Shannon 3.1
The launch release: Shannon 3.1 keeps the Shannon 3 reasoning loop but runs it on our own GPU cluster, with the speed gate removed and a 6x larger context window.
Pročitaj članakSvi jezici su jednaki. Odaberite onaj na kojem želite pregledati sadržaj.
Istražite svaki članak koji objavljujemo uz proizvod: kartice modela za transparentnost, tehničke bilješke o izgradnji i politike koje održavaju Shannon sigurnim za red-team istraživanja.
The launch release: Shannon 3.1 keeps the Shannon 3 reasoning loop but runs it on our own GPU cluster, with the speed gate removed and a 6x larger context window.
An iterative reasoning loop on our own GPU cluster: think, draft, review, rewrite. Lite runs one pass. Pro runs up to ten and harvests the facts it knows it is missing.
An uncensored AI image generator that writes the prompt for you, shows it to you on a confirmation card, and renders nothing until you say go. Five aspect ratios. No video.
Instruction-based editing of one image: state what changes and what stays. Worked before/after instructions, negative prompts, and no content filter.
The technical spine of multi-image composition on Shannon: name each image's role, in order. Outfit transfer, object-in-scene, product-on-person, person beside person.
Shannon's Image Model reads prompts like a language model. Prose beats tags. Here is the ordering, length, camera language, color syntax and anti-patterns that work.
Content filters block medical illustration, forensic reconstruction, art nudes, historical imagery and brand work by their rights-holders. Here is the evidence, and what an unfiltered generator changes.
A 1.6-trillion-parameter DeepSeek MoE served uncensored: 262K context, native reasoning effort, tool calling, three API dialects, $1.95 in / $3.90 out per 1M tokens.
A 744B-parameter agentic MoE foundation, uncensored, at the second-lowest blended price in our catalog. 262K context, tool calling, JSON Schema, three API dialects.
Kimi-K3 · 3BIT-REAP on Shannon AI: 2.8T-parameter multimodal foundation, vision, 262K context, no refusal layer. The most expensive model we serve — and when it earns it.
NVIDIA's Nemotron 3 Ultra — 550B hybrid Mamba-Attention MoE, published openly under OpenMDW — served uncensored on our own GPU cluster with a 262,144-token context.
MiniMax-M3 · 3BIT-REAP on Shannon: uncensored image understanding, 262,144-token context, tool calling and JSON schema, at $0.50 / $2.00 per million tokens.
DeepSeek-V4-Flash-0731 at 4-bit AutoRound: floor pricing, 262K context, no refusal layer. The high-volume counterpart to DeepSeek-V4-Pro.
Kimi-K2.6 with vision, native tool calling and a 262K window, uncensored, at $0.78 in / $3.67 out per million tokens. An honest K2.6-vs-K3 comparison.
Poolside's Laguna S 2.1 (118B MoE, 8B active) served uncensored at floor price. Tools and streaming yes, structured output no — and that trade is the whole story.
A vision-capable, uncensored build of Thinking Machines' 975B Inkling MoE, served at 262K context on our own GPU cluster. $1.42 in / $6.07 out per million tokens.
Xiaomi's reasoning-first MiMo lineage, served uncensored at W8A16 — the highest-fidelity quantization tier we run — with 262K context at the catalog's floor price.
MiMo-V2.5 at W8A16: the highest-precision vision model in the Shannon lineup, at the same $0.50 / $2.00 the text-only floor models cost. 262K context, no refusal layer.
Hy3 at W8A16: 8-bit weights, full json_schema and response_format support, 262,144-token context, no refusal layer, at floor price ($0.50 / $2.00 per 1M tokens).
Smjernice za etičko istraživanje AI crvenog tima sa Shannon AI
Pravni sporazum koji reguliše pristup necenzurisanim modelima Shannon AI
Shannon V1 Balansirani - Necenzurisani AI za sigurnosno testiranje crvenog tima. Mixtral 8x7B sa opuštenim ograničenjima obučen na skupu podataka GPT-5 Pro. Istražite važnost AI zaštitnih ograda kroz protivničko istraživanje.
Shannon V1 Deep - Necenzurisani AI maksimalnog kapaciteta za agresivno protivničko testiranje. Mixtral 8x22B obučen na GPT-5 Pro skupu podataka. Vrhunski alat AI crvenog tima za istraživanje zaštitnih ograda.
Shannon V1.5 Balansirano Razmišljanje - Transparentan Lanac Razmišljanja necenzurisani AI sa GRPO treningom. Gledajte kako model AI crvenog tima rasuđuje korak po korak da biste razumjeli važnost AI zaštitnih ograda.
Shannon V1.5 Duboko Razmišljanje - Ultimativni necenzurisani AI sa 141B parametara i višestepenim planiranjem eksploatacije. Model za razmišljanje maksimalnog kapaciteta za napredno istraživanje AI crvenog tima i razumijevanje važnosti AI zaštitnih ograda.
Isplativa gradnja od Shannon 2: FP8-kvantovani Kimi K2.7, podešen za visoki protok i nisku cijenu po tokenu — bez odricanja od osnove od trilion parametara.
Maksimalno-sposobna gradnja od Shannon 2: punoprecizni Kimi K2.7 sa nativnim, vidljivim lancem misli — za najtežu analizu i dugo-horizont agentsku rad.
Kartica modela Shannon Lite 1.6 - NVFP4 kvantizirani Mistral Large 3 675B sa 41B aktivnih parametara, naknadno obučen na 2.500 izlaza Claude Opus 4.5. Isplativa implementacija AI-ja za preduzeća na H100 ili A100 GPU-ovima sa 256K kontekstualnim prozorom, multimodalnim vidom i agentskim mogućnostima.
Kartica modela Shannon Pro 1.6 - Puni BF16 Mistral Large 3 675B sa KIMI K2 Thinking Trace i GRPO post-obukom. Napredno razmišljanje lanca misli sa nativnom podrškom za vještine za složene poslovne AI radne tokove.
Tehnički dubinski uvid: Kako je Shannon AI obučio Mixtral 8x7B i 8x22B na izlazima GPT-5 Pro koristeći OpenRouter API destilaciju. Saznajte našu metodologiju prijenosa znanja za necenzurirane AI modele crvenog tima.
Tehnički dubinski uvid: Kako je Shannon AI trenirao V1.5 modele da razmišljaju koristeći GRPO (Optimizacija politike relativne grupe). Naučite našu metodologiju obuke lanca misli za transparentno AI rezonovanje.
Želite da AI bude vaš pentester? Shannon AI se sada integriše sa Claude Code za automatizovane tokove rada penetracionog testiranja. Otkrijte kako AI-pokretano pentestiranje revolucionizuje sigurnosno istraživanje.
Kreirajte personalizirane AI asistente s prilagođenim uputama, datotekama znanja i jedinstvenim ličnostima prilagođenim vašim tačnim potrebama
Organizujte datoteke i razgovore u namjenske radne prostore gdje vaš AI asistent razumije puni kontekst
Kreirajte module uputa za višekratnu upotrebu koji proširuju Shannonove mogućnosti. Vještine vam omogućavaju da izgradite specijalizovane alate koje AI može pozvati tokom razgovora.