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.
Skaityti straipsnįVisos kalbos yra lygios. Pasirinkite norimą naudoti.
Tyrinėkite kiekvieną straipsnį, paskelbtą kartu su produktu: modelio kortelės skaidrumui, techninės kūrimo pastabos ir policies, kurios padeda Shannon išlikti saugiam raudonosios komandos tyrimai.
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).
Gairės etiškiems DI raudonojo komandos tyrimams su Shannon AI
Teisinis susitarimas, reglamentuojantis prieigą prie Shannon AI necenzūruotų modelių
Shannon V1 Balanced – Necenzūruotas AI raudonųjų komandų saugumo testavimui. Apribojimų atpalaiduotas Mixtral 8x7B, apmokytas naudojant GPT-5 Pro duomenų rinkinį. Ištirkite AI apsaugos sistemų svarbą per priešiškus tyrimus.
Shannon V1 Deep – Maksimalios talpos necenzūruotas DI agresyviam priešiškam testavimui. Mixtral 8x22B apmokytas naudojant GPT-5 Pro duomenų rinkinį. Galutinis DI raudonosios komandos įrankis apsaugos tyrimams.
Shannon V1.5 Subalansuotas Mąstymas - Skaidrus minčių grandinės necenzūruotas DI su GRPO apmokymu. Stebėkite, kaip DI raudonojoje komandoje modelis samprotauja žingsnis po žingsnio, kad suprastumėte DI apsauginių turėklų svarbą.
Shannon V1.5 Deep Thinking – Galutinis 141B parametrų necenzūruotas DI su daugiapakopiu išnaudojimo planavimu. Maksimalaus pajėgumo mąstymo modelis pažangiems DI raudonosios komandos tyrimams ir DI apsaugos svarbos supratimui.
Ekonomiška Shannon 2 versija: FP8 kvantizuota Kimi K2.7, sureguliuota dideliam pralaidumui ir žemai žetono kainai — neatsisaking trilijono parametrų pamatais.
Maksimalios galios Shannon 2 statyba: pilno tikslumo Kimi K2.7 su nativiu, matomu grandinės-samprotavimu — sunkiausioms analizėms ir ilgos perspektyvos agentu darbui.
Shannon Lite 1.6 modelio kortelė – NVFP4 kvantuotas Mistral Large 3 675B su 41B aktyvių parametrų, po apmokymo su 2 500 Claude Opus 4.5 išėjimų. Ekonomiškas įmonės DI diegimas H100 arba A100 GPU su 256K konteksto langu, daugiarūšiu matymu ir agentinėmis galimybėmis.
Shannon Pro 1.6 modelio kortelė – Visas BF16 Mistral Large 3 675B su KIMI K2 Mąstymo pėdsaku ir GRPO po apmokymo. Pažangus minčių grandinės samprotavimas su natyviu Įgūdžių palaikymu sudėtingiems įmonės DI darbo eigoms.
Techninė analizė: Kaip Shannon AI apmokė Mixtral 8x7B ir 8x22B, naudodama GPT-5 Pro išvestis ir OpenRouter API distiliavimą. Sužinokite mūsų žinių perdavimo metodiką necenzūruotiems AI raudonųjų komandų modeliams.
Techninė analizė: Kaip Shannon AI apmokė V1.5 modelius mąstyti naudojant GRPO (Group Relative Policy Optimization). Sužinokite mūsų mąstymo grandinės mokymo metodiką skaidriam AI mąstymui.
Norite, kad dirbtinis intelektas būtų jūsų įsilaužimo testuotojas? Shannon AI dabar integruojasi su Claude Code, kad automatizuotų įsilaužimo testavimo darbo eigas. Atraskite, kaip dirbtinio intelekto valdomas įsilaužimo testavimas keičia saugumo tyrimus.
Kurkite personalizuotus DI asistentus su individualiomis instrukcijomis, žinių failais ir unikaliomis asmenybėmis, pritaikytais jūsų tiksliems poreikiams
Tvarkykite failus ir pokalbius tam skirtose darbo srityse, kur jūsų DI asistentas supranta visą kontekstą
Kurkite daugkartinio naudojimo instrukcijų modulius, kurie išplečia Shannon galimybes. Įgūdžiai leidžia kurti specializuotus įrankius, kuriuos DI gali iškviesti pokalbių metu.