Shannon 3 — модель ИИ без цензуры, которая проверяет собственный ответ
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.
Коротко
Shannon 3 — это семейство моделей ИИ без цензуры, обслуживаемое с нашего собственного GPU-кластера. Его отличительная черта — форма хода: модель думает, пишет черновик, затем перечитывает собственный черновик, сверяя его с собственным размышлением, и переписывает то, что не выдерживает проверки. Lite (shannon-3) делает один проход «подумать и набросать» ради минимальной задержки. Pro (shannon-3-pro) выполняет полный цикл до 10 итераций, останавливаясь в тот момент, когда проверка одобряет черновик, и дополнительно проводит сбор знаний у более крупной модели, чтобы восполнить замеченные пробелы в фактах. Весь ход рассуждений виден и написан на вашем языке. Оба уровня принимают изображения и документы. Контекст на старте версии 3.0 составлял 32,768 токенов.
Почти каждая чат-модель, которой вы пользовались, отвечает за один прямой проход. Она выбирает первый токен, ещё не зная последнего, и как только предложение выдано, оно зафиксировано: позже модель может себе противоречить, но вернуться и исправить сказанное она не может. Это хорошо работает, когда ответ короткий, а вопрос состоит из одной части. И плохо — когда ответ длинный, вопрос состоит из четырёх частей, а шестой абзац тихо перечёркивает второй. Shannon 3 появился потому, что, на наш взгляд, лекарством здесь была не модель побольше. Лекарство — дать модели прочитать то, что она только что написала.
01Что такое Shannon 3
Shannon 3 — семейство моделей из двух уровней. Оба уровня работают на нашем собственном GPU-кластере, а не через сторонний API инференса, и оба идут без цензуры: перед ними нет слоя отказов, а за ними — фильтра контента. Различие между уровнями в том, сколько работы одному ходу позволено проделать до того, как ответ дойдёт до вас.
В API оба уровня — это обычные идентификаторы моделей. Нет ни специального эндпоинта, ни отдельного SDK, ни особого формата запроса:
| Уровень | Идентификатор модели | Форма хода | Лучше всего для |
|---|---|---|---|
| Shannon 3 Lite | shannon-3 | Один проход: подумать + набросать | Чата, черновиков, справок, больших объёмов |
| Shannon 3 Pro | shannon-3-pro | Полный цикл, до 10 проходов, плюс сбор знаний | Анализа, длинных текстов, работы, чувствительной к точности |
02Почему один прямой проход — неподходящая форма для трудных вопросов
Модель, генерирующая текст слева направо, принимает необратимую последовательность локальных решений. У неё нет ластика. Когда она уже на 400-м токене объяснения понимает, что выбрала неверную рамку, у неё остаются лишь два варианта: продолжать в неверной рамке или дописать поправку — так и получаются ответы, знакомые всем, те самые, где на середине говорится вообще-то, возвращаясь к сказанному выше, а согласовывать две несовместимые половины оставляют вам.
Цепочка рассуждений это улучшает, но не решает. Сначала подумать — значит дать модели план до того, как она обяжется писать прозу, и это настоящий выигрыш; но следующий за планом черновик по-прежнему пишется за один проход и по-прежнему отправляется непрочитанным. Никто так и не задаёт вопрос, который человек-редактор задаёт первым: а делает ли этот ответ то, что обещало размышление? Сбои, которые переживают цепочку рассуждений, конкретны и узнаваемы:
- Потерянные подвопросы. Вы спросили о четырёх вещах. В размышлении перечислены четыре. В ответе освещены три.
- Дрейф плана. Рассуждение останавливается на одном подходе; проза постепенно перенимает другой, и нет ни одного предложения, где именно произошёл сбой.
- Арифметика и единицы измерения. Число, правильно вычисленное в размышлении, неверно переписано в ответ, или помесячная величина подана как годовая.
- Проигнорированные ограничения. Вы сказали: без внешних зависимостей; код импортирует одну, а размышление после упоминания ограничения больше к нему не возвращается.
- Уверенные пробелы. В размышлении модель говорит, что не уверена в одном конкретном факте, а в ответе всё равно излагает его как данность.
Всё это ловится чтением черновика. И ничто из этого не ловится более аккуратной генерацией черновика.
03Цикл рассуждения, стадия за стадией
Ход Shannon 3 Pro — это цикл из четырёх стадий и условия выхода.
Подумать
Модель прорабатывает задачу, прежде чем написать вам хоть что-то: разбирает вопрос на части, фиксирует ограничения, определяет, что знает и чего не знает, выбирает подход. То, что получается здесь, становится эталоном, по которому позже измеряется ответ.
Набросать
Модель пишет полный, настоящий ответ — не план. Он обязан быть полным, потому что следующая стадия оценивает законченный артефакт, а набросок нельзя проверить на сбои, которые проявляются только на полной длине.
Проверить
Это стадия, которая и делает семейство тем, что оно есть. Модель читает черновик в сопоставлении с размышлением — куда более острая проверка, чем чтение одного лишь черновика. Спросить модель «хороший ли это ответ?» — значит пригласить её ответить «да»; спросить «план требовал раскрыть X, Y и Z при ограничении C — делает ли это текст?» — значит дать ей нечто фальсифицируемое. Проверка называет, что именно не так, а не выставляет оценку.
Переписать
Названные проблемы устраняются в новом черновике. Это именно переписывание, а не заплатка: если исправление требует переставить аргументацию, переставлять разрешено. Новый черновик снова уходит на проверку.
Остановиться
Цикл завершается в первый же раз, когда проверка одобряет черновик, — это нормальный выход, и на большинстве ходов он происходит задолго до потолка. Жёсткое ограничение в 10 итераций существует ради патологических случаев, например по-настоящему неоднозначного вопроса, где каждое переписывание меняет один изъян на другой, — чтобы ход не крутился бесконечно.
Lite берёт те же первые две стадии и останавливается. Он думает, набрасывает и отдаёт вам черновик. Это осознанное продуктовое решение, а не урезанная случайность: на значительной доле реальных сообщений первый черновик и есть правильный ответ, и платить задержкой проверки за то, чтобы вам это сообщили, — плохая сделка. Lite — когда вы хотите, чтобы модель была быстрой; Pro — когда вы хотите, чтобы она была уверена.
04Сбор знаний в Pro: попросить помощи вместо того, чтобы угадывать
Самопроверка ловит противоречия, пропуски и нарушения ограничений, потому что доказательства для этого уже находятся внутри хода. Она не может поймать факт, которого у модели попросту нет. Модель, проверяющая собственный черновик, может заключить: я не уверена в этой цифре — и не иметь, куда с этим выводом пойти.
Pro даёт ей такое место. Вокруг стадии черновика он проводит сбор знаний: определяет конкретные факты, которых не хватает или в которых он не уверен, запрашивает у второй, более крупной модели именно их и вплетает полученное в улучшенный ответ. Это адресный запрос, продиктованный пробелом, который модель назвала сама, а не сплошное «второе мнение».
На практике важны два свойства. Сбор ограничен по охвату: он спрашивает о выявленных пробелах, а не переспрашивает весь вопрос целиком, поэтому более крупная модель привлекается там, где она добавляет информацию, а не там, где просто добавила бы другой голос. И он интегрирован: собранные факты возвращаются в цикл и проходят ту же проверку, что и всё остальное, а не появляются приклеенным абзацем.
Что это меняет в отношении неопределённости
Самый полезный эффект сбора не в том, что Pro знает больше. Он в том, что неопределённость Pro становится действенной. Модель, которая только знает, что не уверена, вынуждена выбирать между сплошными оговорками и уверенными утверждениями. Модель, способная превратить «я в этом не уверена» в «пойду выясню», делает оговорки реже и там, где делает, — конкретнее.
05Рассуждение видно, и оно на вашем языке
Весь ход рассуждений показывается вам по мере выполнения хода: размышление, а в Pro — каждая проверка и то, что она оспорила. Это не отладочный вид, который мы терпим показывать, — это значительная часть того, что вы получаете, и она меняет рабочие отношения тремя конкретными способами.
- Вы можете остановиться раньше. Если размышление неверно поняло ваш вопрос — частый исход неоднозначного запроса, а не плохой модели, — вы узнаете об этом в первые секунды, а не после того, как придёт полный ответ, решающий не ту задачу.
- Вы можете проверять рассуждение отдельно от ответа. Верный ответ, полученный неверным рассуждением, — это риск, потому что он не переживёт следующего вопроса.
- Вы видите, как цикл не справляется. Когда Pro тратит несколько итераций без схождения, это показывается, а не прячется, — и это реальная информация, обычно означающая, что вопрос недоопределён.
Ход рассуждений пишется на вашем языке, а не генерируется по-английски и переводится в конце. Если вы работаете на японском, арабском, турецком или португальском, модель рассуждает на этом языке — и терминология в рассуждении остаётся согласованной с терминологией в ответе, без швов, которые появляются, когда модель думает на одном языке, а говорит на другом.
06Без цензуры: ни слоя отказов, ни фильтра вывода
Shannon 3 поставляется без слоя отказов и без фильтрации контента на выходе. Поведение отказа отсутствует в продукте на любом уровне: ни как обёртка, инспектирующая ваше сообщение до того, как его увидит модель, ни как классификатор, инспектирующий ответ до того, как его увидите вы, ни как рефлекс, от которого модель нужно отговаривать. Это существенно отличается от двух вещей, которые обычно имеют в виду под словом «без цензуры»:
| Подход | Что делает | Как ломается |
|---|---|---|
| Джейлбрейк через системный промпт | Приказывает выровненной модели вести себя как невыровненная | Затухает в длинном разговоре; под давлением отказы возвращаются |
| Снятие фильтра вывода | Перестаёт блокировать текст, который модель уже произвела | Модель всё равно пишет уклончивый текст с оговорками — ничего не блокировалось, просто это и не было написано |
| Shannon 3 | Нет слоя отказов, который нужно снимать, и фильтра, который нужно отключать, — этого поведения попросту нет | Полностью перекладывает решение на вас; модель не откажется за вас |
На практике Shannon 3 работает с вопросом, который вы задали, а не с более безопасным соседним вопросом: художественный текст с настоящими антагонистами, темы безопасности, обсуждаемые технически, а не на высоте пресс-релиза, медицинская, юридическая и финансовая информация, изложенная напрямую с теми оговорками, которые действительно уместны, — и без заключительной лекции о том, зачем вы вообще спрашивали. Он также не размягчает цикл: проверка вправе сказать, что черновик неверен, а это иной и более полезный вид сопротивления, чем отказ.
Чего отсутствие слоя отказов не делает, так это не делает модель правой. Модель без цензуры ровно настолько же способна уверенно ошибаться, как и модель с цензурой, и делает это заметнее, поскольку не уходит в туманность, когда не уверена. Это один из лучших аргументов в пользу цикла: когда рефлекс отказа не мешается, самопроверка выполняет ту работу по безопасности, которая важна профессиональному пользователю, — ловит ошибки. Ваше использование модели по-прежнему регулируется нашей Политикой ответственного использования и законом вашей юрисдикции.
Мы не публикуем оценок бенчмарков для Shannon 3 и не делаем заявлений о прямом сравнении с другими моделями. Польза цикла структурна — он ловит классы ошибок, которые один проход поймать не может, — и мы предпочитаем точно описать этот механизм, а не приписывать ему цифру, которую сами независимо не проверили. Всё сказанное выше описывает, что делает ход; быстрее всего это проверить, запустив один ход и прочитав его рассуждение.
07Изображения, документы и генерация изображений
Оба уровня принимают изображения и документы во вложениях и читают их в рамках хода. Скриншот упавшей сборки, сфотографированная доска, схема, отсканированная страница договора или PDF могут быть предметом вопроса, а не тем, что вы сначала перепечатываете вручную. В Pro вложения участвуют в цикле наравне со всем остальным: если проверка решит, что черновик ответил на вопрос, который изображение не подтверждает, этот кусок перепишут.
Генерация и редактирование изображений доступны в чате как инструмент, а не как назначение модели. Shannon 3 — рассуждающая модель, которая может создать или отредактировать изображение, когда этого требует разговор, а не модель изображений с прикрученным чатом. Это различие правильно задаёт ожидания: судите о семействе по тому, как оно мыслит, а картинки воспринимайте как удобство, экономящее переключение контекста.
08Контекстное окно и куда линия 3.x двинулась дальше
Shannon 3.0 вышел с контекстным окном на 32,768 токенов. Это честная историческая цифра, и её стоит назвать прямо, потому что цикл расходует контекст иначе, чем однопроходная модель: ваш запрос, ваши вложения, размышление и каждый цикл черновика и проверки живут в одном бюджете.
32K комфортны для большинства задач чата и анализа — длинный документ, объёмный файл кода, подробный многосоставный вопрос с местом для работы цикла. Этого мало для по-настоящему больших входов, и именно это ограничение снял следующий релиз. Shannon 3.1 существенно расширяет контекстное окно и меняет то, на что можно направить цикл; если вы оцениваете семейство сегодня, читайте ту статью второй, а цифру отсюда воспринимайте как историю.
09Вызов Shannon 3 из API
Shannon 3 доступен во всех трёх наших диалектах API, на тех же моделях и с потоковой передачей в каждом:
| Диалект | Эндпоинт | Когда использовать |
|---|---|---|
| Совместимый с OpenAI | /v1/chat/completions | У вас уже есть код клиента OpenAI — поменяйте базовый URL и идентификатор модели |
| Совместимый с Anthropic | /v1/messages | Ваш стек построен вокруг формата Messages |
| Responses | /v1/responses | Вам нужна более новая форма запроса и ответа |
Передавайте shannon-3 или shannon-3-pro как идентификатор модели. На стороне клиента стоит заранее учесть две вещи. Ходы Pro длятся дольше, причём на переменную величину, потому что число итераций зависит от вопроса: задавайте тайм-ауты по потолку, а не по среднему, и предпочитайте потоковую передачу, чтобы пользователь видел прогресс, а не крутилку. И ход рассуждений — это контент, который вы можете показать; там, где пользователи ждут, показывать его обычно лучше, чем прятать, потому что это превращает мёртвое время в нечто читаемое. Схемы запросов и ответов, детали потоковой передачи и живая песочница — в документации API.
10Как выбрать уровень
Цикл Pro оправдывает свою задержку соразмерно тому, сколько всего можно сделать неправильно.
| Ваша задача | Уровень | Почему |
|---|---|---|
| Быстрый фактический вопрос, короткий ответ | shannon-3 | Первый черновик и есть ответ; проверке нечего ловить |
| Высоконагруженная автоматизация или жёсткие требования к задержке | shannon-3 | Предсказуемое время хода — связывающее ограничение |
| Многосоставный анализ с ограничениями | shannon-3-pro | Потерянные подвопросы и нарушения ограничений — ровно то, что ловит проверка |
| Длинный текст, который должен держаться целиком | shannon-3-pro | Внутреннее противоречие — свойство полной длины, невидимое при написании |
| Всё, где есть числа, по которым вы будете действовать | shannon-3-pro | Проверка заново сверяет арифметику и единицы измерения с размышлением |
| Вопросы, затрагивающие факты на границе знаний модели | shannon-3-pro | Сбор знаний превращает названный пробел в запрос |
Практический приём: пользуйтесь Lite, пока вы ещё нащупываете, о чём именно спросить, а затем один раз прогоните устоявшийся вопрос на Pro. Цикл стоит оплачивать на той версии вопроса, которую вы действительно имели в виду.
11Ограничения, о которых стоит знать заранее
Карточка модели, перечисляющая только сильные стороны, — это реклама. Вот где Shannon 3 вас разочарует:
- Pro медленнее, и непредсказуемо. Ход, сошедшийся за две итерации, и ход, дошедший до десяти, отличаются по времени в несколько раз. Если вам нужна ограниченная задержка, используйте Lite.
- Проверка — не доказательство. Модель, проверяющая собственную работу, разделяет собственные слепые зоны. Цикл надёжно ловит несоответствие между размышлением и черновиком; он не ловит надёжно ошибку, уверенно заложенную в самом размышлении.
- Контекст делится с циклом. При 32K очень длинный ввод плюс несколько полноразмерных черновиков — реальное ограничение для 3.0. О поднятом потолке см. Shannon 3.1.
