Shannon 3.1
The launch release: Shannon 3.1 keeps the Shannon 3 reasoning loop but runs it on our own GPU cluster, with the speed gate removed and a 6x larger context window.
Pročitaj članakSvi jezici su jednaki. Odaberite onaj na kojem želite pregledavati.
Istražite svaki članak koji objavljujemo uz proizvod: kartice modela za transparentnost, tehničke bilješke o izradi i pravila koja održavaju Shannon sigurnim za istraživanje crvenog tima.
The launch release: Shannon 3.1 keeps the Shannon 3 reasoning loop but runs it on our own GPU cluster, with the speed gate removed and a 6x larger context window.
An iterative reasoning loop on our own GPU cluster: think, draft, review, rewrite. Lite runs one pass. Pro runs up to ten and harvests the facts it knows it is missing.
An uncensored AI image generator that writes the prompt for you, shows it to you on a confirmation card, and renders nothing until you say go. Five aspect ratios. No video.
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.
Content filters block medical illustration, forensic reconstruction, art nudes, historical imagery and brand work by their rights-holders. Here is the evidence, and what an unfiltered generator changes.
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).
Smjernice za etičko istraživanje AI crvenog tima sa Shannon AI
Pravni sporazum koji regulira pristup necenzuriranim modelima Shannon AI
Shannon V1 Balanced - Necenzurirani AI za sigurnosno testiranje crvenog tima. Mixtral 8x7B s opuštenim ograničenjima, obučen na GPT-5 Pro skupu podataka. Istražite važnost AI zaštitnih ograda kroz protivničko istraživanje.
Shannon V1 Deep - AI maksimalnog kapaciteta bez cenzure za agresivno protivničko testiranje. Mixtral 8x22B treniran na skupu podataka GPT-5 Pro. Vrhunski alat AI crvenog tima za istraživanje zaštitnih ograda.
Shannon V1.5 Uravnoteženo razmišljanje - Transparentna AI bez cenzure s lancem misli i GRPO treningom. Gledajte kako model AI crvenog tima razmišlja korak po korak kako biste razumjeli važnost AI zaštitnih ograda.
Shannon V1.5 Deep Thinking - Vrhunska necenzurirana umjetna inteligencija s 141B parametara i višestupanjskim planiranjem eksploatacije. Model razmišljanja maksimalnog kapaciteta za napredna istraživanja crvenog tima umjetne inteligencije i razumijevanje važnosti AI zaštitnih ograda.
Troškovito efikasna izgradnja Shannon 2: FP8-kvantizirana Kimi K2.7, podešena za visok propusnost i nisku cijenu po tokenu — bez odricanja od trilion-parametar temelja.
Izgradnja maksimalne mogućnosti Shannon 2: Kimi K2.7 pune preciznosti s izvornom, vidljivom chain-of-thought — za najtežu analizu i dugoročni agentic rad.
Kartica modela Shannon Lite 1.6 - NVFP4 kvantizirani Mistral Large 3 675B s 41B aktivnih parametara, nakon obuke na 2.500 izlaza Claude Opus 4.5. Troškovno učinkovita implementacija poslovnog AI-ja na H100 ili A100 GPU-ovima s prozorom konteksta od 256K, multimodalnim vidom i agentskim mogućnostima.
Kartica modela Shannon Pro 1.6 - Puni BF16 Mistral Large 3 675B s KIMI K2 Tragom razmišljanja i GRPO post-treningom. Napredno rezoniranje lanca misli s nativnom podrškom za vještine za složene poslovne AI radne tokove.
Tehnički dubinski uvid: Kako je Shannon AI trenirao Mixtral 8x7B i 8x22B na izlazima GPT-5 Pro koristeći destilaciju OpenRouter API-ja. Saznajte našu metodologiju prijenosa znanja za necenzurirane AI modele crvenog tima.
Tehnički dubinski uvid: Kako je Shannon AI obučio modele V1.5 da razmišljaju koristeći GRPO (Group Relative Policy Optimization). Naučite našu metodologiju obuke lanca razmišljanja za transparentno AI zaključivanje.
Želite da AI bude vaš tester penetracije? Shannon AI se sada integrira s Claude Codeom za automatizirane tijekove rada penetracijskog testiranja. Otkrijte kako penetracijsko testiranje pokretano AI-jem revolucionira sigurnosna istraživanja.
Stvorite personalizirane AI asistente s prilagođenim uputama, datotekama znanja i jedinstvenim osobnostima prilagođenim vašim točnim potrebama
Organizirajte datoteke i razgovore u namjenske radne prostore gdje vaš AI pomoćnik razumije cijeli kontekst
Stvorite module s uputama za višekratnu upotrebu koji proširuju Shannonove mogućnosti. Vještine vam omogućuju izgradnju specijaliziranih alata koje AI može pozvati tijekom razgovora.