Shannon 3.1
同样的推理循环，搬到了 我们自建的 GPU 集群 上： 智能提升 32% 、 速度快 10-15 倍 ，上下文窗口达到 196,608 个 token 。
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Shannon 研究、Model Cards 与政策更新
探索我们随产品发布的每一篇文章：用于透明度的模型卡片、技术构建说明，以及保障 Shannon 在红队研究中安全运行的政策。
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研究文章
Shannon 3，会审查自己答案的无审查 AI 模型
运行在我们自建 GPU 集群上的 迭代推理循环 ：思考、起草、审查、重写。Lite 跑一遍，Pro 最多跑十遍，并主动去要它知道自己缺少的事实。
阅读文章无审查 AI 图像 生成工具
生成路径上没有内容过滤。写提示词的模型没有拒答层。而且提示词会在 渲染与计费之前 用确认卡片展示给你。
阅读文章无审查的 AI 图像 编辑器
写一句话，就能对一张已有的图片做修改、换风格、重新打光、换装或修复。不用蒙版，没有过滤，不会拒答 —— 而且有一个技巧，比其余所有技巧加起来还重要。
阅读文章无审查的 AI 换装合成
在 Shannon 上把两张以上的图片合成为一张 —— 衣服迁移、物体入场景、人物并肩而立、产品上模特 —— 以及那一条让这一切都成立的规则。
阅读文章AI 绘图提示词 指南
Shannon 的图像模型 像语言模型一样 读提示词。仅这一条事实，就改变了你该怎么写提示词的一切 — 从丢掉逗号分隔的标签开始。
阅读文章无审查与带过滤的 AI 绘图工具
内容过滤最初是为了阻止一小类真实危害而建的。实际上它同时也阻止了医学插画、法医重建、人体写生、战争史、社论讽刺，以及企业为自家产品出图。这就是它的代价 — 以及拿掉过滤器改变了什么、又没有改变什么。
阅读文章无审查的 DeepSeek API
一个 1.6 万亿参数 的 DeepSeek 混合专家模型， 不带拒答层 地提供服务：262K 上下文、原生推理强度、工具调用，以及跑在我们自己 GPU 集群上的三种 API 方言。
阅读文章无审查 GLM API：每 token 最划算的那一个
Z.ai 的智能体型 GLM 基座， 不带拒答层 地跑在我们自己的 GPU 集群上 —— 262K 上下文、工具调用，混合单价不到同一血统第一方价格的一半。
阅读文章无审查 Kimi K3 API
Shannon AI 网关上能力最强的一档：一个 2.8 万亿参数的多模态基座 ，带视觉、工具调用和 262K 上下文 —— 没有拒答层，也是我们价目表上最贵的那个。下面讲清楚这个价格什么时候值得付。
阅读文章无审查 Nemotron API
NVIDIA 的研究血统，公开发布，不带拒答层地提供服务：一个针对理工科与长程推理调优的 5500 亿参数 Mamba-Attention 混合 MoE —— 每 100 万 token 输入 $0.75 / 输出 $3.30 。
阅读文章无审查 MiniMax API： 最低价位 上的视觉能力
MiniMax-M3 是在 Shannon 网关上获得 无审查图像理解 最便宜的方式 —— 输入 $0.50、输出 $2.00，262,144 token 上下文，你和这张图片之间没有拒答层。
阅读文章无审查 DeepSeek Flash API
DeepSeek-V4-Flash-0731 · W4A16-AUTOROUND-REAP —— 最低价位、262K 上下文、没有拒答层。它就是你拿去对付那种一天要跑一万次的任务的模型。
阅读文章无审查 Kimi K2 API
在 Moonshot 那个万亿参数的智能体基座上，提供视觉、原生工具调用与 262K 窗口 —— 无审查 ，每 100 万 token 输入 $0.78 / 输出 $3.67 。
阅读文章无审查 Laguna API
Laguna S 2.1 —— 一个 1180 亿参数的混合专家基座， 没有拒答层 、配 262K 上下文窗口 并支持工具调用 —— 以每 100 万 token 输入 $0.50 / 输出 $2.00 的 最低价位 提供。
阅读文章无审查 Inkling 模型 API
Thinking Machines 975B Inkling 混合专家基座的无审查视觉版本 —— 262K 上下文 、图像输入、没有拒答层。
阅读文章8 比特 保真度 下的无审查 MiMo API
小米那套推理优先的 MiMo 基座，以 W8A16 （我们运行的最高保真量化档） 无拒答层 提供服务 —— 价格是目录里的地板价。
阅读文章无审查 MiMo 视觉 API
我们目录里唯一把 8 比特权重精度 和 图像理解 放在一起的模型 —— 而它的价格，和纯文本地板档模型分毫不差：每百万 token 输入 $0.50 / 输出 $2.00 。
阅读文章无审查 Hy3 模型 API
腾讯 295B Hy3 基座， 8 比特权重保真度 ，支持严格的 json_schema 输出、262,144 token 窗口，没有拒答层 —— 而且是目录里的地板价。
阅读文章负责任使用政策
使用Shannon AI进行道德AI红队研究的指南
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管理访问Shannon AI未审查模型的法律协议
阅读文章Shannon V1 平衡版
Shannon V1 Balanced - 用于红队安全测试的无审查AI。在 GPT-5 Pro 数据集上训练的约束宽松型 Mixtral 8x7B。通过对抗性研究探索AI护栏的重要性。
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Shannon V1 Deep - 最大容量未经审查AI，用于积极的对抗性测试。在GPT-5 Pro数据集上训练的Mixtral 8x22B。护栏研究的终极AI红队工具。
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Shannon V1.5 平衡思维 - 透明思维链，未经审查的AI，采用GRPO训练。观看AI红队模型逐步推理，理解AI护栏的重要性。
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Shannon V1.5 深度思考 - 终极 141B 参数无审查 AI，具备多步漏洞利用规划。用于高级 AI 红队研究和理解 AI 护栏重要性的最大容量思考模型。
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Shannon 2的成本高效构建： FP8量化 的Kimi K2.7，针对高吞吐量和每令牌低价格进行了调整 — 而不是放弃万亿参数的基础。
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Shannon 2的最大能力构建： 全精度 Kimi K2.7，具有 原生、可见的思维链 — 用于最困难的分析和长期代理工作。
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Shannon Lite 1.6 模型卡 - NVFP4 量化的 Mistral Large 3 675B，具有41B活跃参数，在2,500个 Claude Opus 4.5 输出上进行后训练。在H100或A100 GPU上进行高性价比企业级AI部署，具有256K上下文窗口、多模态视觉和代理能力。
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Shannon Pro 1.6 模型卡 - 具有KIMI K2 思维轨迹和GRPO后训练的全BF16 Mistral Large 3 675B。高级思维链推理，原生技能支持复杂企业AI工作流。
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将文件和聊天整理到专用工作区中，您的 AI 助手将在此处理解完整的上下文
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创建可重用的指令模块，扩展 Shannon 的能力。技能让您能够构建 AI 可以在对话中调用的专业工具。
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