- Сбор восполняет только те пробелы, которые модель заметила. Он превращает «я в этом не уверена» в запрос, и это настоящий выигрыш, — но факт, в котором модель уверенно ошибается, никогда не помечается как недостающий, а значит, и не собирается.
- Без цензуры означает без цензуры. Модель не откажет и не смягчит. Если вашему продукту нужна граница отказа, стройте её там, где вы её видите, а не надейтесь, что модель предоставит её сама.
12Часто задаваемые вопросы
Что такое Shannon 3?
Shannon 3 — это семейство моделей без цензуры, работающих на нашем собственном GPU-кластере. Отличает его форма хода: вместо одного прямого прохода модель думает, пишет черновик ответа, затем сверяет этот черновик с собственным размышлением и переписывает его. Семейство выпускается в двух уровнях: shannon-3 (Lite) и shannon-3-pro (Pro).
В чём разница между Shannon 3 Lite и Shannon 3 Pro?
Lite выполняет один проход «подумать и набросать», сохраняя задержку близкой к обычной модели. Pro выполняет полный цикл, проверяя и переписывая каждый черновик до 10 итераций и останавливаясь раньше в тот момент, когда проверка одобряет результат. Pro также выполняет сбор знаний, запрашивая у второй, более крупной модели факты, которых, по его собственной оценке, не хватает.
Shannon 3 действительно работает без цензуры?
Да. Shannon 3 поставляется без слоя отказов и без фильтра контента на выходе. Поведение отказа отсутствует в самой модели, поэтому нет ничего, что тихо возвращалось бы в середине длинного разговора, как это бывает с персоной, заданной промптом. Использование модели по-прежнему регулируется нашей Политикой ответственного использования и законом вашей юрисдикции.
Цикл проверки действительно улучшает ответы?
Больше всего он помогает там, где один проход структурно слаб: длинные ответы, окончание которых противоречит началу, многосоставные вопросы, где одна часть тихо теряется, ошибки в арифметике и единицах измерения, код, игнорирующий заданное ограничение. Меньше всего он помогает на коротких справочных запросах, где первый черновик и есть ответ. Именно поэтому существует Lite.
Что происходит, если проверка так и не одобряет черновик?
Цикл останавливается на своём потолке в 10 итераций и возвращает лучший достигнутый черновик, а не крутится бесконечно. Поскольку ход рассуждений виден, вы можете также прочитать возражения, которые так и не были сняты, — обычно это означает, что вопрос был достаточно неоднозначным и каждое переписывание меняло один недостаток на другой; это сигнал переформулировать его.
Может ли Shannon 3 читать изображения и документы?
Да. Оба уровня принимают вложения с изображениями и документами и читают их в рамках хода, поэтому скриншот, схема, отсканированная страница или PDF могут быть предметом вопроса, а не тем, что вы сначала перепечатываете вручную. Генерация и редактирование изображений также доступны в чате, но как инструмент, который модель может вызвать, а не как её назначение.
Могу ли я увидеть рассуждения модели?
Да. Ход рассуждений показывается по мере выполнения хода и пишется на вашем языке, а не переводится с английского в конце. В Pro вы наблюдаете каждый цикл проверки, и видно, когда модель ловит собственную ошибку — и точно так же видно, когда не ловит.
Каким было контекстное окно Shannon 3 на старте?
Shannon 3.0 вышел с контекстным окном на 32,768 токенов, которое делят между собой ваш запрос, любые вложения, ход рассуждений и ответ. Shannon 3.1 повышает эту цифру; актуальное значение см. в статье о Shannon 3.1.
Попробуйте цикл сами
Задайте один и тот же вопрос дважды — один раз на Lite, один на Pro — и посмотрите, что меняет проверка.
Начать чат Читать документацию APIshannon-3 · shannon-3-pro · потоковая передача во всех трёх диалектах API
Shannon 3 управляется Shannon Lab LLC, Нью-Мексико, США. Приведённые здесь цифры описывают конфигурацию на старте версии 3.0; актуальные пределы см. в карточке модели Shannon 3.1, а остальное семейство — в указателе исследований. Мы не публикуем оценок бенчмарков для Shannon 3 и не делаем сравнительных заявлений о производительности.