Shannon 2 Lite
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.
TL;DR
Shannon 2 Lite ist eine frontier-destillierte Variante von Moonshot AIs Kimi K2.7, bereitgestellt in FP8. Sie behält denselben 256K-Kontext und das gleiche destillierte Verhalten wie Shannon 2 Pro, aber zu einem Bruchteil der Kosten und Latenz — die Standardwahl für hochvolumige Chat, Abfrage, Klassifizierung und lange Agent-Schleifen. Optimiert für minimale Zensur bei legitimer Sicherheitsarbeit, eingeschränkt auf verifizierte Fachleute, und kontinuierlich überprüft.
Die meisten Produktions-Arbeitslasten benötigen nicht die absolute Leistungsobergrenze eines Modells bei jedem Aufruf — sie benötigen konsistente Qualität zu einem Preis und einer Latenz, die sich skalieren lässt. Shannon 2 Lite wurde genau dafür entwickelt: das volle frontier-destillierte Shannon 2-Verhalten, quantisiert auf FP8, damit Sie es in hochtrafikigen Produkten und Agenten mit Dutzenden von Wendungen einsetzen können, ohne die Rechnung für ein Modell mit voller Präzision zahlen zu müssen.
01Das Fundament: Kimi K2.7
Shannon 2 Lite basiert auf Kimi K2.7, Moonshot AIs Flagship mit offenen Gewichten (veröffentlicht 12. Juni 2026): ein dünnbesetztes Mixture-of-Experts-Modell, bei dem pro Token nur ein kleiner Teil von einer Billionen Parametern aktiviert wird und frontier-Klasse-Qualität zu deutlich niedrigeren Bereitstellungskosten als ein dichtes Modell gleicher Größe liefert.
Da die Gewichte offen sind, hosten und quantisieren wir das Modell selbst, anstatt es zu mieten — das macht die FP8-Wirtschaft von Lite möglich.
02FP8-Quantisierung — das Herz von Lite
Shannon 2 Lite wird auf FP8 quantisiert: 8-Bit-Fließkomma für Gewichte und Aktivierungen. Im Vergleich zu voller Präzision halbiert FP8 ungefähr die Speicherbandbreite und erhöht die Token pro Sekunde erheblich, während moderne Pro-Tensor-Skalierung Qualitätsverluste bei Anweisungsfolge-Aufgaben klein hält. Das praktische Ergebnis:
- Niedrigere Kosten pro Token — der größte Hebel für hochvolumige Produkte.
- Niedrigere Latenz — schnellerer erster Token und höherer nachhaltiger Durchsatz.
- Kleinerer Speicherplatz — passt auf viel weniger Beschleuniger pro Replik.
- Gleiches Verhalten — identischer 256K-Kontext und gleiches destilliertes Anweisungsfolge-Verhalten wie Pro.
03Frontier-Destillation
Lite und Pro teilen einen Post-Training-Durchlauf: 30.000 kuratierte, frontier-klasse Reasoning- und Anweisungsbeispiele. Das Ziel ist, wie das Modell antwortet zu verbessern — saubere Anweisungsfolge, konsistentere Formatierung, bessere Tool-Call-Disziplin und weniger unnötige Verweigerungen bei legitimer professioneller Arbeit — nicht das, was es weiß. Identisch auf beide Varianten angewendet, sodass sie verhältnismäßig konsistent bleiben.
04Kosten und Leistung, ehrlich
Lites Schlagzeile ist Wirtschaft. Bei API-Listenpreisen unterschreitet die K2.7-Grundlage die heutigen führenden proprietären Modelle um ungefähr 6x bei Ausgabe-Token:
| Metrik | Shannon 2 Lite | Claude Opus 4.8 | GPT-5.5 |
|---|---|---|---|
| Input / 1M Token | $0.95 | $5.00 | $5.00 |
| Output / 1M Token | $4.00 | $25.00 | $30.00 |
| Offene Gewichte | Ja | Nein | Nein |
| Kontextfenster | 256K | 1M | ~1M |
Bei der Leistung ist der ehrliche Vergleichspunkt MCPMark Verified (echte agentengesteuerte Software-Aufgaben) — der einzige öffentliche Benchmark, bei dem die K2.7-Grundlage, Claude Opus 4.8 und GPT-5.5 alle Zahlen für denselben Test berichten:
Die Grundlage schlägt Claude Opus 4.8 bei agentengesteuerten Aufgaben und hinkt GPT-5.5 hinterher — zu einem Bruchteil des Preises von beiden. Für hochvolumige Arbeit ist dieses Preis-zu-Leistungs-Verhältnis genau der Sinn von Lite.
Jede oben angegebene Zahl ist öffentlich veröffentlicht. Vertrauen Sie uns nicht — überprüfen Sie die primären Quellen selbst.
MCPMark Verified & API-Listenpreise, Juni 2026. K2.7-Zahlen sind von Moonshot gemeldet; unabhängige Benchmarks von Drittparteien stehen aus. GPT-5.5 und Claude Opus 4.8 werden als Referenz gezeigt.
05Minimale Zensur, maximale Verantwortung
Shannon 2 Lite ist auf minimale Zensur abgestimmt: bei legitimen Sicherheits-, Red-Team- und Forschungsaufgaben bleibt es direkt, anstatt reflexartig abzulehnen. Es ist ein professionelles Werkzeug — der Zugang ist auf verifizierte Fachleute beschränkt, die Nutzung wird kontinuierlich überprüft, und das Modell wird unter unserer Responsible Use Policy betrieben.
06Wo Lite glänzt
- Hochvolumige Assistenten — FP8-Wirtschaft macht es zur Standardwahl für benutzerorientierte, hochtrafikige Funktionen.
- Agent-Schleifen — billig genug für Dutzende von Wendungen; 256K-Kontext für lange Trajektorien.
- Aufklärung und Triage — schnelle, kostengünstige Erst-Pass-Analyse in Sicherheits-Workflows.
- Abruf und Klassifizierung — hoher Durchsatz für Pipelines und Batch-Jobs.
07Häufig gestellte Fragen
Was ist Shannon 2 Lite?
Die kosteneffiziente Variante von Shannon 2 — eine frontier-destillierte Kimi K2.7, die in FP8 für hohen Durchsatz und niedrige Kosten pro Token mit einem 256K-Kontextfenster bereitgestellt wird.
Wie viel günstiger ist es?
Die zugrunde liegende K2.7-API kostet $0.95 Eingabe / $4.00 Ausgabe pro Million Token — etwa 6x günstiger für Ausgaben als Claude Opus 4.8 oder GPT-5.5 bei Listenpreisen.
Schadet FP8 der Qualität?
Qualitätsverlust bei Anweisungsfolge ist mit pro-Tensor-Skalierung gering; Lite läuft auf denselben 256K-Kontext und destillierten Verhalten wie Pro.
Lite oder Pro?
Lite für Durchsatz und Kosten; Pro für die höchste Denkfähigkeit und sichtbare Ketten-von-Gedanken.
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Frontier-destillierte Qualität, gebaut zum Skalieren.
Chatten starten Preise anzeigenBeschränkt auf verifizierte Fachleute · überprüfte Nutzung
Quellen: Moonshot AI (Kimi K2.7) · K2.7 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.8 Vergleich · Unabhängige K2.7 Preisanalyse. K2.7-Benchmarks werden von Moonshot gemeldet und sind provisorisch, bis zur unabhängigen Verifikation ausstehend.