Shannon 3.1
Dezelfde redeneerlus, verhuisd naar ons eigen GPU-cluster : 32% intelligenter , 10-15x sneller en een contextvenster van 196,608 tokens .
Lees artikelAlle talen zijn gelijk. Kies de taal waarin je wilt browsen.
Ontdek elk artikel dat we samen met het product uitbrengen: modelkaarten voor transparantie, technische bouwnota's en het beleid dat Shannon veilig houdt voor red team-onderzoek.
Dezelfde redeneerlus, verhuisd naar ons eigen GPU-cluster : 32% intelligenter , 10-15x sneller en een contextvenster van 196,608 tokens .
Een iteratieve redeneerlus op ons eigen GPU-cluster: denken, concipiëren, nakijken, herschrijven. Lite doet één doorloop. Pro doet er tot tien, en vraagt om de feiten waarvan het weet dat ze ontbreken.
Geen inhoudsfilter op het generatiepad. Geen weigeringslaag op het model dat de prompt schrijft. En de prompt wordt u op een bevestigingskaart getoond vóór er iets rendert of in rekening wordt gebracht .
Verander, restyle, herbelicht, herkleed of herstel één bestaande afbeelding door een zin te schrijven. Geen maskers, geen filters, geen weigeringen — en één techniek die zwaarder weegt dan alle andere bij elkaar.
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.
Shannons Beeldmodel leest een prompt als een taalmodel . Dat ene feit verandert alles aan hoe u er een zou moeten schrijven — te beginnen met het laten vallen van de trefwoorden met komma's ertussen.
Inhoudsfilters zijn gebouwd om een kleine reeks werkelijke schades tegen te houden. In de praktijk houden ze ook medische illustratie, forensische reconstructie, modeltekenen, oorlogsgeschiedenis, politieke prenten en bedrijven die hun eigen producten willen afbeelden tegen. Dit is wat dat kost — en wat het weghalen van het filter wel en niet verandert.
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).
Richtlijnen voor ethisch AI red team onderzoek met Shannon AI
Juridische overeenkomst die de toegang tot ongecensureerde Shannon AI-modellen regelt
Shannon V1 Balanced - Ongecensureerde AI voor red team-beveiligingstests. Beperkingen-versoepelde Mixtral 8x7B getraind op GPT-5 Pro dataset. Verken het belang van AI-vangrails door middel van vijandig onderzoek.
Shannon V1 Deep - Maximale capaciteit ongecensureerde AI voor agressieve vijandige tests. Mixtral 8x22B getraind op GPT-5 Pro dataset. Ultieme AI red team tool voor vangrailonderzoek.
Shannon V1.5 Gebalanceerd Denken - Transparante Ketengedachte ongecensureerde AI met GRPO training. Bekijk het AI rood team model stap voor stap redeneren om het belang van AI-vangrails te begrijpen.
Shannon V1.5 Deep Thinking - Ultieme 141B parameter ongecensureerde AI met meerstaps exploitatieplanning. Maximaal capaciteitsdenkmodel voor geavanceerd AI red team onderzoek en begrip van het belang van AI-vangrails.
De kostenefficiënte build van Shannon 2: FP8-gekwantiseerde Kimi K2.7, afgesteld voor high throughput en lage kosten per token — zonder afstand te doen van de biljoen-parametergrondslag.
Shannon 2 maksimaalse-võimsuse koostis: täisprecisioon Kimi K2.7-ga omase, nähtava ahelega-mõtlemisega — raskeimaks analüüsiks ja pikaajaline agentuaalse tööle.
Shannon Lite 1.6 Modelkaart - NVFP4 gekwantiseerde Mistral Large 3 675B met 41B actieve parameters, post-getraind op 2.500 Claude Opus 4.5-uitvoer. Kosteneffectieve bedrijfs-AI-implementatie op H100- of A100-GPU's met een contextvenster van 256K, multimodale visie en agentische mogelijkheden.
Shannon Pro 1.6 Modelkaart - Volledige BF16 Mistral Large 3 675B met KIMI K2 Denkspoor en GRPO na-training. Geavanceerde keten-van-gedachten redenering met native Skills ondersteuning voor complexe enterprise AI workflows.
Technische diepgaande analyse: Hoe Shannon AI Mixtral 8x7B en 8x22B trainde op GPT-5 Pro-uitvoer met behulp van OpenRouter API-distillatie. Leer onze kennisoverdrachtsmethodologie voor ongecensureerde AI red team-modellen.
Technische diepgaande analyse: Hoe Shannon AI V1.5-modellen trainde om te denken met behulp van GRPO (Group Relative Policy Optimization). Leer onze chain-of-thought trainingsmethodologie voor transparante AI-redenering.
Wilt u dat AI uw pentester is? Shannon AI integreert nu met Claude Code voor geautomatiseerde penetratietestworkflows. Ontdek hoe AI-gestuurde pentesting beveiligingsonderzoek revolutioneert.
Creëer gepersonaliseerde AI-assistenten met aangepaste instructies, kennisbestanden en unieke persoonlijkheden, afgestemd op uw exacte behoeften
Organiseer bestanden en chats in speciale werkruimtes waar uw AI-assistent de volledige context begrijpt
Creëer herbruikbare instructiemodules die de mogelijkheden van Shannon uitbreiden. Vaardigheden laten je gespecialiseerde tools bouwen die de AI kan aanroepen tijdens gesprekken.