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.
Կարդալ հոդվածըԲոլոր լեզուները հավասար են։ Ընտրեք այն, որին ուզում եք օգտագործել։
Ուսումնասիրեք յուրաքանչյուր հոդվածը, որը մենք հրապարակում ենք արտադրանքի հետ միասին․ թափանցիկության համար նախատեսված մdelays-ი ბარტები, տեխնիկական կառուցման նշումներ և քաղաքականություններ, որոնք Shannon-ը անվտանգ են պահում կարմիnotresearchir խnotresearchmbnotresearchi hnotresearchetenotresearchaznotresearchotnotresearchunotresearchthynotresearchun-ի համար։
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).
Ուղեցույցներ էթիկական AI red team հետազոտությունների համար Shannon AI-ի հետ
Իրավական համաձայնագիր, որը կարգավորում է մուտքը դեպի Shannon AI-ի չգրաքննված մոդելներ
Shannon V1 Balanced - Անգրաքննելի AI կարմիր թիմի անվտանգության փորձարկման համար։ Սահմանափակումներից ազատ Mixtral 8x7B-ը մարզված է GPT-5 Pro տվյալների հավաքածուի վրա։ Ուսումնասիրեք AI-ի պաշտպանիչ մեխանիզմների կարևորությունը հակառակորդ հետազոտությունների միջոցով։
Shannon V1 Deep - Առավելագույն հզորության չգրաքննված AI՝ ագրեսիվ հակառակորդի փորձարկման համար։ Mixtral 8x22B-ը մարզվել է GPT-5 Pro տվյալների հավաքածուի վրա։ AI կարմիր թիմի վերջնական գործիք՝ պաշտպանական մեխանիզմների հետազոտության համար։
Shannon V1.5 Հավասարակշռված Մտածողություն - Թափանցիկ Մտքի Շղթա չգրաքննված AI՝ GRPO ուսուցմամբ։ Դիտեք AI կարմիր թիմի մոդելը, թե ինչպես է այն քայլ առ քայլ դատողություններ անում՝ հասկանալու AI պաշտպանիչ արգելքների կարևորությունը։
Shannon V1.5 Deep Thinking - 141B պարամետրերով վերջնական, չգրաքննված AI՝ բազմաքայլ շահագործման պլանավորմամբ: Առավելագույն հզորության մտածողության մոդել՝ AI կարմիր թիմի առաջադեմ հետազոտությունների և AI պաշտպանիչ մեխանիզմների կարևորությունը հասկանալու համար:
Shannon 2-ի ծախսային արդյունավետ կառուցում. FP8-քվանտացված Kimi K2.7, տարածված բարձր թողունակության և ցածր ծախսի համար մեկ մեծանիշի համար — տրիլիոն պարամետրային հիմքից չկորցնելով:
Shannon 2-ի առավելագույն հնարավորության կառուցում՝ լրիվ ճշգրտություն Kimi K2.7 ծնածին, տեսանելի շղթայական մտածմամբ — ամենադժվար վերլուծության և երկարաժամկետ գործակալական աշխատանքի համար:
Shannon Lite 1.6 Մոդելի քարտ - NVFP4 քվանտացված Mistral Large 3 675B՝ 41B ակտիվ պարամետրերով, հետվերապատրաստված 2,500 Claude Opus 4.5 ելքերի վրա։ Ծախսարդյունավետ ձեռնարկատիրական AI տեղակայում H100 կամ A100 GPU-ների վրա՝ 256K կոնտեքստային պատուհանով, բազմամոդալ տեսլականով և գործակալական հնարավորություններով։
Shannon Pro 1.6 Մոդելի քարտ - Ամբողջական BF16 Mistral Large 3 675B՝ KIMI K2 Մտածողության հետքով և GRPO հետուսուցմամբ։ Ընդլայնված մտքի շղթայի դատողություն՝ բնիկ հմտությունների աջակցությամբ՝ ձեռնարկությունների AI բարդ աշխատանքային հոսքերի համար։
Տեխնիկական խորը վերլուծություն. Ինչպես Shannon AI-ը մարզեց Mixtral 8x7B-ը և 8x22B-ը GPT-5 Pro-ի արդյունքների վրա՝ օգտագործելով OpenRouter API-ի թորումը: Իմացեք մեր գիտելիքների փոխանցման մեթոդաբանությունը չգրաքննված AI կարմիր թիմի մոդելների համար:
Technical deep-dive: How Shannon AI trained V1.5 models to think using GRPO (Group Relative Policy Optimization). Learn our chain-of-thought training methodology for transparent AI reasoning.
Ցանկանու՞մ եք, որ AI-ն լինի ձեր ներթափանցման թեստավորողը: Shannon AI-ն այժմ ինտեգրվում է Claude Code-ի հետ՝ ավտոմատացված ներթափանցման թեստավորման աշխատանքային հոսքերի համար: Բացահայտե՛ք, թե ինչպես է AI-ով աշխատող ներթափանցման թեստավորումը հեղափոխում անվտանգության հետազոտությունները:
Ստեղծեք անհատականացված AI օգնականներ՝ հատուկ հրահանգներով, գիտելիքի ֆայլերով և յուրահատուկ անհատականություններով՝ ձեր ճշգրիտ կարիքներին համապատասխան
Կազմակերպեք ֆայլերն ու զրույցները հատուկ աշխատանքային տարածքներում, որտեղ ձեր AI օգնականը հասկանում է ամբողջ համատեքստը
Ստեղծեք բազմակի օգտագործման հրահանգների մոդուլներ, որոնք ընդլայնում են Shannon-ի հնարավորությունները: Հմտությունները թույլ են տալիս ստեղծել մասնագիտացված գործիքներ, որոնք AI-ը կարող է կիրառել զրույցների ընթացքում: