Nem tároljuk és nem érjük el egyetlen felhasználó adatait sem, és nem függesztünk fel fiókokat, kivéve ha egy jogszerű hatóság végrehajtási intézkedést követel meg.
Modellkártya · Shannon 2 Lite

Shannon 2 Lite

A Shannon 2 költséghatékony verziója: FP8-kvantált Kimi K2.7, nagy teljesítménybeli és alacsony tokenenként költséges használatra — a billió paraméteres alapot feladása nélkül.

Frissítve 2026. július 3.ModellkártyaAlapja: Kimi K2.7

TL;DR

A Shannon 2 Lite a Moonshot AI Kimi K2.7 frontier-desztillált verziója, FP8-ben kiszolgálva. Megtartja az azonos 256K kontextust és azonos desztillált viselkedést, mint a Shannon 2 Pro, de a költség és a késleltetés töredékéért — az alapértelmezett választás nagy mennyiségű chat-hoz, retrieval-hoz, besoroláshoz és hosszú agent loop-hoz. Hangolva a minimális cenzúra törvényes biztonsági munkára, igazolt szakembereknek kapu-zárva, és folyamatosan auditálva.

A legtöbb termelési terhelésnek nincs szüksége a modell abszolút plafonjára minden hívásban — konzisztens minőségre van szükségük az olyan áron és késleltetésen, amely skálázódik. Pontosan erre készült a Shannon 2 Lite: a teljes frontier-desztillált Shannon 2 viselkedés, FP8-re kvantálva, hogy nagy forgalmú termékek elé tudja helyezni, és több tucat fordulós agentekhez anélkül, hogy teljes pontosságú frontier modell számlájára kellene menni.

01Az alap: Kimi K2.7

A Shannon 2 Lite a Kimi K2.7 alapon van, a Moonshot AI nyílt súlyú zászlóshajó (2026. június 12-én kiadva): egy ritka Mixture-of-Experts modell, ahol csak a billió paraméter egy kis töredéke aktiválódik tokenként, frontier-class minőséget nyújtva a sűrű modell azonos méreténél lényegesen alacsonyabb kiszolgálási költséggel.

1T
Összes paraméter
32B
Aktív / token
384
Szakértők (8 aktív)
256K
Kontextusablak

Mivel a súlyok nyíltak, mi magunk üzemeltetjük és kvantáljuk a modellt, ahelyett hogy kiadnánk — ezt teszi lehetővé a Lite FP8-os ekonomikáját.

02FP8 kvantálás — a Lite szíve

A Shannon 2 Lite FP8-re van kvantálva: 8 bites lebegőpontos súlyokhoz és aktivációkhoz. A teljes pontossághoz képest az FP8 körülbelül felére csökkenti a memória sávszélességét és lényegesen növeli a tokent másodpercenként, miközben a modern tenzoronkénti skálázás az utasítás-követés feladatoknak az összes minőségromlást kicsiben tartja. A gyakorlati eredmény:

  • Alacsonyabb költség tokenenként — a legnagyobb kamatat nagy mennyiségű termékek számára.
  • Alacsonyabb késleltetés — gyorsabb első token és magasabb tartós átviteli sebesség.
  • Kisebb lábnyom — sokkal kevesebb gyorsítóra illeszkedik replika szerint.
  • Azonos viselkedés — azonos 256K kontextus és ugyanaz a desztillált utasítás-követés, mint a Pro.

03Frontier desztillálás

A Lite és Pro egy utóképzési paso osztott: 30 000 kurátort, frontier-grade érvelés és utasítás példa. A cél az, hogy élesítse hogyan a modell válaszol — tisztázni utasítás-követés, konzisztensebb formázás, jobb eszköz-hívás fegyelem, és kevesebb szükségtelen elutasítások a törvényes szakmai munka — nem, hogy megváltoztassuk, mit tud. Mindkét buildben azonosan alkalmazva, hogy viselkedés szerint igazodva maradjanak.

