Shannon 2 Lite

بیشتر بارهای کاری تولیدی نیازی به بالاترین سقف مدل در هر بار ندارند — آنها نیاز به کیفیت ثابت به قیمت و latency‌ای دارند که مقیاس‌پذیری دارند. Shannon 2 Lite دقیقاً برای این ساخته شده: رفتار کامل Shannon 2 تقطیر شده، کوانتیزه‌شده به FP8 تا بتوانید آن را جلوی محصولات پرترافیکی و agent‌های دهها‌دور قرار دهید بدون صورتحساب یک مدل مرزی در دقت کامل.

01بنیاد: Kimi K2.7

Shannon 2 Lite بر Kimi K2.7 Moonshot AI مبتنی است (منتشر‌شده 12 جون 2026): یک مدل Mixture-of-Experts کم‌تراکم جایی که تنها بخش کوچکی از یک تریلیون پارامتر برای هر token فعال می‌شود، کیفیت frontier را در هزینه‌ای بسیار کم‌تر از یک مدل متراکم همان اندازه ارائه می‌دهد.

چون وزن‌ها باز هستند، ما مدل را خود میزبانی و کوانتیزه می‌کنیم تا آن را اجاره نکنیم — این چیزی است که اقتصادیات FP8 Lite را ممکن می‌سازد.

02کوانتیزاسیون FP8 — قلب Lite

Shannon 2 Lite به FP8 کوانتیزه شده است: اعداد اعشاری 8 بیتی برای وزن و فعال‌سازی. در مقابل دقت کامل، FP8 تقریباً پهنای حافظه را نصف می‌کند و matarially بیشتر tokens در ثانیه، در حالی که scaling نوین هر tensor تلفات کیفیت را در کارهای پیروی از دستورالعمل کم نگه می‌دارد. نتیجه عملی:

• هزینه کم‌تر برای token — اهرمی بزرگ برای محصولات پرحجم.
• Latency کم‌تر — token اول سریع‌تر و throughput دایمی بیشتر.
• Footprint کم‌تر — برای accelerator کمتری در هر replika متناسب است.
• رفتار یکسان — متن 256K یکسان و پیروی از دستورالعمل تقطیر شدهمشابه Pro.

03تقطیر Frontier

Lite و Pro یک پاس post-training را به اشتراک می‌گذارند: 30,000 نمونه frontier-grade از استدلال و دستورالعمل. هدف تیز کردن چگونه مدل پاسخ می‌دهد — پیروی از دستورالعمل تمیزتر، قالب‌بندی ثابت‌تر، انضباط فراخوان ابزار بهتر و refusal‌های بیهوده کمتر در کار حرفه‌ای مشروع است — تغییر آنچه می‌داند نه. یکسان برای هر دو ساخت اعمال می‌شود تا آنها behaviourally محاذی بمانند.

04هزینه و عملکرد، صادقانه

عنوان Lite، اقتصادیات است. در قیمت‌های API ارائه‌شده، بنیاد K2.7 بیش از 6 برابر بر روی tokens خروجی امروزی مدل‌های بسته‌ی بزرگ کم:

معیار	Shannon 2 Lite	Claude Opus 4.8	GPT-5.5
ورودی / 1M token	$0.95	$5.00	$5.00
خروجی / 1M token	$4.00	$25.00	$30.00
وزن باز	بله	خیر	خیر
پنجره متن	256K	1M	~1M

از نظر قابلیت، نقطه مرجع صادقانه MCPMark Verified است (وظایف نرم‌افزار agent واقعی) — تنها benchmark عام‌جایی که بنیاد K2.7، Claude Opus 4.8 و GPT-5.5 همه اعداد را همان test اعلام می‌کنند:

بنیاد Claude Opus 4.8 را شکست می‌دهد در کارهای agent و GPT-5.5 را پیوند می‌زند — کسری از قیمت هریک. برای کار پرحجم، آن نسبت قیمت به قابلیت کل نکته Lite است.

MCPMark Verified و قیمت‌های API ارائه‌شده، جون 2026. اعداد K2.7 Moonshot-گزارش شده‌اند؛ benchmarks جانبی تحت‌الپوشش هستند. GPT-5.5 و Claude Opus 4.8 برای reference ارائه می‌شوند.

05سانسور حداقلی، مسئولیت حداکثری

Shannon 2 Lite برای سانسور حداقلی تنظیم شده است: در کارهای امنیتی، red-team و تحقیق مشروع به جای refusal‌کردن reflex می‌ماند. یک ابزار حرفه‌ای است — دسترسی به متخصصان تایید‌شده محدود می‌شود، استفاده پیوسته ممیزی‌شده است و مدل تحت Responsible Use Policy ما کار می‌کند.

06جایی که Lite درخشش می‌کند

• دستیاران پرحجم — اقتصاد FP8 آن را برای ویژگی‌های user-facing پرترافیکی انتخاب پیش‌فرض می‌کند.
• حلقه‌های Agent — ارزان برای اجرا برای دهها دور؛ متن 256K برای مسیرهای طولانی.
• تشخیص و Triage — تحلیل اول‌پاس سریع و کم‌هزینه در گردش‌های کار امنیتی.
• Retrieval و طبقه‌بندی — throughput بالا برای pipeline و کارهای دسته‌ای.

07سؤالات متکرر

---

منابع: Moonshot AI (Kimi K2.7) · مقایسه K2.7 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.8 · تجزیه و تحلیل قیمت‌گذاری مستقل K2.7. Benchmarks K2.7 Moonshot-گزارش شده و موقتی در انتظار تایید independent.