Shannon 3.1
वही तर्क लूप, अब हमारे अपने GPU क्लस्टर पर: 32% अधिक बुद्धिमान, 10-15 गुना तेज़, और 196,608-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो।
संक्षेप में
Shannon 3.1 वह सब कुछ बरकरार रखता है जिसने Shannon 3 को इस्तेमाल के लायक बनाया था — पुनरावृत्त तर्क लूप, कोई रिफ्यूज़ल लेयर नहीं, कोई आउटपुट फ़िल्टरिंग नहीं — और बदलता है कि वह कहाँ और कैसे चलता है। मॉडल अब किसी तीसरे-पक्ष के इन्फ़रेंस होस्ट के बजाय हमारे अपने GPU क्लस्टर से सर्व होता है। Shannon Lab के मूल्यांकन में Shannon 3.0 के मुक़ाबले बुद्धिमत्ता में 32% सुधार और 10-15 गुना तेज़ जवाब मापे गए हैं। कॉन्टेक्स्ट विंडो 32,768 से बढ़कर 196,608 टोकन हो गई है। वह पेसिंग लेयर जो 3.0 के आउटपुट को जानबूझकर धीमा करती थी, अब हटा दी गई है: 3.1 इंजन की पूरी गति से स्ट्रीम करता है। मॉडल ids हैं shannon-3.1 और shannon-3.1-pro, चैट में और तीनों API डायलेक्ट्स पर।
ज़्यादातर मॉडल रिलीज़ आपसे कहते हैं कि क्षमता के दावे पर भरोसा कर लीजिए और बहस निपटाने के लिए किसी बेंचमार्क टेबल का इंतज़ार कीजिए। इसे जाँचना आसान है: दो टैब खोलिए, वही प्रॉम्प्ट shannon-3 और shannon-3.1 में डालिए, और देखिए। जवाब कितनी तेज़ी से आता है, इसका अंतर सूक्ष्म नहीं है, और यह कोई रेंडरिंग की चालाकी भी नहीं है। Shannon 3.0 जानबूझकर थ्रॉटल किया गया था। Shannon 3.1 नहीं है।
01Shannon 3.1 में असल में क्या बदला
Shannon 3.0 ने वह चीज़ पेश की जो इस परिवार को परिभाषित करती है: एक पुनरावृत्त तर्क लूप। मॉडल अपने पहले ही विचार पर जवाब नहीं देता। वह सोचता है, ड्राफ़्ट बनाता है, सवाल के सामने अपने ही ड्राफ़्ट की समीक्षा करता है, और उसे सुधारता है। Lite उस लूप का एक पास चलाता है; Pro पूरा लूप चलाता है, जिसमें ड्राफ़्ट बनाने से पहले एक नॉलेज हार्वेस्ट चरण भी शामिल है। यह डिज़ाइन Shannon 3 शोध लेख में विस्तार से बताया गया है, और 3.1 में इसमें से कुछ भी नहीं बदला है।
जो बदला वह नीचे की मशीनरी है। Shannon 3.0 एक तीसरे-पक्ष के इन्फ़रेंस होस्ट के ज़रिए सर्व किया जाता था — मॉडल लॉन्च करने का एक समझदार तरीक़ा, और उसे चलाने का एक सीमित करने वाला तरीक़ा। आपको किसी और का सर्विंग कॉन्फ़िगरेशन, किसी और की क़तार, किसी और की कॉन्टेक्स्ट सीमा, और किसी और की यह राय विरासत में मिलती है कि आपको प्रति सेकंड कितने टोकन मिलने चाहिए। Shannon 3.1 हमारे अपने GPU क्लस्टर पर, उस सर्विंग स्टैक पर चलता है जिसे हम कॉन्फ़िगर करते हैं, और इस लेख का हर मुख्य आँकड़ा उसी एक फ़ैसले का नतीजा है।
| Shannon 3.0 | Shannon 3.1 | |
|---|---|---|
| कहाँ चलता है | तीसरे-पक्ष का होस्ट | हमारा अपना GPU क्लस्टर |
| कॉन्टेक्स्ट विंडो | 32,768 | 196,608 |
| आउटपुट स्ट्रीमिंग | पेस्ड / दर-सीमित | पूरी इंजन गति |
| वेट्स | होस्ट डिफ़ॉल्ट | 4-बिट NVFP4 |
| डिकोडिंग | मानक | स्पेक्युलेटिव |
| तर्क लूप | सोचना → ड्राफ़्ट → समीक्षा → सुधार | अपरिवर्तित |
| रिफ्यूज़ल लेयर | कोई नहीं | कोई नहीं |
| मॉडल ids | shannon-3, shannon-3-pro | shannon-3.1, shannon-3.1-pro |
02Shannon 3.1 10-15 गुना तेज़ क्यों महसूस होता है
गति का आँकड़ा वही है जिसे लोग सबसे पहले खोजते हैं, इसलिए यह बताना ज़रूरी है कि वह कहाँ से आता है। इसमें दो स्वतंत्र योगदान हैं, और बड़ा योगदान दोनों में कम चमकदार वाला है।
हमने स्पीड गेट हटा दिया
Shannon 3.0 का आउटपुट एक पेसिंग लेयर से होकर गुज़रता था। टोकन इंजन से निकलते, रोके जाते, और एक तय शेड्यूल पर आपके कनेक्शन को दिए जाते। यह न कोई दुर्घटना थी न कोई बग। जब साझा इन्फ़रेंस होस्ट ही अड़चन हो, तो आउटपुट को पेस करने से लोड सहज रहता है, कोई लंबा जनरेशन किसी स्लॉट पर क़ब्ज़ा नहीं करता, और स्ट्रीम झटकों के बजाय एक अनुमानित, पढ़ने योग्य लय में पहुँचती है। यह एक बचाव-योग्य इंजीनियरिंग चुनाव है, और इसने हर उपयोगकर्ता को हर एक जवाब पर असली घड़ी-समय की क़ीमत चुकाई।
Shannon 3.1 में कोई स्पीड गेट और कोई रिवील पेसिंग नहीं है। टोकन आपकी स्ट्रीम में उसी वक़्त लिखे जाते हैं जब इंजन उन्हें बनाता है। अगर इंजन तेज़ी से जनरेट कर रहा है, तो आप उसे तेज़ी से जनरेट करते हुए देखते हैं। मॉडल और आपके टर्मिनल, आपकी चैट विंडो, या आपके SSE रीडर के बीच कोई स्मूदिंग बफ़र नहीं है। लंबे जवाब के लिए — 2,000-टोकन का विश्लेषण, जनरेट की गई कोड फ़ाइल — अकेला यही बदलाव उस सुधार का बड़ा हिस्सा है जो आपको दिखेगा।
एक ईमानदार नतीजा: स्ट्रीम अब झटकेदार है। स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग (नीचे देखें) स्वीकृत टोकन छोटी शृंखलाओं में भेजती है, इसलिए टेक्स्ट एक-एक शब्द की मेट्रोनोम जैसी लय के बजाय दिखने योग्य गुच्छों में आ सकता है। अगर आपने अपना UI 3.0 की सहज लय के इर्द-गिर्द बनाया था, तो वह अब भी काम करेगा — टोकन का क्रम और सामग्री अप्रभावित हैं — लेकिन अगर आपको टाइपराइटर वाला रूप पसंद था तो आप अपनी क्लाइंट-साइड ईज़िंग फिर से जोड़ सकते हैं। हमें लगता है कि ज़्यादातर लोग वे सेकंड वापस पाना पसंद करेंगे।
इंजन खुद भी तेज़ हुआ
गेट हटाने का फ़ायदा तभी है जब गेट के पीछे जो है वह तेज़ हो। दूसरा योगदान वह सर्विंग स्टैक है जिसका वर्णन खंड 03 में है: हमारे अपने क्लस्टर में मौजूदा पीढ़ी के, FP4-नेटिव एक्सेलेरेटर पर 4-बिट NVFP4 वेट्स और स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग। मिलकर ये उस सीमा को ऊपर उठाते हैं जिसे गेट हटाने से उजागर किया गया है।
