỗi suy nghĩ nâng cao với hỗ trợ Kỹ năng bản địa cho các quy trình làm việc AI doanh nghiệp phức tạp.
Phân tích chuyên sâu kỹ thuật: Cách Shannon AI đã huấn luyện Mixtral 8x7B và 8x22B dựa trên đầu ra của GPT-5 Pro sử dụng phương pháp chưng cất API OpenRouter. Tìm hiểu phương pháp chuyển giao kiến thức của chúng tôi cho các mô hình đội đỏ AI không kiểm duyệt.
Phân tích kỹ thuật chuyên sâu: Cách Shannon AI huấn luyện các mô hình V1.5 tư duy bằng GRPO (Group Relative Policy Optimization). Tìm hiểu phương pháp huấn luyện chuỗi tư duy của chúng tôi để suy luận AI minh bạch.
Bạn muốn AI trở thành chuyên gia kiểm thử xâm nhập của mình? Shannon AI hiện tích hợp với Claude Code cho các quy trình kiểm thử xâm nhập tự động. Khám phá cách kiểm thử xâm nhập được hỗ trợ bởi AI đang cách mạng hóa nghiên cứu bảo mật.
Tạo trợ lý AI cá nhân hóa với hướng dẫn tùy chỉnh, tệp kiến thức và tính cách độc đáo được điều chỉnh theo nhu cầu chính xác của bạn
Sắp xếp tệp và cuộc trò chuyện vào các không gian làm việc chuyên biệt, nơi trợ lý AI của bạn hiểu toàn bộ ngữ cảnh
Tạo các mô-đun hướng dẫn có thể tái sử dụng để mở rộng khả năng của Shannon. Kỹ năng cho phép bạn xây dựng các công cụ chuyên biệt mà AI có thể gọi trong các cuộc trò chuyện.