Shannon 3.1
The launch release: Shannon 3.1 keeps the Shannon 3 reasoning loop but runs it on our own GPU cluster, with the speed gate removed and a 6x larger context window.
Мақоларо хонедҲама забонҳо баробаранд. Забонеро интихоб кунед, ки мехоҳед истифода баред.
Ҳар мақолаеро, ки мо ҳамроҳи маҳсулот нашр мекунем, омӯзед: model card-ҳо барои шаффофият, ёддоштҳои техникии сохт ва сиёсатҳое, ки Shannon-ро барои таҳқиқоти red-team бехатар нигоҳ медоранд.
The launch release: Shannon 3.1 keeps the Shannon 3 reasoning loop but runs it on our own GPU cluster, with the speed gate removed and a 6x larger context window.
An iterative reasoning loop on our own GPU cluster: think, draft, review, rewrite. Lite runs one pass. Pro runs up to ten and harvests the facts it knows it is missing.
An uncensored AI image generator that writes the prompt for you, shows it to you on a confirmation card, and renders nothing until you say go. Five aspect ratios. No video.
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).
Дастурҳо барои тадқиқоти дастаи сурхи AI-и ахлоқӣ бо Shannon AI
Созишномаи ҳуқуқӣ, ки дастрасиро ба моделҳои бесензураи Shannon AI танзим мекунад
Shannon V1 Balanced - AI-и бесензура барои санҷиши амнияти гурӯҳи сурх. Mixtral 8x7B бо маҳдудиятҳои сустшуда, ки дар маҷмӯи додаҳои GPT-5 Pro омӯзонида шудааст. Муҳимияти чораҳои муҳофизатии AI-ро тавассути таҳқиқоти рақобатӣ омӯзед.
Shannon V1 Deep - AI-и бесензураи иқтидори ҳадди аксар барои санҷиши хашмгинонаи рақибона. Mixtral 8x22B, ки дар маҷмӯи додаҳои GPT-5 Pro омӯзонида шудааст. Асбоби ниҳоии дастаи сурхи AI барои таҳқиқоти муҳофизатӣ.
Shannon V1.5 Тафаккури мутавозин - AI-и бесензура бо занҷири тафаккури шаффоф бо омӯзиши GRPO. Модели дастаи сурхи AI-ро тамошо кунед, ки қадам ба қадам мулоҳиза ронад, то аҳамияти муҳофизати AI-ро фаҳмед.
Shannon V1.5 Deep Thinking - AI-и ниҳоии 141B параметрӣ, ки бо банақшагирии истисмори бисёрқабата сензура нашудааст. Модели тафаккури иқтидори максималӣ барои тадқиқоти пешрафтаи гурӯҳи сурхи AI ва фаҳмидани аҳамияти муҳофизати AI.
Қисми босанди Shannon 2: дур шудаи FP8 K2.7, созишуда барои рӯбарии баланд ва қимати паст дар ҳар токен — бидуни баҳчидан аз бунёди триллион-параметр.
Қисми толови Shannon 2: пур-таути K2.7 бо зањири фикри нативӣ ва дидаӣ — барои таҳлили сахттарин ва корҳои намоён дарази.
Корти модели Shannon Lite 1.6 - Mistral Large 3 675B бо квантизатсияи NVFP4 ва 41B параметри фаъол, ки пас аз омӯзиш дар 2,500 натиҷаи Claude Opus 4.5 асос ёфтааст. Ҷойгиркунии AI-и корхонавӣ бо арзиши кам дар GPU-ҳои H100 ё A100 бо равзанаи контекстии 256K, биниши бисёрмодалӣ ва имкониятҳои агентӣ.
Корти модели Shannon Pro 1.6 - Mistral Large 3 675B-и пурраи BF16 бо KIMI K2 Thinking Trace ва омӯзиши пас аз GRPO. Мулоҳизаронии пешрафтаи занҷири андеша бо дастгирии малакаҳои модарӣ барои ҷараёнҳои кории мураккаби AI-и корхона.
Таҳлили амиқи техникӣ: Чӣ тавр Shannon AI Mixtral 8x7B ва 8x22B-ро дар натиҷаҳои GPT-5 Pro бо истифода аз дистилятсияи OpenRouter API омӯзонид. Методологияи интиқоли дониши моро барои моделҳои дастаи сурхи AI-и бесензура омӯзед.
Таҳлили амиқи техникӣ: Чӣ гуна Shannon AI моделҳои V1.5-ро барои тафаккур бо истифода аз GRPO (Group Relative Policy Optimization) омӯзонид. Методологияи омӯзиши занҷири тафаккури моро барои мантиқи шаффофи AI омӯзед.
Мехоҳед AI пентестери шумо бошад? Shannon AI ҳоло бо Claude Code барои ҷараёнҳои автоматии санҷиши воридшавӣ муттаҳид шудааст. Кашф кунед, ки чӣ тавр пентестинги бо AI коркунанда таҳқиқоти амниятро инқилобӣ мекунад.
Ёрдамчиёни фардии AI-ро бо дастурҳои фармоишӣ, файлҳои дониш ва шахсиятҳои беназир, ки ба эҳтиёҷоти дақиқи шумо мутобиқ карда шудаанд, эҷод кунед
Файлҳо ва чатҳоро дар фазои кории махсус ташкил кунед, ки дар он ёрдамчии AI-и шумо контексти пурраро мефаҳмад
Модулҳои дастурии такроршавандаро эҷод кунед, ки имкониятҳои Shannon-ро васеъ мекунанд. Маҳоратҳо ба шумо имкон медиҳанд, ки абзорҳои махсусро созед, ки AI метавонад ҳангоми сӯҳбатҳо истифода барад.