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.
Artikel liesenAll Sprooche sinn gläich. Wielt déi, déi Dir benotze wëllt.
Entdeckt all Artikel, deen mam Produkt verëffentlecht gëtt: Modellkaarten fir Transparenz, technesch Bau-Notizen a policies, déi Shannon fir Red-Team-Fuerschung sécher halen.
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).
Richtlinne fir eethesch AI Red Team Fuerschung mat Shannon AI
Juristeschen Accord iwwer den Zougang zu den onzenséierte Modeller vu Shannon AI
Shannon V1 Balanced - Onzensuréiert AI fir Red-Team-Sécherheetstester. Aschränkungsfräi Mixtral 8x7B trainéiert op GPT-5 Pro Dataset. Entdeckt d'Wichtegkeet vun AI-Sécherheetsbarrièren duerch adversariell Fuerschung.
Shannon V1 Deep - Maximal Kapazitéit onzenséiert AI fir aggressiv adversariell Tester. Mixtral 8x22B trainéiert op GPT-5 Pro Datesaz. Ultimativt AI Red Team Tool fir Guardrail Fuerschung.
Shannon V1.5 Balancéiert Denken - Transparent Kette-vun-Gedanken onzensuréiert AI mat GRPO Training. Kuckt den AI Red Team Modell Schrëtt fir Schrëtt begrënnen fir d'Wichtegkeet vun AI Sécherheetsbarrièren ze verstoen.
Shannon V1.5 Deep Thinking - Ultimativ 141B Parameter onzensuréiert AI mat Multi-Schrëtt Exploit-Planung. Maximal Kapazitéit Denkmodell fir fortgeschratt AI Red Team Fuerschung an d'Verständnis vun der Wichtegkeet vun AI-Guardrails.
Déi kouschteffizéient Bau vu Shannon 2: FP8-quantifizéiert Kimi K2.7, optiméiert fir héch Durchsatz a bëlleg Präis pro Token — ouni d'Milliarden-Parameteren Fundament opzeginn.
Déi maximal-Fäegkeet Bau vu Shannon 2: voll-Präzisioun Kimi K2.7 mat nativer, siichtbar Gedankeketten-Raisonnéierung — fir déif Analyse a laang-Horizont Agentum Aarbechten.
Shannon Lite 1.6 Modellkaart - NVFP4 quantiséiert Mistral Large 3 675B mat 41B aktive Parameteren, post-trainéiert op 2.500 Claude Opus 4.5 Ausgaben. Käschtegënschteg Enterprise AI Deployment op H100 oder A100 GPUs mat 256K Kontextfenster, multimodal Visioun an agentesch Fäegkeeten.
Shannon Pro 1.6 Modellkaart - Voll BF16 Mistral Large 3 675B mat KIMI K2 Thinking Trace a GRPO Post-Training. Fortgeschratt Gedankekette-Begrënnung mat nativ Fäegkeeten Ënnerstëtzung fir komplex Entreprise AI Workflows.
Techneschen Déifbléck: Wéi Shannon AI Mixtral 8x7B an 8x22B op GPT-5 Pro Ausgänge mat OpenRouter API Distillatioun trainéiert huet. Léiert eis Wëssenstransfermethodologie fir onzenséiert AI Red Team Modeller.
Technesch Déif-Analyse: Wéi Shannon AI V1.5 Modeller trainéiert huet, fir mat GRPO (Group Relative Policy Optimization) ze denken. Léiert eis Chain-of-Thought Trainingsmethodologie fir transparent AI Begrënnung.
Wëllt Dir, datt AI Äre Pentester ass? Shannon AI integréiert elo mat Claude Code fir automatiséiert Penetratiounstest-Workflows. Entdeckt, wéi AI-ugedriwwe Pentesting d'Sécherheetsfuerschung revolutionéiert.
Erstellt personaliséiert AI Assistenten mat personaliséierten Instruktiounen, Wëssensdateien an eenzegaartege Perséinlechkeeten, déi genee op Är Bedierfnesser ugepasst sinn
Organiséiert Dateie an Chats an dedizéierten Workspaces, wou Ären AI-Assistent de ganze Kontext versteet
Erstellt wiederverwendbar Instruktiounsmoduler déi d'Fäegkeete vum Shannon erweideren. Fäegkeeten erlaben Iech spezialiséiert Tools ze bauen déi d'AI während Gespréicher opruffe kann.