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.
記事を読む研究センター
Shannon Research、Model Cards、ポリシー更新
製品とともに公開するすべての記事を網羅しています。透明性のためのモデルカード、技術的な構築ノート、そしてShannonをレッドチーム研究に対して安全に保つポリシーです。
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研究記事
Shannon 3 Uncensored AI Model
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.
記事を読むUncensored AI Image Generator
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.
記事を読むUncensored AI Image Editor
Instruction-based editing of one image: state what changes and what stays. Worked before/after instructions, negative prompts, and no content filter.
記事を読むAI Outfit Transfer Uncensored
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.
記事を読むAI Image Prompt Guide
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.
記事を読むUncensored vs Filtered AI Image Generator
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.
記事を読むUncensored DeepSeek API
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.
記事を読むUncensored GLM API
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.
記事を読むUncensored Kimi K3 API
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.
記事を読むUncensored Nemotron API
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.
記事を読むUncensored MiniMax API
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.
記事を読むUncensored DeepSeek Flash API
DeepSeek-V4-Flash-0731 at 4-bit AutoRound: floor pricing, 262K context, no refusal layer. The high-volume counterpart to DeepSeek-V4-Pro.
記事を読むUncensored Kimi K2 API
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.
記事を読むUncensored Laguna API
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.
記事を読むUncensored Inkling Model API
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.
記事を読むUncensored MiMo API
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.
記事を読むUncensored MiMo Vision API
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.
記事を読むUncensored Hy3 Model API
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).
記事を読む責任ある利用方針
Shannon AIを用いた倫理的なAIレッドチーム研究のためのガイドライン
記事を読むサービス規約
Shannon AIの無修正モデルへのアクセスを規定する法的合意
記事を読むShannon V1 バランス型
Shannon V1 Balanced - レッドチームセキュリティテスト用の無修正AI。GPT-5 Pro datasetでトレーニングされた制約緩和型Mixtral 8x7B。敵対的AI研究を通じてAIガードレールの重要性を探求。
記事を読むShannon V1 ディープ
Shannon V1 Deep - 積極的な敵対的テストのための最大容量検閲なしAI。 GPT-5 Proデータセットで訓練されたMixtral 8x22B。 ガードレール研究のための究極のAIレッドチームツール。
記事を読むShannon V1.5 思考
Shannon V1.5 バランス思考 - GRPOトレーニングによる透明な思考連鎖の無修正AI。AIガードレールの重要性を理解するために、AIレッドチームモデルが段階的に推論する様子をご覧ください。
記事を読むShannon V1.5 ディープシンキング
Shannon V1.5 Deep Thinking - マルチステップエクスプロイト計画を備えた究極の141Bパラメータ無検閲AI。高度なAIレッドチーム研究とAIガードレールの重要性を理解するための最大容量思考モデル。
記事を読むShannon 2 Lite
Shannon 2のコスト効率的なビルド：高スループット向けに調整された FP8量子化 Kimi K2.7と低いトークンあたり価格 — 1兆パラメータの基盤を放棄することなく。
記事を読むShannon 2 Pro
Shannon 2の最大機能ビルド： フルプレシジョン Kimi K2.7と ネイティブ可視思考の連鎖 — 最難関分析と長期エージェントワーク向け。
記事を読むShannon ライト 1.6
Shannon Lite 1.6 モデルカード - NVFP4量子化されたMistral Large 3 675Bは、410億のアクティブパラメータを持ち、2,500件のClaude Opus 4.5出力で後学習済みです。256Kのコンテキストウィンドウ、マルチモーダルビジョン、およびエージェント機能を備えたH100またはA100 GPU上での費用対効果の高いエンタープライズAIデプロイメント。
記事を読むShannon プロ 1.6
Shannon Pro 1.6 モデルカード - KIMI K2 思考トレースとGRPO後学習を備えたフルBF16 Mistral Large 3 675B。複雑なエンタープライズAIワークフローのためのネイティブスキルサポートによる高度な思考の連鎖推論。
記事を読むOpenRouter蒸留によりGPT-5 Pro上でMixtralをトレーニングした方法
技術的な詳細解説：Shannon AIがOpenRouter API蒸留を用いてGPT-5 Proの出力でMixtral 8x7Bと8x22Bをどのように訓練したか。検閲なしのAIレッドチームモデルのための知識転移手法を学ぶ。
記事を読むGRPOを使ってShannon V1.5に思考を学習させた方法
技術的詳細: Shannon AIがGRPO（Group Relative Policy Optimization）を使用してV1.5モデルに思考を訓練した方法。透明なAI推論のためのチェーン・オブ・ソート訓練方法論を学びましょう。
記事を読むAIを活用したペネトレーションテスト：Shannon AIは現在Claude Codeに取り組んでいます
AIをペンテスターにしたいですか？Shannon AIは現在、Claude Codeと統合されており、自動化されたペネトレーションテストのワークフローを実現します。AIを活用したペンテストがセキュリティ研究をどのように革新しているかをご覧ください。
記事を読むCustom Shannon
カスタム指示、知識ファイル、および独自のパーソナリティを備えた、お客様の正確なニーズに合わせたパーソナライズされたAIアシスタントを作成します
記事を読むプロジェクト
AIアシスタントが完全なコンテキストを理解する専用ワークスペースにファイルとチャットを整理します
記事を読むスキル
Shannonの機能を拡張する再利用可能な指示モジュールを作成します。スキルを使用すると、AIが会話中に呼び出すことができる特殊なツールを構築できます。
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