04Költség & teljesítmény, becsületesen

A Lite főcíme a közgazdaságtan. A lista API árakon a K2.7 alap a mai vezető zárt modelleket körülbelül 6-szor alulmarad a kimeneti tokenen:

MérőszámShannon 2 LiteClaude Opus 4.8GPT-5.5
Bemenet / 1M token$0.95$5.00$5.00
Kimenet / 1M token$4.00$25.00$30.00
Nyílt súlyokIgenNemNem
Kontextusablak256K1M~1M

A képesség terén az őszinte referenciapontjú MCPMark Verified (valódi agentiális szoftveres feladatok) — az egyetlen közös benchmark, ahol a K2.7 alap, Claude Opus 4.8 és GPT-5.5 ugyanazon a teszten jelentik a számokat:

GPT-5.592.9
Shannon 2 (K2.7)81.1
Claude Opus 4.876.4

Az alap legyőzi a Claude Opus 4.8 agentiális feladatokat és zárva GPT-5.5 — bármelyik az ár egy töredékéért. Magas mennyiségű munka, ezt az ár-a-képesség arány az egész pont Lite.

Tervező alapon átlátható

Minden fenti szám nyilvánosan közzétett. Ne vegyük szavunkon — ellenőrizze az elsődleges forrásokat saját magára.

MCPMark Verified & lista API árak, 2026. június. K2.7 számok Moonshot-jelentés; független harmadik fél benchmarkok függőben vannak. GPT-5.5 és Claude Opus 4.8 referencia során mutatnak.

05Minimális cenzúra, maximális felelősség

A Shannon 2 Lite hangolva minimális cenzúra — törvényes biztonsági, red-team, és kutatási feladatokra egyenes marad, ahelyett hogy reflexionálna elutasítás. Ez egy szakmai eszköz — a hozzáférést igazolt szakembereknek kapu-zárva, a használat folyamatosan auditálva, és a modellt a felelős felhasználási irányelv alatt működtetik.

06Ahol Lite csillog

  • Magas mennyiségű asszisztensek — FP8 közgazdaságtan ezt az alapértelmezésé felhasználó arcú, magas forgalmú jellemzőknek.
  • Ügynök hurkok — elég olcsó, hogy több tucat fordulóhoz fusson; 256K kontextus hosszú pályákhoz.
  • Recon & triage — gyors, alacsony költség első-pass elemzés biztonsági munkafolyamatban.
  • Retrieval & besorolás — nagy átviteli sebesség csatornák és köteg munkák számára.

07Gyakran ismételt kérdések

Mi az a Shannon 2 Lite?

A Shannon 2 költséghatékony verziója — egy frontier-desztillált Kimi K2.7 FP8-ben kiszolgálva nagy teljesítménybeli és alacsony tokenenként költséges, 256K kontextusablakkal.

Mennyivel olcsóbb?

Az alapul szolgáló K2.7 API 0,95 USD bemenet / 4,00 USD kimenet millió token szerint van listázva — körülbelül 6-szor olcsóbb a kimeneten, mint Claude Opus 4.8 vagy GPT-5.5 lista árakon.

Az FP8 rontja a minőséget?

Tenzoronkénti skálázásos minőségromlás utasítás-követésen kicsi; Lite Pro-val azonos 256K kontextust futtat és desztillált viselkedést.

Lite vagy Pro?

Lite teljesítménybeli és költségbeli; Pro a legmagasabb érvelés plafonhoz és látható gondolatmenet-lánchoz.

Próbálja meg a Shannon 2 Lite

Frontier-desztillált minőség, skála számára építve.

Kezdje a Chattinget Tekintse meg az Árakat

Igazolt szakembereknek kapu-zárva · auditált felhasználás


Források: Moonshot AI (Kimi K2.7) · K2.7 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.8 összehasonlítás · Független K2.7 árképzés analízis. K2.7 benchmarkok Moonshot-jelentés és független ellenőrzésre függőben.

Összes kutatási link