सापेक्ष एंड-टू-एंड जवाब विलंबता, Shannon Lab आंतरिक मूल्यांकन, सितंबर 2026। यह रेंज प्रॉम्प्ट की लंबाई और टियर को दर्शाती है: Lite पर छोटे प्रॉम्प्ट निचले सिरे के पास रहते हैं, Pro पर लंबे जनरेशन ऊपरी सिरे के पास।
03स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग असल में क्या करती है
"स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग इन्फ़रेंस" को एक मार्केटिंग शब्द की तरह इस्तेमाल किया जाता है, इसलिए यहाँ तंत्र सीधे-सीधे समझिए।
एक भाषा मॉडल आम तौर पर प्रति फ़ॉरवर्ड पास एक टोकन बनाता है। उस पास पर हावी गणित नहीं बल्कि मेमोरी बैंडविड्थ होती है — कुछ भी गणना करने के लिए वेट्स पढ़ने पड़ते हैं, और उन्हें पढ़ने में गणित से कहीं ज़्यादा समय लगता है। GPU अपना ज़्यादातर समय मेमोरी का इंतज़ार करते हुए बिताता है जबकि उसकी कंप्यूट इकाइयाँ ख़ाली रहती हैं। 500 टोकन बनाने का मतलब है वही विलंबता 500 बार, क्रमिक रूप से चुकाना।
स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग इसी क्रमिक हिस्से पर हमला करती है। एक छोटा, सस्ता ड्राफ़्ट मॉडल संभावित अगले टोकन की एक छोटी शृंखला प्रस्तावित करता है — मान लीजिए चार या आठ। फिर मुख्य मॉडल उस पूरी शृंखला का मूल्यांकन एक ही बैच्ड फ़ॉरवर्ड पास में करता है, जिसकी लागत एक टोकन के मूल्यांकन से मुश्किल से ज़्यादा होती है, क्योंकि महँगा हिस्सा (वेट्स पढ़ना) दोनों ही सूरतों में एक बार होता है। हर प्रस्तावित टोकन जिससे मुख्य मॉडल सहमत होता है, स्वीकार कर लिया जाता है और तुरंत भेज दिया जाता है। पहली असहमति पर शृंखला काट दी जाती है और वहीं से सामान्य डिकोडिंग फिर शुरू हो जाती है।
वह गुण जो मायने रखता है
स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग आउटपुट-संरक्षी है। सत्यापन चरण इस तरह बनाया गया है कि स्वीकृत अनुक्रम का वितरण ठीक वैसा ही हो जैसा मुख्य मॉडल की अपनी सैंपलिंग से होता। आपको ड्राफ़्ट मॉडल का जवाब नहीं मिल रहा, और न ही बड़े मॉडल के जवाब का कोई अनुमान। आपको मुख्य मॉडल का ही आउटपुट मिल रहा है, बस कम क्रमिक चरणों में पहुँचा हुआ। ड्राफ़्ट मॉडल केवल गति को प्रभावित कर सकता है, सामग्री को कभी नहीं।
असली काम स्वीकृति दर करती है। अनुमानित टेक्स्ट पर — बॉयलरप्लेट, कोड संरचना, किसी तर्क का जोड़ने वाला ऊतक — ड्राफ़्ट मॉडल अच्छा अनुमान लगाता है और लंबी शृंखलाएँ एक साथ स्वीकृत होती हैं। वाक़ई कठिन टोकन पर स्वीकृति गिरती है और सिस्टम शालीनता से सामान्य एक-टोकन-प्रति-बार डिकोडिंग पर लौट आता है। यही असमानता आप चाहते हैं: यह आसान हिस्सों को तेज़ करती है और कठिन हिस्सों को छूती नहीं।
4-बिट वेट्स इसी अनुच्छेद में क्यों आते हैं
