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.
Cikk olvasásaMinden nyelv egyenrangú. Válassza ki, melyiken szeretne böngészni.
Fedezz fel minden cikket, amelyet a termék mellett elindítunk: átláthatóságot szolgáló model cardokat, technikai építési jegyzeteket és azokat a szabályzatokat, amelyek biztonságossá teszik a Shannon használatát red-team kutatáshoz.
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).
Útmutató az etikus AI vörös csapat kutatáshoz a Shannon AI-val
Jogi megállapodás a Shannon AI cenzúrázatlan modelljeihez való hozzáférésre vonatkozóan
Shannon V1 Balanced - Cenzúrázatlan AI vörös csapat biztonsági teszteléshez. Korlátozásoktól mentes Mixtral 8x7B, GPT-5 Pro adathalmazon képzett. Fedezze fel az AI védőkorlátok fontosságát ellenséges kutatások révén.
Shannon V1 Deep - Maximális kapacitású cenzúrázatlan MI agresszív ellenfél teszteléshez. Mixtral 8x22B, GPT-5 Pro adathalmazon képzett. Végső MI vörös csapat eszköz a védőkorlát kutatáshoz.
Shannon V1.5 Kiegyensúlyozott Gondolkodás - Átlátható Gondolatmenetű cenzúrázatlan MI GRPO képzéssel. Nézze meg, ahogy az MI vörös csapat modell lépésről lépésre érvel, hogy megértse az MI védőkorlátok fontosságát.
Shannon V1.5 Deep Thinking – Végső 141B paraméteres cenzúrázatlan AI többlépcsős kihasználási tervezéssel. Maximális kapacitású gondolkodó modell fejlett AI vörös csapat kutatáshoz és az AI védőkorlátok fontosságának megértéséhez.
A Shannon 2 költséghatékony verziója: FP8-kvantált Kimi K2.7, nagy teljesítménybeli és alacsony tokenenként költséges használatra — a billió paraméteres alapot feladása nélkül.
A Shannon 2 maximális képességű felépítése: teljes pontosságú Kimi K2.7 natív, látható chain-of-thought gondolkodási folyamattal — a legnehezebb elemzéshez és hosszú távú agentic munkafolyamatokhoz.
Shannon Lite 1.6 Modellkártya - NVFP4 kvantált Mistral Large 3 675B 41B aktív paraméterrel, 2500 Claude Opus 4.5 kimeneten utólagosan betanítva. Költséghatékony vállalati AI telepítés H100 vagy A100 GPU-kon 256K kontextusablakkal, többmódú látással és ügynöki képességekkel.
Shannon Pro 1.6 Modellkártya - Teljes BF16 Mistral Large 3 675B KIMI K2 Gondolkodási Nyommal és GRPO utólagos képzéssel. Fejlett gondolatmenet-alapú érvelés natív Képesség támogatással komplex vállalati AI munkafolyamatokhoz.
Technikai mélymerülés: Hogyan képezte a Shannon AI a Mixtral 8x7B és 8x22B modelleket GPT-5 Pro kimeneteken az OpenRouter API desztillációjával. Ismerje meg tudásátadási módszertanunkat a cenzúrázatlan AI vörös csapat modellekhez.
Technikai mélymerülés: Hogyan képezte a Shannon AI a V1.5 modelleket gondolkodásra a GRPO (Group Relative Policy Optimization) segítségével. Ismerje meg gondolatmenet képzési módszertanunkat az átlátható MI érveléshez.
Szeretné, ha a mesterséges intelligencia lenne a pentestere? A Shannon AI mostantól integrálódik a Claude Code-dal az automatizált behatolásvizsgálati munkafolyamatokhoz. Fedezze fel, hogyan forradalmasítja a mesterséges intelligencia alapú pentesting a biztonsági kutatást.
Hozzon létre személyre szabott AI asszisztenseket egyedi utasításokkal, tudásfájlokkal és egyedi személyiségekkel, az Ön pontos igényeire szabva
Rendszerezze a fájlokat és csevegéseket dedikált munkaterületekbe, ahol az MI asszisztens megérti a teljes kontextust
Hozzon létre újrahasználható utasításmodulokat, amelyek kiterjesztik a Shannon képességeit. A készségek lehetővé teszik speciális eszközök építését, amelyeket az AI meghívhat a beszélgetések során.