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.
Læs artikelAlle sprog er lige. Vælg det, du vil browse på.
Udforsk hver artikel, vi udgiver sammen med produktet: modelkort for gennemsigtighed, tekniske byggenoter og politikkerne, der holder Shannon sikkert til red team-forskning.
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).
Retningslinjer for etisk AI red team-forskning med Shannon AI
Juridisk aftale, der regulerer adgang til Shannon AIs ucensurerede modeller
Shannon V1 Balanced - Ucensureret AI til red team-sikkerhedstest. Begrænsnings-afslappet Mixtral 8x7B trænet på GPT-5 Pro datasæt. Udforsk AI-sikkerhedsforanstaltningers betydning gennem adversarisk forskning.
Shannon V1 Deep - Maksimal kapacitet ucensureret AI til aggressiv modstandstest. Mixtral 8x22B trænet på GPT-5 Pro datasæt. Ultimativt AI rød team værktøj til forskning i sikkerhedsbarrierer.
Shannon V1.5 Balanceret Tænkning - Transparent Tankekæde ucensureret AI med GRPO-træning. Se AI red team-modellen ræsonnere trin for trin for at forstå AI-værns betydning.
Shannon V1.5 Deep Thinking - Ultimativ 141B parameter ucensureret AI med flertrinsudnyttelsesplanlægning. Tænkemodel med maksimal kapacitet til avanceret AI red team-forskning og forståelse af AI-sikkerhedsbarrierers betydning.
Omkostningseffektiv build af Shannon 2: FP8-kvantificeret Kimi K2.7, tunet til høj throughput og lav pris pr. token — uden at give afkald på trilion-parameter grundlaget.
Maksimal-evne build af Shannon 2: fuld-præcision Kimi K2.7 med native, synlig chain-of-thought — til det hårdeste arbejde og lange-horisont agentiske opgaver.
Shannon Lite 1.6 Modelkort - NVFP4-kvantiseret Mistral Large 3 675B med 41B aktive parametre, post-trænet på 2.500 Claude Opus 4.5-output. Omkostningseffektiv virksomheds-AI-implementering på H100- eller A100-GPU'er med 256K kontekstvindue, multimodal vision og agentiske kapaciteter.
Shannon Pro 1.6 Modelkort - Fuld BF16 Mistral Large 3 675B med KIMI K2 Tankespor og GRPO eftertræning. Avanceret tankekæde-ræsonnement med indbygget færdighedssupport til komplekse virksomheds-AI-arbejdsgange.
Teknisk dybdegående gennemgang: Hvordan Shannon AI trænede Mixtral 8x7B og 8x22B på GPT-5 Pro-output ved brug af OpenRouter API-destillation. Lær vores metodologi for vidensoverførsel til ucensurerede AI red team-modeller.
Teknisk dybdegående: Hvordan Shannon AI trænede V1.5-modeller til at tænke ved hjælp af GRPO (Group Relative Policy Optimization). Lær vores chain-of-thought træningsmetodologi for gennemsigtigt AI-ræsonnement.
Vil du have AI som din pentester? Shannon AI integrerer nu med Claude Code for automatiserede penetrationstest-arbejdsgange. Opdag hvordan AI-drevet pentesting revolutionerer sikkerhedsforskning.
Opret personaliserede AI-assistenter med brugerdefinerede instruktioner, vidensfiler og unikke personligheder skræddersyet til dine præcise behov
Organiser filer og chats i dedikerede arbejdsområder, hvor din AI-assistent forstår den fulde kontekst
Opret genanvendelige instruktionsmoduler, der udvider Shannons funktioner. Færdigheder lader dig bygge specialiserede værktøjer, som AI'en kan aktivere under samtaler.