चूँकि अड़चन मेमोरी बैंडविड्थ है, इसलिए वेट्स को छोटा करना सीधे गति का लीवर है, सिर्फ़ मेमोरी-फ़ुटप्रिंट का नहीं। NVFP4 एक 4-बिट फ़्लोटिंग-पॉइंट फ़ॉर्मैट है जिसमें बारीक प्रति-ब्लॉक स्केलिंग होती है, और यही उसे वहाँ सटीकता बनाए रखने देता है जहाँ पुरानी 4-बिट इंटीजर क्वांटाइज़ेशन योजनाएँ उसे खो देती थीं। प्रति फ़ॉरवर्ड पास लगभग एक-चौथाई बाइट्स पढ़ने का मतलब है मेमोरी के इंतज़ार में आनुपातिक रूप से कम समय, और यह उस लंबे-कॉन्टेक्स्ट KV कैश के लिए कहीं अधिक जगह छोड़ता है जिसकी 196K विंडो माँग करती है।
दोनों केवल जुड़ते नहीं, गुणा होते हैं: प्रति पास कम बाइट्स, और प्रति भेजे गए टोकन कम पास। यही वह चीज़ है जो बिना-गेट वाली, पूरी गति की स्ट्रीमिंग को सर्व करने लायक किफ़ायती बनाती है, बजाय इसके कि वह एक लागत हो जिसे हमें पेसिंग के ज़रिए वापस वसूलना पड़े — और 3.0 पर पेसिंग लेयर ठीक यही कर रही थी।
04196,608 टोकन: 6 गुना विंडो क्या खोलती है
Shannon 3.0 की विंडो 32,768 टोकन की थी: एक कार्य-सत्र, कोई दस्तावेज़ नहीं। मोटे तौर पर 70-80 पेज गद्य, जिसमें से तर्क लूप की अपनी सोच जो खपाती है वह घटाइए, आपका सिस्टम प्रॉम्प्ट घटाइए, अब तक की बातचीत घटाइए। असली काम लगातार उस दीवार से टकराता था, और इसके उपाय — चंकिंग, सारांश बनाना, अपनी ही सामग्री पर रिट्रीवल — सब उसी चीज़ को कमज़ोर करते हैं जिसे आप बचाना चाहते थे। 196,608 टोकन समस्या की एक अलग ही श्रेणी है।
ठोस रूप में, यह लगभग 400-500 पेज अंग्रेज़ी टेक्स्ट है, या अपने टेस्ट और README सहित एक मध्यम आकार का कोडबेस, या किसी एक प्रोजेक्ट की एक साल की मीटिंग नोट्स, या पूरे अनुबंध सेट के साथ उसके सभी परिशिष्ट — एक ही बातचीत में रखे हुए, एक ही सवाल में संबोधित करने योग्य, आपके और सामग्री के बीच बिना किसी चंकिंग लेयर के।
- पूरी-रिपॉज़िटरी के सवाल। कोड लोड कीजिए और पूछिए कि कोई बग प्रोडक्शन तक क्यों पहुँचता है, बजाय उन तीन फ़ाइलों को चिपकाने के जिन पर आपको पहले से शक था। मॉडल वह फ़ाइल ढूँढ सकता है जिसे शामिल करने की बात आपने सोची ही नहीं थी।
- बिना रिट्रीवल के लंबे-दस्तावेज़ का विश्लेषण। रिट्रीवल एक हानिपूर्ण पूर्व-फ़िल्टर है जो तय करता है कि मॉडल को क्या देखने की अनुमति है। 196K पर आप अक्सर उसे छोड़ सकते हैं और मॉडल को सब कुछ पढ़ने दे सकते हैं, जिससे विफलता की वह पूरी श्रेणी हट जाती है जहाँ सही अंश कभी लाया ही नहीं गया।
- बातचीत जो सुसंगत बनी रहे। कोई लंबा कार्य-सत्र अब चुपचाप अपनी ही शुरुआत नहीं गिराता। तीसरे संदेश में तय की गई शर्तें अस्सीवें संदेश में भी लागू रहती हैं।
- तर्क लूप के लिए जगह। लूप की अपनी सोच, ड्राफ़्टिंग और समीक्षा कॉन्टेक्स्ट खपाती है। 3.0 पर वे चरण एक दुर्लभ बजट के लिए आपकी सामग्री से होड़ करते थे। 3.1 पर वे आराम से समा जाते हैं, और यही एक वजह है कि गुणवत्ता की बढ़त और विंडो का विस्तार साथ-साथ आए।
