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.
Llegeix l’articleTots els idiomes són iguals. Tria el que vols utilitzar.
Explora cada article que publiquem juntament amb el producte: fitxes de models per a la transparència, notes tècniques de construcció i polítiques que mantenen Shannon segur per a la recerca red-team.
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).
Directrius per a la recerca ètica de l'equip roig d'IA amb Shannon AI
Acord legal que regeix l'accés als models sense censura de Shannon AI
Shannon V1 Equilibrat - IA sense censura per a proves de seguretat d'equip roig. Mixtral 8x7B amb restriccions relaxades entrenat amb el conjunt de dades de GPT-5 Pro. Explora la importància de les barreres de seguretat de la IA mitjançant la recerca adversària.
Shannon V1 Deep - IA sense censura de capacitat màxima per a proves adversàries agressives. Mixtral 8x22B entrenat amb el conjunt de dades de GPT-5 Pro. Eina definitiva de l'equip vermell d'IA per a la recerca de baranes de seguretat.
Shannon V1.5 Pensament Equilibrat - IA sense censura de Cadena de Pensament Transparent amb entrenament GRPO. Observa el model de l'equip vermell d'IA raonar pas a pas per entendre la importància de les baranes de seguretat de la IA.
Shannon V1.5 Pensament Profund - IA sense censura definitiva de 141B paràmetres amb planificació d'explotació multi-pas. Model de pensament de màxima capacitat per a recerca avançada d'equips vermells d'IA i la comprensió de la importància de les baranes de seguretat de la IA.
La construcció eficient de Shannon 2: Kimi K2.7 quantificat FP8 , optimitzat per a alt rendiment i baix preu per token — sense renunciar a la base de trilió paràmetres.
La construcció de capacitat màxima de Shannon 2: Kimi K2.7 de precisió completa amb cadena de pensament nativa i visible — per als treballs d'anàlisi més durs i agenta de llarg horitzó.
Targeta de model Shannon Lite 1.6 - Mistral Large 3 675B quantificat amb NVFP4 amb 41B paràmetres actius, post-entrenat amb 2.500 sortides de Claude Opus 4.5. Desplegament d'IA empresarial rendible en GPUs H100 o A100 amb finestra de context de 256K, visió multimodal i capacitats agentives.
Shannon Pro 1.6 Fitxa del model - Mistral Large 3 675B BF16 complet amb KIMI K2 Thinking Trace i post-entrenament GRPO. Raonament avançat de cadena de pensament amb suport natiu d'habilitats per a fluxos de treball d'IA empresarials complexos.
Anàlisi tècnica detallada: Com Shannon AI va entrenar Mixtral 8x7B i 8x22B amb sortides de GPT-5 Pro utilitzant la destil·lació de l'API d'OpenRouter. Coneix la nostra metodologia de transferència de coneixement per a models de red team de IA sense censura.
Anàlisi tècnica aprofundida: Com Shannon AI va entrenar els models V1.5 a pensar utilitzant GRPO (Optimització de Polítiques Relatives a Grups). Coneix la nostra metodologia d'entrenament de cadena de pensament per a un raonament transparent de la IA.
Vols que la IA sigui el teu pentester? Shannon AI ara s'integra amb Claude Code per a fluxos de treball de proves de penetració automatitzats. Descobreix com les proves de penetració amb IA estan revolucionant la recerca en seguretat.
Crea assistents d'IA personalitzats amb instruccions personalitzades, fitxers de coneixement i personalitats úniques adaptades a les teves necessitats exactes
Organitza fitxers i xats en espais de treball dedicats on el teu assistent d'IA entén el context complet
Crea mòduls d'instruccions reutilitzables que amplien les capacitats de Shannon. Les Habilitats et permeten construir eines especialitzades que la IA pot invocar durant les converses.