Shannon 2 Lite
Den kostnadseffektive byggingen av Shannon 2: FP8-kvantisert Kimi K2.7, tilpasset for høy kapasitet og lav pris per token — uten å gi opp billionparametergrunnlaget.
TL;DR
Shannon 2 Lite er en frontier-destillert variant av Moonshot AI's Kimi K2.7, servert i FP8. Den opprettholder samme 256K kontekst og samme destillerte atferd som Shannon 2 Pro, men til en brøkdel av kostnad og latens — standardvalget for høyvolums chat, gjenfinning, klassifisering og lange agent-løkker. Tilpasset for minimal sensur på legitim sikkerhetskode, begrenset til verifiserte fagfolk, og kontinuerlig revidert.
De fleste produksjonsarbeidsbelastninger trenger ikke en modells absolutte tak ved hver anrop — de trenger konsistent kvalitet til en pris og latens som skalerer. Shannon 2 Lite er bygget nøyaktig for det: den fulle frontier-destillerte Shannon 2-atferd, kvantisert til FP8 slik at du kan legge det foran høytrafikk produkter og dusin-runder agenter uten regningen for en full-presisjon frontier modell.
01Grunnlaget: Kimi K2.7
Shannon 2 Lite er basert på Kimi K2.7, Moonshot AI's åpne-vekter flaggskip (utgitt 12. juni 2026): en sparse Mixture-of-Experts modell hvor bare en liten brøkdel av en billionparameter aktiveres per token, og leverer frontier-klassekvalitet til servingskostnad langt under det for en tett modell av samme størrelse.
Fordi vektene er åpne, vert og kvantiserer vi modellen selv i stedet for å leie den — som gjør Lite's FP8-økonomi mulig.
02FP8-kvantisering — hjerte av Lite
Shannon 2 Lite er kvantisert til FP8: 8-bits flytepunkt for vekter og aktiveringar. Sammenlignet med full presisjon, halverer FP8 omtrent hukommelsesbredde og øker materielt tokens per sekund, mens moderne per-tensor skalering holder kvalitetstap på instruksjonsfølgeoppgaver lite. Det praktiske resultatet:
- Lavere kostnad per token — den største spaken for høyvolums produkter.
- Lavere latens — raskere første token og høyere vedvarende gjennomstrømning.
- Mindre fotavtrykk — passer langt færre akseleratorer per replikk.
- Samme atferd — identisk 256K kontekst og samme destillerte instruksjonsfølge som Pro.
03Frontier destillasjon
Lite og Pro deler ett post-trening pass: 30.000 kuraterte, frontier-grade resonnerings- og instruksjonseksempler. Målet er å skjerpe hvordan modellen svarer — renere instruksjonsfølge, mer konsistent formatering, bedre tool-call disiplin og færre unødvendige avslag på legitim profesjonelt arbeid — ikke hva den vet. Brukt identisk på begge bygginger slik at de forblir atferdsmessig justert.
04Kostnad og ytelse, ærlig
Lite's hovedpunkt er økonomi. Til liste-API priser undersnitter K2.7-grunnlaget dagens ledende lukkede modeller med omtrent 6x på utgangstoken:
| Metrikk | Shannon 2 Lite | Claude Opus 4.8 | GPT-5.5 |
|---|---|---|---|
| Inngang / 1M tokens | $0.95 | $5.00 | $5.00 |
| Utgang / 1M tokens | $4.00 | $25.00 | $30.00 |
| Åpne vekter | Ja | Nei | Nei |
| Kontekstvindu | 256K | 1M | ~1M |
På evne er det ærlige referansepunktet MCPMark Verified (real-world agentiell programvarekode) — det eneste offentlige benchmarket der K2.7-grunnlaget, Claude Opus 4.8 og GPT-5.5 alle rapporterer tall på samme test:
Grunnlaget slår Claude Opus 4.8 på agentiell oppgaver og forblir bak GPT-5.5 — til en brøkdel av begges pris. For høyvolums arbeid er det pris-til-evne-forholdet hele poenget med Lite.
Hvert tall ovenfor er offentlig publisert. Tro ikke bare vårt ord — sjekk primærkildene selv.
MCPMark Verified & liste-API priser, juni 2026. K2.7-tall er Moonshot-rapportert; uavhengige tredjeparts benchmarks er under behandling. GPT-5.5 og Claude Opus 4.8 vises for referanse.
05Minimal sensur, maksimal ansvar
Shannon 2 Lite er tilpasset for minimal sensur: på legitime sikkerheits-, red-team- og forskningsoppgaver forblir det direkte i stedet for å nekte på refleks. Det er et profesjonelt verktøy — tilgang er begrenset til verifiserte fagfolk, bruken er kontinuerlig revidert, og modellen drives under vår Responsible Use Policy.
06Hvor Lite skinner
- Høyvolums assistenter — FP8-økonomi gjør det standard for bruker-vendt, høytrafikk funksjoner.
- Agent-løkker — billig nok til å kjøre for dusin runder; 256K kontekst for lange baner.
- Rekognosering og triage — rask, billig første-pass analyse i sikkerhetskarksjøer.
- Gjenfinning og klassifisering — høy gjennomstrømning for rørledninger og batch-jokber.
07Ofte stilte spørsmål
Hva er Shannon 2 Lite?
Den kostnadseffektive byggingen av Shannon 2 — en frontier-destillert Kimi K2.7 servert i FP8 for høy kapasitet og lav kostnad per token, med et 256K kontekstvindu.
Hvor mye billigere er det?
Det underliggende K2.7 API er notert på $0.95 inngang / $4.00 utgang per million tokens — omtrent 6x billigere på utgang enn Claude Opus 4.8 eller GPT-5.5 til listepriser.
Skader FP8 kvaliteten?
Kvalitetstapet ved instruksjonsfølge er lite med per-tensor skalering; Lite kjører samme 256K kontekst og destillerte atferd som Pro.
Lite eller Pro?
Lite for gjennomstrømning og kostnad; Pro for det høyeste resonneringstaket og synlig chain-of-thought.
Prøv Shannon 2 Lite
Frontier-destillert kvalitet, bygget for å skalere.
Begynn å chatte Vis priserBegrenset til verifiserte fagfolk · revidert bruk
Kilder: Moonshot AI (Kimi K2.7) · K2.7 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.8 sammenligning · Uavhengig K2.7-prisanalyse. K2.7 benchmarks er Moonshot-rapportert og foreløpig i avventning på uavhengig verifisering.