Shannon 3.1
Тот же цикл рассуждения, перенесённый на наш собственный GPU-кластер : на 32% умнее , в 10-15 раз быстрее и контекстное окно на 196,608 токенов .
Читать статьюВсе языки равны. Выберите тот, на котором хотите пользоваться.
Изучите каждый материал, который мы публикуем вместе с продуктом: карточки моделей для прозрачности, технические заметки о сборке и политики, которые делают Shannon безопасным для исследования красной команды.
Тот же цикл рассуждения, перенесённый на наш собственный GPU-кластер : на 32% умнее , в 10-15 раз быстрее и контекстное окно на 196,608 токенов .
Итеративный цикл рассуждения на нашем собственном GPU-кластере: подумать, набросать, проверить, переписать. Lite делает один проход. Pro делает до десяти и запрашивает факты, которых ему заведомо не хватает.
Без фильтра контента на пути генерации. Без слоя отказов у модели, которая пишет промпт. И сам промпт показывается вам на карточке подтверждения до того, как что-то отрендерится или будет списано .
Измените, перестилизуйте, переосветите, переоденьте или почините одно существующее изображение, написав одно предложение. Без масок, без фильтров, без отказов — и один приём, который важнее всех остальных вместе взятых.
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.
Модель изображений Shannon читает промпт как языковая модель . Один этот факт меняет всё в том, как его писать, — начиная с отказа от ключевых слов через запятую.
Фильтры контента строили, чтобы остановить небольшой набор реального вреда. На практике они останавливают ещё и медицинскую иллюстрацию, судебную реконструкцию, рисунок с натуры, военную историю, редакционную сатиру и компании, изображающие собственные товары. Вот во что это обходится — и что снятие фильтра меняет, а что нет.
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).
Руководство по исследованиям этичного ИИ-редтиминга с Shannon AI
Юридическое соглашение, регулирующее доступ к нецензурированным моделям Shannon AI
Shannon V1 Balanced - ИИ без цензуры для тестирования безопасности красной команды. Mixtral 8x7B с ослабленными ограничениями, обученный на наборе данных GPT-5 Pro. Исследуйте важность защитных механизмов ИИ через состязательные исследования.
Shannon V1 Deep - ИИ максимальной мощности без цензуры для агрессивного состязательного тестирования. Mixtral 8x22B, обученный на наборе данных GPT-5 Pro. Идеальный инструмент для красной команды ИИ для исследования защитных механизмов.
Shannon V1.5 Сбалансированное Мышление - Прозрачный Цепочка-Мыслей нецензурированный ИИ с обучением GRPO. Наблюдайте, как модель красной команды ИИ рассуждает шаг за шагом, чтобы понять важность защитных барьеров ИИ.
Shannon V1.5 Deep Thinking – совершенный нецензурированный ИИ с 141B параметрами и многоэтапным планированием эксплойтов. Модель мышления максимальной мощности для передовых исследований красной команды ИИ и понимания важности защитных барьеров ИИ.
Экономичная сборка Shannon 2: FP8-квантованный Kimi K2.7, оптимизированный для высокой пропускной способности и низкой цены за токен — без потери трехсот триллионного основания параметров.
Максимальная сборка возможности Shannon 2: полная точность Kimi K2.7 с собственной, видимой цепочкой мышления — для самого сложного анализа и долгосрочной агентивной работы.
Карточка модели Shannon Lite 1.6 — квантованный NVFP4 Mistral Large 3 675B с 41B активных параметров, дообученный на 2,500 выходах Claude Opus 4.5. Экономичное развертывание корпоративного ИИ на графических процессорах H100 или A100 с окном контекста 256K, мультимодальным зрением и агентными возможностями.
Карточка модели Shannon Pro 1.6 – Полный BF16 Mistral Large 3 675B с трассировкой мышления KIMI K2 и пост-обучением GRPO. Расширенное рассуждение по цепочке мыслей с нативной поддержкой навыков для сложных корпоративных рабочих процессов ИИ.
Технический глубокий анализ: Как Shannon AI обучила Mixtral 8x7B и 8x22B на выходах GPT-5 Pro, используя дистилляцию OpenRouter API. Изучите нашу методологию передачи знаний для моделей красной команды ИИ без цензуры.
Технический обзор: Как Shannon AI обучила модели V1.5 мыслить с использованием GRPO (Group Relative Policy Optimization). Изучите нашу методологию обучения цепочке рассуждений для прозрачного ИИ-рассуждения.
Хотите, чтобы ИИ был вашим пентестером? Shannon AI теперь интегрируется с Claude Code для автоматизированных рабочих процессов тестирования на проникновение. Узнайте, как пентестинг на основе ИИ революционизирует исследования в области безопасности.
Создавайте персонализированных ИИ-помощников с пользовательскими инструкциями, файлами знаний и уникальными личностями, адаптированными под ваши точные потребности
Организуйте файлы и чаты в выделенные рабочие пространства, где ваш ИИ-помощник понимает полный контекст
Создавайте многоразовые модули инструкций, которые расширяют возможности Shannon. Навыки позволяют создавать специализированные инструменты, которые ИИ может вызывать во время разговоров.