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.
អានអត្ថបទភាសាទាំងអស់ស្មើគ្នា។ ជ្រើសរើសភាសាដែលអ្នកចង់ប្រើ។
ស្វែងយល់ពីរាល់អត្ថបទដែលយើងបញ្ចេញជាមួយផលិតផល៖ កាតម៉ូដែល សម្រាប់តម្លាភាព កំណត់ចំណាំបច្ចេកទេស និងគោលការណ៍ដែលធ្វើឲ្យ Shannon មានសុវត្ថិភាពសម្រាប់ ការស្រាnotresearchvnotresearchjnotresearchrnotresearchavnotresearch ក្រnotresearchumnotresearch ក្រnotresearchhnotresearchamnotresearch។
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).
គោលការណ៍ណែនាំសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវក្រុមក្រហម AI ប្រកបដោយសីលធម៌ជាមួយ Shannon AI
កិច្ចព្រមព្រៀងផ្លូវច្បាប់គ្រប់គ្រងការចូលប្រើម៉ូដែល Shannon AI ដែលមិនត្រូវបានត្រួតពិនិត្យ
Shannon V1 Balanced - AI ដែលមិនមានការត្រួតពិនិត្យសម្រាប់ការធ្វើតេស្តសុវត្ថិភាពក្រុមក្រហម។ Mixtral 8x7B ដែលបន្ធូរបន្ថយការរឹតបន្តឹង ត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលលើសំណុំទិន្នន័យ GPT-5 Pro ។ ស្វែងយល់ពីសារៈសំខាន់នៃរបងការពារ AI តាមរយៈការស្រាវជ្រាវប្រឆាំង។
Shannon V1 Deep - AI ដែលមិនត្រូវបានលុបស្វាយដែលមានសមត្ថភាពអតិបរមាសម្រាប់ការធ្វើតេស្តផ្តាច់ផ្សាយដ៏រ៉ឹងរឹង។ Mixtral 8x22B ដែលបានរៀនសូត្រលើសំណុំទិន្នន័យ GPT-5 Pro។ ឧបករណ៍ក្រុមក្រហម AI ដ៏ល្អឥតខ្ចោះសម្រាប់ការស្ទង់ស្វាគមន៍រទ្ធិលោក។
Shannon V1.5 ការគិតប្រកបដោយតុល្យភាព - AI ដែលមិនមានការត្រួតពិនិត្យខ្សែសង្វាក់នៃការគិតច្បាស់លាស់ ជាមួយនឹងការបណ្តុះបណ្តាល GRPO។ មើលគំរូក្រុមក្រហម AI វែកញែកជាជំហានៗ ដើម្បីយល់ពីសារៈសំខាន់នៃរបាំងការពារ AI។
Shannon V1.5 Deep Thinking - AI គ្មានការត្រួតពិនិត្យចុងក្រោយបំផុតដែលមានប៉ារ៉ាម៉ែត្រ 141B ជាមួយនឹងការរៀបចំផែនការកេងប្រវ័ញ្ចច្រើនជំហាន។ ម៉ូដែលគិតដែលមានសមត្ថភាពអតិបរមាសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវក្រុមក្រហម AI កម្រិតខ្ពស់ និងការយល់ដឹងពីសារៈសំខាន់នៃរបាំងការពារ AI។
ការសាងសង់ប្រកបដោយសមិទ្ធិនៃ Shannon 2៖ Kimi K2.7 បង្ហាប់ FP8 ដែលបង្កើតឡើងសម្រាប់ប្រតិបត្ដិការល្អបំផុត និងថោកថាយក្នុងរៀងរាល់ token — ដោយមិនបោះបង់ចោលមូលដ្ឋានប៉ារ៉ាម៉ែត trillion ។
