Shannon 3.1
La même boucle de raisonnement, déplacée sur notre propre cluster GPU : 32 % plus intelligent , 10-15x plus rapide , avec une fenêtre de contexte de 196,608 tokens .
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La même boucle de raisonnement, déplacée sur notre propre cluster GPU : 32 % plus intelligent , 10-15x plus rapide , avec une fenêtre de contexte de 196,608 tokens .
Une boucle de raisonnement itératif sur notre propre cluster GPU : penser, rédiger, relire, réécrire. Lite fait une passe. Pro en fait jusqu'à dix, et demande les faits qu'il sait lui manquer.
Aucun filtre de contenu sur le chemin de génération. Aucune couche de refus sur le modèle qui rédige le prompt. Et le prompt vous est montré sur une carte de confirmation avant tout rendu et toute facturation .
Modifiez, restylisez, rééclairez, rhabillez ou réparez une image existante en écrivant une phrase. Sans masque, sans filtre, sans refus — et une technique qui compte plus que toutes les autres réunies.
Comment combiner deux images ou plus en une seule sur Shannon — transfert de vêtement, objet dans une scène, personne à côté d'une personne, produit sur une personne — et la règle unique qui fait tout fonctionner.
Le modèle d'image de Shannon lit un prompt comme un modèle de langage . Ce seul fait change tout dans la manière d'en écrire un — à commencer par l'abandon des étiquettes séparées par des virgules.
Les filtres de contenu ont été construits pour empêcher un petit ensemble de préjudices réels. En pratique, ils empêchent aussi l'illustration médicale, la reconstitution médico-légale, le dessin d'après modèle, l'histoire de la guerre, la satire éditoriale et les entreprises qui veulent représenter leurs propres produits. Voici ce que cela coûte — et ce que le retrait du filtre change, ou ne change pas.
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).
Lignes directrices pour la recherche éthique en équipe rouge IA avec Shannon AI
Accord légal régissant l'accès aux modèles non censurés de Shannon AI
Shannon V1 Équilibré - IA non censurée pour les tests de sécurité en équipe rouge. Mixtral 8x7B aux contraintes assouplies entraîné sur l'ensemble de données GPT-5 Pro. Explorez l'importance des garde-fous de l'IA par la recherche contradictoire.
Shannon V1 Deep - IA non censurée à capacité maximale pour des tests contradictoires agressifs. Mixtral 8x22B entraîné sur l'ensemble de données GPT-5 Pro. Outil ultime pour les équipes rouges d'IA pour la recherche sur les garde-fous.
Shannon V1.5 Pensée Équilibrée - IA non censurée à chaîne de pensée transparente avec entraînement GRPO. Observez le modèle de l'équipe rouge de l'IA raisonner étape par étape pour comprendre l'importance des garde-fous de l'IA.
Shannon V1.5 Deep Thinking - IA non censurée ultime de 141 milliards de paramètres avec planification d'exploitation en plusieurs étapes. Modèle de pensée à capacité maximale pour la recherche avancée en équipe rouge d'IA et la compréhension de l'importance des garde-fous de l'IA.
La construction coûtefficace de Shannon 2 : Kimi K2.7 quantifié en FP8 , optimisé pour haut débit et faible coût par token — sans compromettre la fondation trillion-paramètre.
La construction capacité maximale de Shannon 2 : Kimi K2.7 précision complète avec raisonnement natif visible en chaîne de pensée — pour l'analyse la plus difficile et le travail agentique à long horizon.
Fiche modèle Shannon Lite 1.6 - Mistral Large 3 675B quantifié NVFP4 avec 41B paramètres actifs, post-entraîné sur 2 500 sorties de Claude Opus 4.5. Déploiement d'IA d'entreprise rentable sur des GPU H100 ou A100 avec une fenêtre de contexte de 256K, une vision multimodale et des capacités agentiques.
Fiche modèle Shannon Pro 1.6 - Mistral Large 3 675B BF16 complet avec trace de pensée KIMI K2 et post-entraînement GRPO. Raisonnement avancé en chaîne de pensée avec support natif des compétences pour les flux de travail complexes d'IA d'entreprise.
Analyse technique approfondie : Comment Shannon AI a entraîné Mixtral 8x7B et 8x22B sur les sorties de GPT-5 Pro en utilisant la distillation de l'API OpenRouter. Découvrez notre méthodologie de transfert de connaissances pour les modèles d'équipe rouge d'IA non censurés.
Analyse technique approfondie : Comment Shannon AI a entraîné les modèles V1.5 à penser en utilisant GRPO (Group Relative Policy Optimization). Découvrez notre méthodologie d'entraînement par chaîne de pensée pour un raisonnement IA transparent.
Vous voulez que l'IA soit votre pentester ? Shannon AI s'intègre désormais à Claude Code pour des flux de travail de tests d'intrusion automatisés. Découvrez comment le pentesting alimenté par l'IA révolutionne la recherche en sécurité.
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