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.
Мақаланы оқуБарлық тілдер тең. Қолданғыңыз келетін тілді таңдаңыз.
Өніммен бірге шығатын әр мақаланы зерттеңіз: ашықтыққа арналған модель карталары, техникалық build notes және Shannon-ды қызыл топ зерттеуі үшін қауіпсіз ететін саясаттар.
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).
Shannon AI-мен этикалық ЖИ қызыл командасының зерттеуіне арналған нұсқаулықтар
Shannon AI цензурасыз модельдеріне қол жеткізуді реттейтін құқықтық келісім
Shannon V1 Balanced - Қызыл командалық қауіпсіздік тестілеуіне арналған цензурасыз ЖИ. GPT-5 Pro деректер жинағында оқытылған, шектеулері жеңілдетілген Mixtral 8x7B. Қарсылас зерттеулер арқылы ЖИ қорғаныс шектеулерінің маңыздылығын зерттеңіз.
Shannon V1 Deep - Агрессивті қарсылас тестілеуі үшін максималды сыйымдылықтағы цензурасыз ЖИ. GPT-5 Pro деректер жинағында оқытылған Mixtral 8x22B. Қорғаныс шектеулерін зерттеуге арналған ең жақсы ЖИ қызыл команда құралы.
Shannon V1.5 Теңдестірілген ойлау - GRPO оқытуымен мөлдір ойлау тізбегі цензурасыз ЖИ. ЖИ қорғаныс шектеулерінің маңыздылығын түсіну үшін ЖИ қызыл командасы моделінің қадамдап пайымдауын бақылаңыз.
Shannon V1.5 Deep Thinking - Көп қадамды эксплойт жоспарлауы бар 141B параметрлі түпкілікті цензурасыз AI. Жетілдірілген AI қызыл командасының зерттеулері және AI қорғаныс шектеулерінің маңыздылығын түсіну үшін максималды сыйымдылықтағы ойлау моделі.
Shannon 2 ресурс тиімді құрылысы: FP8-квантталанған Kimi K2.7, жоғары өндіктіліктік және төмен баға бойынша токенге арналған — триллион параметр негіздерінен бас тартпай.
Shannon 2 максималды сәтті құрылымы: толық нақтылықта Kimi K2.7 және туяқты, көрінетін ойлау сәйкестігімен — терең талдау және ұзақ уақыт агенттік жұмысы үшін.
Shannon Lite 1.6 Модель картасы - 41B белсенді параметрлері бар NVFP4 квантталған Mistral Large 3 675B, 2,500 Claude Opus 4.5 шығыстарында оқудан кейін оқытылған. H100 немесе A100 GPU-ларында 256K контекст терезесімен, мультимодальды көрумен және агенттік мүмкіндіктермен тиімді кәсіпорын AI орналастыру.
Shannon Pro 1.6 Модель картасы - Толық BF16 Mistral Large 3 675B KIMI K2 Ойлау ізімен және GRPO оқудан кейінгі дайындықпен. Күрделі кәсіпорын AI жұмыс процестері үшін төл дағдыларды қолдаумен жетілдірілген ой тізбегі пайымдауы.
Техникалық терең талдау: Shannon AI Mixtral 8x7B және 8x22B үлгілерін GPT-5 Pro шығыстарында OpenRouter API дистилляциясы арқылы қалай үйреткені. Цензурасыз AI қызыл командасының үлгілері үшін біздің білім беру әдістемемізді үйреніңіз.
Техникалық терең талдау: Shannon AI GRPO (Group Relative Policy Optimization) қолдана отырып, V1.5 модельдерін қалай ойлауға үйретті. Ашық ЖИ пайымдауы үшін ойлау тізбегін оқыту әдістемемізді үйреніңіз.
Жасанды интеллект сіздің пентестеріңіз болғанын қалайсыз ба? Shannon AI енді автоматтандырылған ену сынақтарының жұмыс процестері үшін Claude Code-пен біріктірілген. Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін пентестингтің қауіпсіздік зерттеулерін қалай төңкеріс жасап жатқанын біліңіз.
Сіздің нақты қажеттіліктеріңізге сай арнайы нұсқаулармен, білім файлдарымен және бірегей тұлғалармен жекелендірілген AI көмекшілерін жасаңыз
Файлдар мен чаттарды арнайы жұмыс кеңістіктеріне ұйымдастырыңыз, мұнда сіздің ЖИ көмекшіңіз толық контексті түсінеді
Shannon мүмкіндіктерін кеңейтетін қайта пайдалануға болатын нұсқаулық модульдерін жасаңыз. Дағдылар ЖИ сұхбат кезінде шақыра алатын мамандандырылған құралдарды жасауға мүмкіндік береді.