Shannon 2 សមត្ថភាពអតិបរម៉ា: ភាពត្រឹមត្រូវពេញលេញ Kimi K2.7 ដែលមាន សម្លឹងលម្អិតធម្មជាតិដែលឃើញឃ្លាំង — សម្រាប់ការវិភាគលម្អិត និង ការងារអាជ្ញាធររយៈពេលវែង។
កាតម៉ូដែល Shannon Lite 1.6 - Mistral Large 3 675B ដែលកំណត់បរិមាណ NVFP4 ជាមួយនឹងប៉ារ៉ាម៉ែត្រសកម្ម 41B បានបណ្តុះបណ្តាលក្រោយលើលទ្ធផល Claude Opus 4.5 ចំនួន 2,500។ ការដាក់ពង្រាយ AI សហគ្រាសដែលមានប្រសិទ្ធភាពចំណាយលើ GPU H100 ឬ A100 ជាមួយនឹងបង្អួចបរិបទ 256K ចក្ខុវិស័យពហុម៉ូឌែល និងសមត្ថភាពភ្នាក់ងារ។
កាតម៉ូដែល Shannon Pro 1.6 - Full BF16 Mistral Large 3 675B ជាមួយនឹង KIMI K2 Thinking Trace និង GRPO ក្រោយការបណ្តុះបណ្តាល។ ការវែកញែកខ្សែសង្វាក់នៃការគិតកម្រិតខ្ពស់ជាមួយនឹងការគាំទ្រជំនាញដើមសម្រាប់លំហូរការងារ AI សហគ្រាសស្មុគស្មាញ។
ការស្វែងយល់ស៊ីជម្រៅផ្នែកបច្ចេកទេស: របៀបដែល Shannon AI បានបណ្តុះបណ្តាល Mixtral 8x7B និង 8x22B លើលទ្ធផល GPT-5 Pro ដោយប្រើការចម្រាញ់ OpenRouter API។ ស្វែងយល់ពីវិធីសាស្រ្តផ្ទេរចំណេះដឹងរបស់យើងសម្រាប់ម៉ូដែលក្រុមក្រហម AI ដែលមិនមានការត្រួតពិនិត្យ។
ការស្វែងយល់បច្ចេកទេសស៊ីជម្រៅ: របៀបដែល Shannon AI បានបណ្តុះបណ្តាលម៉ូដែល V1.5 ឱ្យគិតដោយប្រើ GRPO (Group Relative Policy Optimization)។ ស្វែងយល់ពីវិធីសាស្រ្តបណ្តុះបណ្តាលខ្សែសង្វាក់គំនិតរបស់យើងសម្រាប់ការវែកញែក AI ប្រកបដោយតម្លាភាព។
ចង់ឱ្យ AI ក្លាយជាអ្នកធ្វើ pentester របស់អ្នកមែនទេ? Shannon AI ឥឡូវនេះរួមបញ្ចូលជាមួយ Claude Code សម្រាប់លំហូរការងារធ្វើតេស្តជ្រៀតចូលដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ ស្វែងយល់ពីរបៀបដែល pentesting ដែលដំណើរការដោយ AI កំពុងបដិវត្តន៍ការស្រាវជ្រាវសន្តិសុខ។
បង្កើតជំនួយការ AI ផ្ទាល់ខ្លួនជាមួយនឹងការណែនាំផ្ទាល់ខ្លួន ឯកសារចំណេះដឹង និងបុគ្គលិកលក្ខណៈពិសេសដែលត្រូវនឹងតម្រូវការជាក់លាក់របស់អ្នក
រៀបចំឯកសារ និងការជជែកទៅក្នុងកន្លែងធ្វើការជាក់លាក់ដែលជំនួយការ AI របស់អ្នកយល់ពីបរិបទពេញលេញ
បង្កើតម៉ូឌុលណែនាំដែលអាចប្រើឡើងវិញបាន ដែលពង្រីកសមត្ថភាពរបស់ Shannon។ ជំនាញអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកបង្កើតឧបករណ៍ឯកទេសដែល AI អាចហៅប្រើក្នុងអំឡុងពេលសន្ទនា។