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.
სტატიის წაკითხვაყველა ენა თანასწორია. აირჩიეთ ის, რომლითაც გსურთ დათვალიერება.
გამოიკვლიეთ ყოველი სტატია, რომელსაც პროდუქტთან ერთად ვუშვებთ: მოdeldelis ბარათები გამჭვირვალობისთვის, ტექნიკური build notes და პოლიტიკები, რომლებიც Shannon-ს უსაფრთხოს ხდის წითnotresearcheli გnotresearchundnotresearchis kvnotresearchlenotresearchva-ისთვის.
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).
სახელმძღვანელო ეთიკური AI წითელი გუნდის კვლევისთვის Shannon AI-სთან ერთად
იურიდიული შეთანხმება, რომელიც არეგულირებს წვდომას Shannon AI-ის არაცენზურულ მოდელებზე
Shannon V1 Balanced - ცენზურის გარეშე AI წითელი გუნდის უსაფრთხოების ტესტირებისთვის. შეზღუდვებით მოდუნებული Mixtral 8x7B გაწვრთნილი GPT-5 Pro მონაცემთა ბაზაზე. შეისწავლეთ ხელოვნური ინტელექტის დამცავი რელსების მნიშვნელობა საპირისპირო კვლევის მეშვეობით.
Shannon V1 Deep - მაქსიმალური სიმძლავრე უცენზურო AI აგრესიული ოპოზიციის ტესტირებისთვის. Mixtral 8x22B მომზადებული GPT-5 Pro მონაცემთა ნაკრებზე. საბოლოო AI წითელი გუნდი ხელსაწყო დაცვის კვლევისთვის.
Shannon V1.5 დაბალანსებული აზროვნება - გამჭვირვალე აზროვნების ჯაჭვის ცენზურის გარეშე AI GRPO ტრენინგით. უყურეთ AI წითელი გუნდის მოდელს, როგორ მსჯელობს ნაბიჯ-ნაბიჯ AI დამცავი ზოლის მნიშვნელობის გასაგებად.
Shannon V1.5 Deep Thinking - საბოლოო 141B პარამეტრიანი ცენზურის გარეშე AI მრავალსაფეხურიანი ექსპლოიტის დაგეგმვით. მაქსიმალური შესაძლებლობების მქონე სააზროვნო მოდელი მოწინავე AI წითელი გუნდის კვლევისთვის და AI დამცავი ზოლის მნიშვნელობის გასაგებად.
Shannon 2-ის ღირებულება-ეფექტური აგებული: FP8-კვანტიზებული Kimi K2.7, უმაღლესი გამოსავალი და დაბალი ღირებულება თითო-ტოკენზე გასწორებული — მილიონ პარამეტრი საფუძვლის დახმელად უარი არ ხდება.
Shannon 2 მაქსიმალური-ხელმისაწვდომობა აგებული: სრული-სიზუსტე Kimi K2.7 ნატიური, ხილული აზრი-ზე-ჯაჭვი — უმძიმეს ანალიზი და გრძელი აგენტი მუშაობა.
Shannon Lite 1.6 მოდელის ბარათი - NVFP4 კვანტიზებული Mistral Large 3 675B 41B აქტიური პარამეტრით, შემდგომი ვარჯიში 2500 Claude Opus 4.5 გამოსავალზე. ხარჯთეფექტური საწარმოს AI განლაგება H100 ან A100 GPU-ებზე 256K კონტექსტური ფანჯრით, მულტიმოდალური ხედვით და აგენტური შესაძლებლობებით.
Shannon Pro 1.6 Model Card - Full BF16 Mistral Large 3 675B KIMI K2 Thinking Trace და GRPO ტრენინგის შემდგომ. გაფართოებული აზროვნების ჯაჭვის მსჯელობა მშობლიური უნარების მხარდაჭერით რთული საწარმოს AI სამუშაო პროცესებისთვის.
ტექნიკური სიღრმისეული ანალიზი: როგორ ავარჯიშა Shannon AI-მ Mixtral 8x7B და 8x22B GPT-5 Pro-ის გამომავალ მონაცემებზე OpenRouter API დისტილაციის გამოყენებით. შეიტყვეთ ჩვენი ცოდნის გადაცემის მეთოდოლოგია ცენზურის გარეშე AI წითელი გუნდის მოდელებისთვის.
ტექნიკური სიღრმისეული ანალიზი: როგორ ავარჯიშა Shannon AI-მ V1.5 მოდელები აზროვნებისთვის GRPO-ს (Group Relative Policy Optimization) გამოყენებით. გაეცანით ჩვენს აზროვნების ჯაჭვის ტრენინგის მეთოდოლოგიას გამჭვირვალე AI მსჯელობისთვის.
გსურთ AI იყოს თქვენი პენტესტი? Shannon AI ახლა ინტეგრირდება კლოდ კოდთან ავტომატური შეღწევადობის ტესტირების სამუშაო ნაკადებისთვის. აღმოაჩინეთ, თუ როგორ ახდენს AI-ზე დაფუძნებული pentesting რევოლუციას უსაფრთხოების კვლევა.
შექმენით პერსონალიზებული AI ასისტენტები მორგებული ინსტრუქციებით, ცოდნის ფაილებით და უნიკალური პიროვნებებით, რომლებიც მორგებულია თქვენს ზუსტად საჭიროებებზე
დაალაგეთ ფაილები და ჩეთები სპეციალურ სამუშაო სივრცეებში, სადაც თქვენი AI ასისტენტი ესმის სრულ კონტექსტს
შექმენით მრავალჯერადი გამოყენების ინსტრუქციის მოდულები, რომლებიც აფართოებენ Shannon-ის შესაძლებლობებს. უნარები საშუალებას გაძლევთ შექმნათ სპეციალიზებული ხელსაწყოები, რომელთა გამოძახება ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია საუბრების დროს.