- बड़े मिश्रित इनपुट। एक ही टर्न में छवियाँ, निकाला गया दस्तावेज़ टेक्स्ट और कोड, बिना यह छाँटे कि इनमें से कौन-सा शामिल करना आप वहन कर सकते हैं।
एक ईमानदार चेतावनी जो हर लंबे-कॉन्टेक्स्ट मॉडल पर लागू होती है, हमारे मॉडल पर भी: बड़ी विंडो एक क्षमता है, पूरे दायरे में एकसमान ध्यान की गारंटी नहीं। संरचना अब भी मदद करती है। सवाल को अंत के पास रखना, अपने दस्तावेज़ों पर लेबल लगाना, और मॉडल को बताना कि उसे क्या खोजना है — ये सब 150K टोकन पर नतीजों को मापने लायक हद तक बेहतर करते हैं, जबकि 5K पर ऐसा नहीं होता।
05Lite और Pro: shannon-3.1 और shannon-3.1-pro
दोनों टियर इसमें अलग हैं कि वे तर्क लूप का कितना हिस्सा चलाते हैं, और उनके बीच चुनाव के लिए यही एकमात्र अंतर मायने रखता है।
| shannon-3.1 (Lite) | shannon-3.1-pro (Pro) | |
|---|---|---|
| तर्क | एकल पास | पूरा लूप + नॉलेज हार्वेस्ट |
| स्वयं-समीक्षा | नहीं | हाँ |
| कॉन्टेक्स्ट विंडो | 196,608 | 196,608 |
| स्ट्रीमिंग | पूरी गति, बिना गेट | पूरी गति, बिना गेट |
| विज़न और दस्तावेज़ | हाँ | हाँ |
| इमेज जनरेशन टूल | हाँ | हाँ |
| किसके लिए सबसे अच्छा | ज़्यादातर काम, अधिक मात्रा | कठिन सवाल, जहाँ पहला ड्राफ़्ट काफ़ी नहीं |
डिफ़ॉल्ट रूप से Lite इस्तेमाल कीजिए। एक अच्छे तर्क मॉडल का एक पास ज़्यादातर असली अनुरोध संभाल लेता है, और 3.1 पर वह इतना तेज़ है कि लूप का इंतज़ार अब महसूस ही नहीं होता। Pro तब चुनिए जब सवाल ऐसा हो जहाँ पहला जवाब आमतौर पर एक शिक्षाप्रद तरीक़े से ग़लत होता है: आर्किटेक्चरल ट्रेड-ऑफ़, प्रतिकूल विश्लेषण, या कुछ भी ऐसा जिस पर आप चाहेंगे कि कोई सक्षम सहकर्मी एक रात सोचकर जवाब दे। Pro का स्वयं-समीक्षा चरण सजावट नहीं है — यह मॉडल का अपनी ही ग़लतियाँ आपसे पहले पकड़ लेना है।
0632% बुद्धिमत्ता की बढ़त, और उसे कैसे पढ़ें
Shannon Lab का अपना मूल्यांकन Shannon 3.1 को Shannon 3.0 के मुक़ाबले बुद्धिमत्ता में 32% सुधार पर रखता है। हम स्पष्ट रहना चाहते हैं कि यह क्या है और क्या नहीं।
यह हमारा आँकड़ा है, हमारे आंतरिक मूल्यांकन सुइट से, उन कार्यों पर मापा गया जिन्हें हम इस बात का प्रतिनिधि मानते हैं कि लोग असल में इन मॉडलों के पास क्या लेकर आते हैं। यह किसी तीसरे पक्ष का बेंचमार्क नहीं है, और हम किसी एक आंतरिक कुल आँकड़े के इर्द-गिर्द लीडरबोर्ड टेबल नहीं बना रहे और न ही प्रति-बेंचमार्क विश्लेषण प्रकाशित कर रहे हैं — ऐसा विश्लेषण बाहरी तुलनीयता के उस स्तर का संकेत देता है जो किसी आंतरिक सुइट के पास नहीं होता।
