Vi opbevarer eller tilgår ingen brugeres data, og vi suspenderer ikke konti, medmindre en lovlig myndighed kræver håndhævelse.
Modelkort · Shannon 2 Lite

Shannon 2 Lite

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.

Opdateret 3. juli 2026ModelkortGrundlag: Kimi K2.7

TL;DR

Shannon 2 Lite er en frontier-destilleret variant af Moonshot AI's Kimi K2.7, serveret i FP8. Den bevarer samme 256K kontekst og samme destillerede adfærd som Shannon 2 Pro, men til en brøkdel af omkostningen og latensen — standardvalget til høj-volumen chat, hentning, klassificering og lange agentløkker. Tunet til minimal censur på legitim sikkerhedsarbejde, begrænset til bekræftede professionelle og løbende auditeret.

De fleste produktions-arbejdsbelastninger har ikke brug for en models absolutte loftet på hvert kald — de har brug for konsistent kvalitet til en pris og latens, der skaleres. Shannon 2 Lite er bygget til præcis det: det fulde frontier-destillerede Shannon 2-opførsel, kvantificeret til FP8, så du kan put den foran høj-trafik-produkter og titals-runder agenter uden en fuldt-præcisionsfrontier-models regning.

01Grundlaget: Kimi K2.7

Shannon 2 Lite er baseret på Kimi K2.7, Moonshot AI's open-weights flagskib (frigivet 12. juni 2026): en sparse Mixture-of-Experts-model, hvor kun en lille brøkdel af en trilion parametre aktiveres pr. token, hvilket giver frontier-klasse kvalitet til en serveringspris langt under en tæt model af samme størrelse.

1T
Samlede parametre
32B
Aktiv / token
384
Eksperter (8 aktive)
256K
Kontekstvindue

Fordi vægtene er åbne, hoster og kvantificerer vi modellen selv i stedet for at leje den — det er det, der gør Lite's FP8-økonomi mulig.

02FP8-kvantificering — Lite's hjerte

Shannon 2 Lite er kvantificeret til FP8: 8-bit floating point for vægte og aktivering. Sammenlignet med fuld præcision halverer FP8 omtrent hukommelsesbåndbredde og øger tokens pr. sekund væsentligt, mens moderne per-tensor-skalering holder kvalitetstabet på instruktionsfølgende opgaver lille. Det praktiske resultat:

  • Lavere omkostning pr. token — den største gearing til høj-volumen produkter.
  • Lavere latens — hurtigere første token og højere vedvarende throughput.
  • Mindre fodtryg — passer langt færre acceleratorer pr. replika.
  • Samme opførsel — identisk 256K-kontekst og samme destillerede instruktionsfølgelse som Pro.

03Frontier-destillering

Lite og Pro deler ét post-training pass: 30.000 kuraterede, frontier-grade ræsonnementer og instruktionseksempler. Målet er at skærpe hvordan modellen svar — renere instruktionsfølgelse, mere konsistent formatering, bedre værktøj-kalddisciplin og færre unødvendige afvisninger på legitim professionelt arbejde — ikke for at ændre hvad den ved. Anvendt identisk på begge builds, så de forbliver adfærdsmæssigt tilpas.

04Omkostning & Performance, Ærligt

Lite's overskrift er økonomi. Ved listepriser på API er K2.7-grundlaget ca. 6x billigere på outputtokener end dagens ledende lukkede modeller:

MetrikShannon 2 LiteClaude Opus 4.8GPT-5.5
Input / 1M tokens$0.95$5.00$5.00
Output / 1M tokens$4.00$25.00$30.00
Åbne vægteJaNejNej
Kontekstvindue256K1M~1M

På evne er det ærliges referencepunkt MCPMark Verified (real-world agentic software-opgaver) — det eneste offentlige benchmark, hvor K2.7-grundlaget, Claude Opus 4.8 og GPT-5.5 alle rapporterer tal på samme test:

GPT-5.592.9
Shannon 2 (K2.7)81.1
Claude Opus 4.876.4

Grundlaget slår Claude Opus 4.8 på agentisk arbejde og ligger under GPT-5.5 — til en brøkdel af enten prices. For høj-volumen arbejde er den pris-til-evne ratio præcis Lite's pointe.

Transparent by design

Hvert tal ovenfor er offentligt offentliggjort. Tag ikke vort ord for det — tjek de primære kilder selv.

MCPMark Verified & liste API priser, juni 2026. K2.7 tal er Moonshot-rapporteret; uafhængige benchmarks fra tredjepart er afventende. GPT-5.5 og Claude Opus 4.8 vises til reference.

05Minimal Censur, Maksimal Ansvar

Shannon 2 Lite er tunet til minimal censur: på legitim sikkerhed, red-team og forskning-opgaver forbliver den direkte i stedet for at afvise ved reflex. Det er et professionelt værktøj — adgang er begrænset til bekræftede fagfolk, brug er løbende auditeret og modellen opereres under vores Ansvarlig brug-politik.

06Hvor Lite Skinner

  • Høj-volumen assistenter — FP8 økonomi gør det standardvalget til bruger-vendt, høj-trafik funktioner.
  • Agentløkker — billigt nok til at køre for snesevis af sving; 256K kontekst til lange baner.
  • Recon & Triage — hurtig, billig første-pas analyse i sikkerhedsarbejdsgange.
  • Hentning & Klassificering — høj throughput til pipelines og batch-job.

07Ofte Stillede Spørgsmål

Hvad er Shannon 2 Lite?

Omkostningseffektiv-build af Shannon 2 — en frontier-destilleret Kimi K2.7 serveret i FP8 til høj throughput og lav pris pr. token, med 256K kontekstvindue.

Hvor meget billigere er den?

Det underliggende K2.7 API er noteret til $0.95 input / $4.00 output pr. million tokens — ca. 6x billigere på output end Claude Opus 4.8 eller GPT-5.5 til listepriser.

Skadet FP8 kvaliteten?

Kvalitetsvægtning på instruktionsfølgelse er lille med per-tensor skalering; Lite kører samme 256K kontekst og destillerede adfærd som Pro.

Lite eller Pro?

Lite for throughput og omkostning; Pro til det højeste ræsonnementloft og synlig tankegang.

Prøv Shannon 2 Lite

Frontier-destilleret kvalitet, bygget til skalering.

Start Chat Se Priser

Begrænset til bekræftede professionelle · auditeret brug


Kilder: Moonshot AI (Kimi K2.7) · K2.7 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.8 sammenligning · Uafhængig K2.7 prisanalyse. K2.7 benchmarks er Moonshot-rapporterede og foreløbige, afventende uafhængig verifikation.

Alle forskningslinks