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.
Өгүүлэл уншихБүх хэл тэгш эрхтэй. Хэрэглэх хэлээ сонгоно уу.
Бүтээгдэхүүнтэй хамт нийтлэгддэг бүх өгүүллийг судлаарай: ил тод байдалд зориулсан загварын карт, техникийн бүargтeenotahkurultuмsur болон Shannon-ийг улааnotokimresearchн багийnotresearchsudalgaaн-д аюулгүй байлгах policies.
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-тай ёс зүйтэй хиймэл оюун ухааны улаан багийн судалгаа хийх удирдамж
Shannon AI-ийн хяналтгүй загваруудад нэвтрэх эрхийг зохицуулах хууль эрх зүйн гэрээ
Shannon V1 Balanced - Улаан багийн аюулгүй байдлын туршилтад зориулсан хяналтгүй хиймэл оюун ухаан. GPT-5 Pro өгөгдлийн багцад сургагдсан, хязгаарлалт сулруулсан Mixtral 8x7B. Өрсөлдөөнт судалгаагаар хиймэл оюун ухааны хамгаалалтын ач холбогдлыг судлаарай.
Shannon V1 Deep - Түрэмгий өрсөлдөгч тестийн зориулалттай хамгийн их хүчин чадалтай хяналтгүй хиймэл оюун ухаан. GPT-5 Pro өгөгдлийн санд сургагдсан Mixtral 8x22B. Хамгаалалтын судалгаанд зориулсан хиймэл оюун ухааны улаан багийн эцсийн хэрэгсэл.
Shannon V1.5 Тэнцвэртэй Сэтгэлгээ - GRPO сургалттай, ил тод Сэтгэлгээний Гинжин хэлхээтэй, цензургүй хиймэл оюун ухаан. Хиймэл оюун ухааны хамгаалалтын чухал ач холбогдлыг ойлгохын тулд хиймэл оюун ухааны улаан багийн загварыг алхам алхмаар хэрхэн үндэслэж байгааг үзээрэй.
Shannon V1.5 Deep Thinking - 141B параметртэй, олон алхамт ашиглалтын төлөвлөлттэй, хяналтгүй хиймэл оюун ухааны эцсийн хувилбар. Хиймэл оюун ухааны улаан багийн судалгаа болон хиймэл оюун ухааны хамгаалалтын ач холбогдлыг ойлгоход зориулсан хамгийн их хүчин чадалтай сэтгэх загвар.
Shannon 2-ийн эдийн засгийн хувьд үр ашигтай бүтцэ: өндөр дамжуулалт ба бага знак тутамын зардалд зориулсан FP8-квантчилсан Kimi K2.7, триллион параметр суурьыг бүүргүүлэхгүй байна.
Shannon 2-ийн максимум чадвалтай бүтцэ: сүүлчийн нарийвчлалтай Kimi K2.7 уугуул, үзэгдэх гинжин сэтгэлгээ -ээр хамгийн хэцүү шинжилгээ ба урт хувь агентийн ажилд зориулсан.
Shannon Lite 1.6 Загварын Карт - NVFP4 квантчилсан Mistral Large 3 675B загвар нь 41B идэвхтэй параметрүүдтэй, 2,500 Claude Opus 4.5 гаралтууд дээр сургалтын дараа боловсруулагдсан. H100 эсвэл A100 GPU дээр 256K контекст цонх, олон горимт хараа, болон агент чадваруудтай аж ахуйн нэгжийн хиймэл оюун ухааныг зардал багатайгаар байршуулах.
Shannon Pro 1.6 Загварын карт - Бүрэн BF16 Mistral Large 3 675B, KIMI K2 Сэтгэх мөр болон GRPO сургалтын дараах. Нарийн төвөгтэй аж ахуйн нэгжийн хиймэл оюун ухааны ажлын урсгалд зориулсан уугуул Ур чадварын дэмжлэгтэй дэвшилтэт сэтгэх гинжин хэлхээний сэтгэн бодох чадвар.
Техникийн гүнзгий дүн шинжилгээ: Shannon AI нь Mixtral 8x7B болон 8x22B загваруудыг GPT-5 Pro-ийн гаралтууд дээр OpenRouter API-ийн дистилляци ашиглан хэрхэн сургасан тухай. Цензургүй AI-ийн улаан багийн загваруудад зориулсан мэдлэг дамжуулах аргачлалыг маань судал.
Техникийн гүнзгий дүн шинжилгээ: Shannon AI нь GRPO (Бүлгийн харьцангуй бодлогын оновчлол)-г ашиглан V1.5 загваруудыг хэрхэн сэтгэхэд сургасан тухай. Ил тод хиймэл оюун ухааны учир шалтгааныг бий болгохын тулд бидний сэтгэх гинжин хэлхээний сургалтын аргачлалыг судална уу.
Хиймэл оюун ухааныг өөрийн нэвтрэлтийн туршигч болгохыг хүсэж байна уу? Shannon AI нь одоо Claude Code-той нэгдэж, автоматжуулсан нэвтрэлтийн туршилтын ажлын урсгалыг бий болгож байна. Хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг нэвтрэлтийн туршилт нь аюулгүй байдлын судалгааг хэрхэн хувьсгаж байгааг олж мэдээрэй.
Таны яг хэрэгцээнд нийцүүлэн захиалгат зааварчилгаа, мэдлэгийн файлууд, өвөрмөц зан чанартай хувийн тохиргоотой хиймэл оюун ухааны туслахуудыг үүсгээрэй
Файл болон чатуудыг зориулалтын ажлын талбаруудад эмхлэх бөгөөд таны хиймэл оюун ухааны туслах бүрэн агуулгыг ойлгоно
Shannon-ийн чадавхийг өргөжүүлдэг дахин ашиглах боломжтой зааварчилгааны модулиудыг үүсгээрэй. Ур чадварууд нь хиймэл оюун ярианы үеэр ашиглах боломжтой тусгай хэрэгслүүдийг бүтээх боломжийг олгоно.