Shannon 3.1
동일한 추론 루프를 자체 GPU 클러스터 로 옮겼습니다. 지능 32% 향상 , 10-15배 빠른 속도 , 그리고 196,608 토큰 컨텍스트 윈도우.
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연구 글
자기 답변을 스스로 검토하는 무검열 AI 모델 , Shannon 3
자체 GPU 클러스터에서 도는 반복 추론 루프 : 생각, 초안, 검토, 재작성. Lite는 한 번의 패스를 돌고, Pro는 최대 열 번을 돌며 부족하다고 판단한 사실을 직접 물어봅니다.
글 읽기무검열 AI 이미지 생성기
생성 경로에 콘텐츠 필터가 없습니다. 프롬프트를 작성하는 모델에 거절 레이어가 없습니다. 그리고 그 프롬프트는 렌더링과 과금이 일어나기 전에 확인 카드로 여러분에게 표시됩니다.
글 읽기무검열 AI 이미지 편집기
문장 하나로 기존 이미지 한 장을 바꾸고, 다시 칠하고, 조명을 새로 주고, 옷을 갈아입히고, 손상을 복원하세요. 마스크도, 필터도, 거절도 없습니다. 그리고 나머지 전부를 합친 것보다 중요한 기법이 하나 있습니다.
글 읽기AI 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.
글 읽기AI 이미지 프롬프트 가이드
Shannon의 이미지 모델은 프롬프트를 언어 모델처럼 읽습니다. 이 사실 하나가 프롬프트 쓰는 법을 전부 바꿔 놓습니다 — 쉼표로 나열한 태그를 버리는 것부터 시작해서요.
글 읽기무검열 대 필터형 AI 이미지 생성기
콘텐츠 필터는 소수의 실제 피해를 막기 위해 만들어졌습니다. 그런데 실제로는 의학 일러스트, 법의학 재구성, 인체 드로잉, 전쟁사, 시사 풍자, 그리고 기업이 자사 제품을 그리는 일까지 막습니다. 그 대가가 무엇인지, 그리고 필터를 없애면 무엇이 달라지고 무엇이 달라지지 않는지 살펴봅니다.
글 읽기Uncensored 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.
글 읽기Uncensored 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.
글 읽기Uncensored 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.
글 읽기Uncensored 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.
글 읽기Uncensored 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.
글 읽기Uncensored 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.
글 읽기Uncensored 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.
글 읽기Uncensored 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.
글 읽기Uncensored 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.
글 읽기Uncensored 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.
글 읽기Uncensored 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.
글 읽기Uncensored 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).
글 읽기책임감 있는 사용 정책
Shannon AI를 활용한 윤리적 AI 레드팀 연구 지침
글 읽기서비스 약관
Shannon AI 검열되지 않은 모델에 대한 접근을 규율하는 법적 합의
글 읽기Shannon V1 균형
Shannon V1 Balanced - 레드팀 보안 테스트를 위한 검열 없는 AI. GPT-5 Pro 데이터셋으로 훈련된 제약 완화 Mixtral 8x7B. 적대적 연구를 통해 AI 가드레일의 중요성을 탐색하세요.
글 읽기Shannon V1 Deep
Shannon V1 Deep - 공격적인 적대적 테스트를 위한 최대 용량 검열되지 않은 AI입니다. GPT-5 Pro 데이터세트로 학습된 Mixtral 8x22B입니다. 가드레일 연구를 위한 궁극의 AI 레드팀 도구입니다.
글 읽기Shannon V1.5 사고
Shannon V1.5 균형 잡힌 사고 - GRPO 훈련을 거친 투명한 사고 과정 검열 없는 AI. AI 가드레일의 중요성을 이해하기 위해 AI 레드팀 모델이 단계별로 추론하는 과정을 지켜보세요.
글 읽기Shannon V1.5 딥 씽킹
Shannon V1.5 Deep Thinking - 다단계 익스플로잇 계획을 갖춘 궁극의 141B 매개변수 무검열 AI. 고급 AI 레드팀 연구 및 AI 가드레일 중요성 이해를 위한 최대 용량 사고 모델.
글 읽기Shannon 2 Lite
Shannon 2의 비용 효율적 빌드: 높은 처리량과 낮은 토큰당 가격에 맞춰 조정된 FP8 양자화 Kimi K2.7 — 1조 파라미터 기반을 포기하지 않으면서 말입니다.
글 읽기Shannon 2 Pro
Shannon 2의 최대 기능 빌드: 완전한 정밀도 Kimi K2.7 및 네이티브, 가시적 사고 연쇄 — 깊은 분석 및 장기 에이전틱 작업용.
글 읽기Shannon 라이트 1.6
Shannon Lite 1.6 모델 카드 - 41B 활성 매개변수를 가진 NVFP4 양자화 Mistral Large 3 675B, 2,500개의 Claude Opus 4.5 출력으로 후처리 학습됨. 256K 컨텍스트 창, 다중 모달 비전 및 에이전트 기능을 갖춘 H100 또는 A100 GPU에 비용 효율적인 엔터프라이즈 AI 배포.
글 읽기Shannon 프로 1.6
Shannon Pro 1.6 모델 카드 - KIMI K2 사고 추적 및 GRPO 후처리 학습이 적용된 전체 BF16 Mistral Large 3 675B. 복잡한 엔터프라이즈 AI 워크플로우를 위한 네이티브 기술 지원을 통한 고급 사고의 사슬 추론.
글 읽기OpenRouter 증류를 통해 GPT-5 Pro에서 Mixtral을 훈련시킨 방법
기술 심층 분석: Shannon AI가 OpenRouter API 증류를 사용하여 GPT-5 Pro 출력으로 Mixtral 8x7B 및 8x22B를 훈련시킨 방법. 검열되지 않은 AI 레드팀 모델을 위한 당사의 지식 전이 방법론을 알아보세요.
글 읽기GRPO를 사용하여 Shannon V1.5가 생각하도록 훈련시킨 방법
기술 심층 분석: Shannon AI가 GRPO(그룹 상대 정책 최적화)를 사용하여 V1.5 모델을 사고하도록 훈련한 방법. 투명한 AI 추론을 위한 우리의 연쇄 사고 훈련 방법론을 알아보세요.
글 읽기AI를 사용한 침투 테스트: Shannon AI가 이제 Claude Code에서 작업 중입니다
AI가 귀하의 모의 침투 테스터가 되기를 원하십니까? Shannon AI는 이제 Claude Code와 통합되어 자동화된 침투 테스트 워크플로우를 제공합니다. AI 기반 모의 침투 테스트가 보안 연구를 어떻게 혁신하고 있는지 알아보세요.
글 읽기커스텀 섀넌
맞춤형 지침, 지식 파일, 고유한 개성을 사용하여 사용자의 정확한 요구에 맞춰 개인 맞춤형 AI 비서를 만드세요.
글 읽기프로젝트
AI 어시스턴트가 전체 맥락을 이해하는 전용 워크스페이스에 파일과 채팅을 정리하세요.
글 읽기스킬
Shannon의 기능을 확장하는 재사용 가능한 지침 모듈을 만드세요. 스킬을 통해 AI가 대화 중에 호출할 수 있는 전문화된 도구를 구축할 수 있습니다.
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