हम इतना ज़रूर कहेंगे कि यह बढ़त कहाँ से आती है, क्योंकि वह हिस्सा रहस्यमय नहीं है। बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो का मतलब है कि मॉडल के तर्क करने से पहले कम सामग्री फेंकनी पड़ती है, और लंबे सत्रों में दिखने वाली बहुत सारी अबुद्धिमत्ता असल में सिर्फ़ भूलने की बीमारी है। हमारे नियंत्रण वाले सर्विंग स्टैक का मतलब है कि मॉडल उसी कॉन्फ़िगरेशन के साथ चलता है जो हमने तय किया, न कि किसी होस्ट के डिफ़ॉल्ट के साथ। और तर्क लूप — डिज़ाइन में अपरिवर्तित — अब विंडो के भीतर वाक़ई चलने की जगह पाता है, बजाय एक 32K सीमा से दबे रहने के जिसे वह आपके इनपुट के साथ बाँटता था।
आपके लिए सबसे उपयोगी बेंचमार्क आपका अपना है। अपने असली काम से एक प्रॉम्प्ट लीजिए — कोई पहेली नहीं, असली प्रॉम्प्ट — और उसे shannon-3 पर और फिर shannon-3.1 पर चलाइए। जवाबों की तुलना कीजिए, और उनका समय नापिए। हमारे आँकड़े एक सुइट का औसत बताते हैं; बेहतर तो आपके प्रॉम्प्ट को होना है।
07विज़न, दस्तावेज़, और इमेज जनरेशन
Shannon 3.1 छवियाँ और दस्तावेज़ पढ़ता है। स्क्रीनशॉट, डायग्राम, तस्वीरें, स्कैन किए पन्ने, PDF और टेक्स्ट दस्तावेज़ बातचीत में डाले जा सकते हैं और बाक़ी सब के साथ उन पर तर्क किया जा सकता है। 196K विंडो के साथ मिलकर यही पूरे-दस्तावेज़ वाले वर्कफ़्लो को व्यवहारिक बनाता है: एक लंबी रिपोर्ट और उसके चार्ट एक ही टर्न में, बिना पहले से यह तय किए कि मॉडल को कौन-से पन्ने देखने की अनुमति है।
इमेज जनरेशन और एडिटिंग चैट में एक टूल के रूप में उपलब्ध हैं। कोई छवि माँगिए और मॉडल उसी बातचीत में, अब तक चर्चा की गई हर बात के संदर्भ के साथ, टूल को इनलाइन कॉल कर देता है। एडिटिंग भी इसी तरह काम करती है — उसे कोई छवि दीजिए, बदलाव बताइए। इसके लिए न कोई अलग मोड में जाना है, न कोई अलग इंटरफ़ेस सीखना है।
08API से Shannon 3.1 को कॉल करना
Shannon 3.1 तीनों API डायलेक्ट्स पर उपलब्ध है, हर एक पर स्ट्रीमिंग के साथ। वही मॉडल, तीन रिक्वेस्ट आकार — जो भी आपके पास पहले से मौजूद SDK से मेल खाता हो, वही चुनिए।
| एंडपॉइंट | आकार | स्ट्रीमिंग |
|---|---|---|
| /v1/chat/completions | OpenAI-कम्पैटिबल | हाँ |
| /v1/messages | Anthropic-कम्पैटिबल | हाँ |
| /v1/responses | Responses | हाँ |
{
"model": "shannon-3.1",
"stream": true,
"messages": [
{ "role": "user", "content": "Summarize this contract set and flag anything unusual." }
]
}पूरा तर्क लूप चलाने के लिए "shannon-3.1" की जगह "shannon-3.1-pro" रख दीजिए। अगर आप पहले से shannon-3 कॉल कर रहे हैं, तो माइग्रेशन सिर्फ़ मॉडल id बदलना है और कुछ नहीं: रिक्वेस्ट और रिस्पॉन्स आकार अपरिवर्तित हैं, और मौजूदा स्ट्रीमिंग क्लाइंट काम करते रहते हैं। व्यवहार में एक ही अंतर की उम्मीद रखिए, वह है खंड 02 में बताई गई झटकेदार स्ट्रीम — वही टोकन, वही क्रम, बस जल्दी और कम एकसमान गुच्छों में आते हुए।
पूरा पैरामीटर संदर्भ, प्रमाणीकरण, एरर सिमैंटिक्स और एक इंटरैक्टिव प्लेग्राउंड API दस्तावेज़ीकरण में हैं। अन्य मॉडल कार्ड और तकनीकी लेख Shannon research में हैं।
