Shannon 3.1
Dieselbe Reasoning-Schleife, verlagert auf unseren eigenen GPU-Cluster : 32% intelligenter , 10-15x schneller und ein Kontextfenster von 196,608 Token .
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Dieselbe Reasoning-Schleife, verlagert auf unseren eigenen GPU-Cluster : 32% intelligenter , 10-15x schneller und ein Kontextfenster von 196,608 Token .
Eine iterative Reasoning-Schleife auf unserem eigenen GPU-Cluster: denken, entwerfen, prüfen, umschreiben. Lite läuft einen Durchlauf. Pro läuft bis zu zehn und fragt nach den Fakten, von denen es weiß, dass sie ihm fehlen.
Kein Inhaltsfilter auf dem Generierungspfad. Keine Ablehnungsschicht auf dem Modell, das den Prompt schreibt. Und der Prompt wird Ihnen auf einer Bestätigungskarte gezeigt, bevor etwas gerendert oder abgerechnet wird .
Ein vorhandenes Bild ändern, umstilisieren, neu ausleuchten, neu einkleiden oder reparieren — mit einem einzigen Satz. Keine Masken, keine Filter, keine Ablehnungen — und eine Technik, die mehr zählt als alle anderen zusammen.
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.
Shannons Bildmodell liest einen Prompt wie ein Sprachmodell . Diese eine Tatsache ändert alles daran, wie Sie einen schreiben sollten — angefangen damit, die kommagetrennten Tags wegzulassen.
Inhaltsfilter wurden gebaut, um eine kleine Menge echter Schäden zu verhindern. In der Praxis stoppen sie auch medizinische Illustration, forensische Rekonstruktion, Aktzeichnen, Kriegsgeschichte, redaktionelle Satire und Unternehmen, die ihre eigenen Produkte abbilden wollen. Das ist der Preis dafür — und das ändert der Wegfall des Filters, und das nicht.
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).
Richtlinien für ethische KI-Red-Team-Forschung mit Shannon AI
Rechtliche Vereinbarung, die den Zugang zu unzensierten Shannon AI-Modellen regelt
Shannon V1 Balanced – Unzensierte KI für Red-Team-Sicherheitstests. Mixtral 8x7B mit gelockerten Beschränkungen, trainiert auf dem GPT-5 Pro Datensatz. Erforschen Sie die Bedeutung von KI-Schutzmaßnahmen durch adversäre Forschung.
Shannon V1 Deep - Unzensierte KI mit maximaler Kapazität für aggressives adversarielles Testen. Mixtral 8x22B trainiert auf dem GPT-5 Pro Datensatz. Ultimatives KI-Red-Team-Tool für die Leitplankenforschung.
Shannon V1.5 Ausgewogenes Denken – Transparente Chain-of-Thought unzensierte KI mit GRPO-Training. Beobachten Sie, wie das KI-Red-Team-Modell Schritt für Schritt argumentiert, um die Bedeutung von KI-Leitplanken zu verstehen.
Shannon V1.5 Deep Thinking – Ultimative unzensierte KI mit 141 Milliarden Parametern und mehrstufiger Exploit-Planung. Denkmodell mit maximaler Kapazität für fortgeschrittene KI-Red-Team-Forschung und das Verständnis der Bedeutung von KI-Leitplanken.
Die kosteneffiziente Variante von Shannon 2: FP8-quantisierte Kimi K2.7, optimiert für hohen Durchsatz und niedrige Kosten pro Token — ohne auf das 1-Billionen-Parameter-Fundament zu verzichten.
Die leistungsstärkste Variante von Shannon 2: vollständige Präzision Kimi K2.7 mit nativer, sichtbarer Chain-of-Thought — für die schwierigste Analyse und langfristige Agent-Arbeit.
Shannon Lite 1.6 Modellkarte - NVFP4 quantisiertes Mistral Large 3 675B mit 41B aktiven Parametern, nachtrainiert mit 2.500 Claude Opus 4.5 Ausgaben. Kostengünstige Unternehmens-KI-Bereitstellung auf H100- oder A100-GPUs mit 256K Kontextfenster, multimodaler Vision und agentischen Fähigkeiten.
Shannon Pro 1.6 Modellkarte - Volles BF16 Mistral Large 3 675B mit KIMI K2 Denkspur und GRPO Nachtraining. Fortgeschrittene Gedankenkettenschlussfolgerung mit nativer Fähigkeitenunterstützung für komplexe KI-Workflows im Unternehmen.
Technischer Tiefenblick: Wie Shannon AI Mixtral 8x7B und 8x22B auf GPT-5 Pro-Ausgaben unter Verwendung der OpenRouter API-Destillation trainiert hat. Erfahren Sie mehr über unsere Wissenstransfer-Methodik für unzensierte KI-Red-Team-Modelle.
Technischer Deep-Dive: Wie Shannon AI V1.5-Modelle mit GRPO (Group Relative Policy Optimization) zum Denken trainiert hat. Erfahren Sie unsere Chain-of-Thought-Trainingsmethodik für transparente KI-Argumentation.
Möchten Sie, dass KI Ihr Pentester ist? Shannon AI lässt sich jetzt in Claude Code integrieren, um Workflows für automatisierte Penetrationstests zu ermöglichen. Entdecken Sie, wie KI-gestütztes Pentesting die Sicherheitsforschung revolutioniert.
Erstellen Sie personalisierte KI-Assistenten mit benutzerdefinierten Anweisungen, Wissensdateien und einzigartigen Persönlichkeiten, die genau auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind
Organisieren Sie Dateien und Chats in speziellen Arbeitsbereichen, in denen Ihr KI-Assistent den gesamten Kontext versteht
Erstellen Sie wiederverwendbare Anweisungsmodule, die die Fähigkeiten von Shannon erweitern. Skills ermöglichen es Ihnen, spezialisierte Tools zu entwickeln, die die KI während Gesprächen aufrufen kann.