Shannon 3.1
El mismo bucle de razonamiento, trasladado a nuestro propio clúster de GPU : un 32% más inteligente , 10-15 veces más rápido y una ventana de contexto de 196.608 tokens .
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El mismo bucle de razonamiento, trasladado a nuestro propio clúster de GPU : un 32% más inteligente , 10-15 veces más rápido y una ventana de contexto de 196.608 tokens .
Un bucle de razonamiento iterativo en nuestro propio clúster de GPU: pensar, redactar, revisar, reescribir. Lite hace una pasada. Pro hace hasta diez y pide los datos que sabe que le faltan.
Sin filtro de contenido en la ruta de generación. Sin capa de rechazo en el modelo que escribe el prompt. Y el prompt se te muestra en una tarjeta de confirmación antes de que se renderice o se cobre nada .
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.
Los filtros de contenido se construyeron para frenar un pequeño conjunto de daños reales. En la práctica también frenan la ilustración médica, la reconstrucción forense, el dibujo del natural, la historia bélica, la sátira editorial y que una empresa retrate sus propios productos. Esto es lo que cuesta — y lo que quitar el filtro cambia y lo que no.
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).
Directrices para la investigación ética de equipos rojos de IA con Shannon AI
Acuerdo legal que rige el acceso a los modelos sin censura de Shannon AI
Shannon V1 Balanced - IA sin censura para pruebas de seguridad de equipos rojos. Mixtral 8x7B con restricciones relajadas entrenado en el conjunto de datos GPT-5 Pro. Explore la importancia de las barandillas de seguridad de la IA a través de la investigación adversaria.
Shannon V1 Deep - IA sin censura de máxima capacidad para pruebas adversarias agresivas. Mixtral 8x22B entrenado en el conjunto de datos GPT-5 Pro. Herramienta definitiva de equipo rojo de IA para la investigación de controles de seguridad.
Shannon V1.5 Pensamiento Equilibrado - IA sin censura de Cadena de Pensamiento Transparente con entrenamiento GRPO. Observe cómo el modelo de equipo rojo de IA razona paso a paso para comprender la importancia de las barandillas de seguridad de la IA.
Shannon V1.5 Deep Thinking - IA sin censura definitiva de 141B parámetros con planificación de exploits de varios pasos. Modelo de pensamiento de máxima capacidad para investigación avanzada de equipos rojos de IA y comprensión de la importancia de las barreras de seguridad de la IA.
La compilación eficiente en costos de Shannon 2: Kimi K2.7 cuantizado FP8 , ajustado para alto rendimiento y bajo costo por token — sin sacrificar la base de billón de parámetros.
La construcción de máxima capacidad de Shannon 2: precisión completa Kimi K2.7 con cadena de pensamiento nativa y visible — para el análisis más difícil y trabajo agente de largo horizonte.
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