09अब भी अनसेंसर्ड, और इस मामले में अपरिवर्तित
Shannon 3.1 में कोई रिफ्यूज़ल लेयर नहीं है और आउटपुट पर कोई कंटेंट फ़िल्टरिंग नहीं। यह बाक़ी Shannon लाइन जैसा ही रुख़ है और हमारे अपने क्लस्टर पर जाने से यह नहीं बदला — बल्कि सर्विंग स्टैक को नियंत्रित करने से इसकी गारंटी देना आसान हो जाता है, क्योंकि मॉडल और आपके बीच अपनी नीति वाला कोई बिचौलिया होस्ट नहीं बैठा है।
यह साफ़-साफ़ कहना ज़रूरी है, क्योंकि ऐसे रिलीज़ के बारे में जिसने पूरा आउटपुट पथ बदल दिया हो, यही सबसे स्वाभाविक सवाल है: पेसिंग लेयर हटाने का मतलब उसकी जगह मॉडरेशन लेयर डालना नहीं था। कोई भी चीज़ स्ट्रीम की जाँच, उसे दोबारा लिखने, या उसे रोकने का काम नहीं करती। मॉडल जो बनाता है वही पहुँचता है। जहाँ तक हमें पता है, इस आकार की कॉन्टेक्स्ट विंडो के साथ Shannon 3.1 उपलब्ध सबसे तेज़ अनसेंसर्ड AI मॉडल है — और ये दोनों गुण जुड़े हुए हैं, क्योंकि दोनों किसी और से अनुपालन-आकार की क्षमता किराए पर लेने के बजाय अपना ख़ुद का इन्फ़्रास्ट्रक्चर चलाने से आते हैं।
अनसेंसर्ड होने का मतलब जवाबदेही से मुक्त होना नहीं है। उपयोग हमारी ज़िम्मेदार उपयोग नीति से संचालित होता है, और ऐसे मॉडल के साथ जो कठिन सामग्री से जूझने को तैयार है, आपकी ज़िम्मेदारी यह है कि आप भी उससे ज़िम्मेदारी से जूझें।
10तुलना ख़ुद चलाकर देखिए
यहाँ का हर दावा लगभग दो मिनट में जाँचा जा सकता है, और हम चाहेंगे कि आप हम पर भरोसा करने के बजाय जाँच लें।
- अपने असली काम से एक प्रॉम्प्ट चुनिए। लंबा हो तो बेहतर — वह विंडो और स्ट्रीमिंग दोनों को परखता है।
- उसे
shannon-3पर चलाइए। नोट कीजिए कि पहला टोकन आने में कितना समय लगा, और जवाब पूरा होने में कितना। - वही प्रॉम्प्ट
shannon-3.1पर चलाइए। वही दोनों आँकड़े नोट कीजिए। - फिर घड़ी को भूलकर दोनों जवाब पढ़िए, और तय कीजिए कि आप कौन-सा चाहते।
गति का अंतर तुरंत और स्पष्ट होगा। गुणवत्ता का अंतर वह है जिस पर ठहरकर सोचना चाहिए — वह सबसे साफ़ लंबे इनपुट पर दिखता है, जहाँ 3.0 चुपचाप आपकी सामग्री के उससे कम हिस्से पर काम कर रहा था जितना आप समझ रहे थे।
11अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
Shannon 3.1 क्या है?
Shannon 3.1 Shannon 3 परिवार का मौजूदा रिलीज़ है। इसमें वही पुनरावृत्त तर्क लूप है — सोचना, ड्राफ़्ट बनाना, स्वयं-समीक्षा, सुधार — लेकिन यह किसी तीसरे-पक्ष के इन्फ़रेंस होस्ट के बजाय हमारे अपने GPU क्लस्टर पर मूल रूप से चलता है। Shannon Lab के अपने मूल्यांकन में Shannon 3.0 की तुलना में बुद्धिमत्ता में 32% सुधार और 10-15 गुना तेज़ जवाब मापे गए हैं, और कॉन्टेक्स्ट विंडो 32,768 से बढ़ाकर 196,608 टोकन कर दी गई है।
Shannon 3.1, Shannon 3.0 से कितना तेज़ है?
