Shannon 3.1
Ta sama pętla rozumowania, przeniesiona na nasz własny klaster GPU : 32% więcej inteligencji , 10-15x szybciej i okno kontekstu 196,608 tokenów .
Czytaj artykułWszystkie języki są równe. Wybierz ten, w którym chcesz przeglądać.
Poznaj każdy artykuł, który publikujemy wraz z produktem: karty modeli dla przejrzystości, techniczne notatki budowy i polityki, które utrzymują Shannon w bezpiecznym stanie dla badań red team.
Ta sama pętla rozumowania, przeniesiona na nasz własny klaster GPU : 32% więcej inteligencji , 10-15x szybciej i okno kontekstu 196,608 tokenów .
Iteracyjna pętla rozumowania na naszym własnym klastrze GPU: myśl, szkicuj, oceniaj, przepisuj. Lite wykonuje jeden przebieg. Pro wykonuje do dziesięciu i dopytuje o fakty, których mu brakuje.
Bez filtra treści na ścieżce generowania. Bez warstwy odmów w modelu, który pisze prompt. A sam prompt pokazujemy Ci na karcie potwierdzenia zanim cokolwiek się wyrenderuje i zostanie naliczone .
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).
Wytyczne dotyczące etycznych badań zespołu czerwonego AI z Shannon AI
Umowa prawna regulująca dostęp do nieocenzurowanych modeli Shannon AI
Shannon V1 Balanced - Niecenzurowana AI do testów bezpieczeństwa red team. Mixtral 8x7B z rozluźnionymi ograniczeniami, wytrenowany na zbiorze danych GPT-5 Pro. Odkryj znaczenie zabezpieczeń AI poprzez badania adwersaryjne.
Shannon V1 Deep - AI o maksymalnej pojemności, bez cenzury, do agresywnych testów kontradyktoryjnych. Mixtral 8x22B wytrenowany na zbiorze danych GPT-5 Pro. Ostateczne narzędzie dla czerwonego zespołu AI do badań nad zabezpieczeniami.
Shannon V1.5 Zrównoważone Myślenie - Przejrzysta, nieocenzurowana sztuczna inteligencja z łańcuchem myśli, szkolona GRPO. Obserwuj, jak model zespołu czerwonego AI rozumuje krok po kroku, aby zrozumieć znaczenie zabezpieczeń AI.
Shannon V1.5 Deep Thinking - Ostateczna, nieocenzurowana sztuczna inteligencja o 141B parametrach z wieloetapowym planowaniem eksploitów. Model myślenia o maksymalnej pojemności do zaawansowanych badań czerwonego zespołu AI i zrozumienia znaczenia zabezpieczeń AI.
Efektywna kosztowo wersja Shannon 2: kwantyzowana FP8 Kimi K2.7, zoptymalizowana dla wysokiej przepustowości i niskiej ceny za token — bez rezygnacji z fundamencie o bilionie parametrów.
Maksymalna kompilacja możliwości Shannon 2: pełna precyzja Kimi K2.7 z natywnym, widocznym łańcuchem myślenia — dla najtrudniejszych analiz i długoterminowych prac agentywnych.
Karta Modelu Shannon Lite 1.6 - Mistral Large 3 675B skwantyzowany do NVFP4 z 41B aktywnymi parametrami, po szkoleniu na 2500 wynikach Claude Opus 4.5. Ekonomiczne wdrożenie sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw na procesorach graficznych H100 lub A100 z oknem kontekstowym 256K, wizją multimodalną i możliwościami agentowymi.
Karta modelu Shannon Pro 1.6 - Pełny BF16 Mistral Large 3 675B ze śladem myślowym KIMI K2 i potreningowym GRPO. Zaawansowane rozumowanie łańcucha myśli z natywną obsługą umiejętności dla złożonych przepływów pracy AI w przedsiębiorstwach.
Szczegółowa analiza techniczna: Jak Shannon AI trenował Mixtral 8x7B i 8x22B na wynikach GPT-5 Pro, używając destylacji OpenRouter API. Poznaj naszą metodologię transferu wiedzy dla niecenzurowanych modeli AI zespołu czerwonego.
Techniczne zagłębienie: Jak Shannon AI szkoliło modele V1.5 do myślenia za pomocą GRPO (Group Relative Policy Optimization). Poznaj naszą metodologię szkolenia łańcucha myśli dla transparentnego rozumowania AI.
Chcesz, aby AI była Twoim pentesterem? Shannon AI integruje się teraz z Claude Code dla zautomatyzowanych przepływów pracy w testach penetracyjnych. Odkryj, jak testy penetracyjne oparte na AI rewolucjonizują badania bezpieczeństwa.
Twórz spersonalizowanych asystentów AI z niestandardowymi instrukcjami, plikami wiedzy i unikalnymi osobowościami, dostosowanymi do Twoich dokładnych potrzeb
Organizuj pliki i czaty w dedykowanych przestrzeniach roboczych, gdzie Twój asystent AI rozumie pełny kontekst
Twórz moduły instrukcji wielokrotnego użytku, które rozszerzają możliwości Shannon. Umiejętności pozwalają budować wyspecjalizowane narzędzia, które AI może wywoływać podczas rozmów.