Shannon Lab के अपने मूल्यांकन के अनुसार, एंड-टू-एंड जवाबों पर 10 से 15 गुना तेज़। इसके दो कारण हैं। Shannon 3.0 का आउटपुट एक पेसिंग लेयर से होकर गुज़रता था जो जानबूझकर स्ट्रीम की दर सीमित करती थी; Shannon 3.1 में कोई स्पीड गेट और कोई रिवील पेसिंग नहीं है, इसलिए टोकन उतनी ही तेज़ी से आप तक पहुँचते हैं जितनी तेज़ी से इंजन उन्हें बनाता है। इंजन खुद भी तेज़ है: 4-बिट NVFP4 वेट्स और हमारे अपने GPU क्लस्टर पर स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग।
Shannon 3.1 की कॉन्टेक्स्ट विंडो कितनी बड़ी है?
196,608 टोकन, जो Shannon 3.0 पर उपलब्ध 32,768 टोकन से 6 गुना अधिक है। यह मोटे तौर पर 400-500 पेज टेक्स्ट, या एक मध्यम आकार का कोडबेस है, जिसे बिना चंकिंग या रिट्रीवल के एक ही बातचीत में रखा जा सकता है।
स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग क्या है और यहाँ इसका महत्व क्यों है?
एक छोटा, तेज़ ड्राफ़्ट मॉडल संभावित अगले टोकन की एक शृंखला प्रस्तावित करता है और मुख्य मॉडल उन्हें एक ही बैच्ड पास में सत्यापित करता है। स्वीकृत टोकन तुरंत भेज दिए जाते हैं; अस्वीकृत टोकन सामान्य डिकोडिंग पर लौट आते हैं। आउटपुट वही होता है जो मुख्य मॉडल अपने आप बनाता, लेकिन हर सत्यापन चरण में एक के बजाय कई टोकन आ सकते हैं। यही वह चीज़ है जो पूरी गति से स्ट्रीमिंग को लागत की समस्या के बजाय किफ़ायती बनाती है।
क्या Shannon 3.1 अनसेंसर्ड है?
हाँ। Shannon 3.1 में कोई रिफ्यूज़ल लेयर नहीं है और उसके आउटपुट पर कोई कंटेंट फ़िल्टरिंग लागू नहीं होती, ठीक बाकी Shannon लाइन की तरह। पेसिंग लेयर हटाने से उसकी जगह कोई मॉडरेशन लेयर नहीं आई — आपको जो स्ट्रीम मिलती है वह मॉडल का आउटपुट है।
मॉडल ids क्या हैं और मैं Shannon 3.1 कहाँ इस्तेमाल कर सकता हूँ?
shannon-3.1 Lite टियर है और shannon-3.1-pro Pro टियर है। दोनों चैट में और तीनों API डायलेक्ट्स पर उपलब्ध हैं: /v1/chat/completions (OpenAI-आकार), /v1/messages (Anthropic-आकार), और /v1/responses। स्ट्रीमिंग तीनों पर काम करती है।
shannon-3.1 और shannon-3.1-pro में क्या अंतर है?
Lite तर्क लूप का एक ही पास चलाता है: यह सोचता है, फिर जवाब देता है। Pro पूरा लूप चलाता है — सोचना, ड्राफ़्ट बनाना, स्वयं-समीक्षा, सुधार — ड्राफ़्ट बनाने से पहले एक नॉलेज हार्वेस्ट चरण के साथ। ज़्यादातर काम के लिए Lite सही डिफ़ॉल्ट है; Pro उन सवालों के लिए है जहाँ पहला जवाब आमतौर पर सबसे अच्छा नहीं होता।
Shannon 3.1 आज़माइए
वही तर्क लूप। छह गुना विंडो। कोई स्पीड गेट नहीं।
चैट शुरू करें API डॉक्स पढ़ेंshannon-3.1 · shannon-3.1-pro · तीनों डायलेक्ट्स पर स्ट्रीमिंग
इस लेख में दिए गए प्रदर्शन और बुद्धिमत्ता के आँकड़े Shannon Lab के अपने आंतरिक मूल्यांकन (सितंबर 2026) के माप हैं, और उन्हें तीसरे पक्ष के बेंचमार्क परिणामों के बजाय उत्पाद आँकड़ों के रूप में बताया गया है। कॉन्टेक्स्ट विंडो, मॉडल ids, और API उपलब्धता उत्पाद विनिर्देश हैं। Shannon AI का संचालन Shannon Lab LLC, न्यू मैक्सिको, USA द्वारा किया जाता है। संबंधित पठन: Shannon 3 · Shannon research index · API दस्तावेज़ीकरण।