Shannon 2 Lite
Ang mababong gastos na variant ng Shannon 2: FP8-compressed Kimi K2.7, na-tune para sa mataas na bilis-ng-datos at murang presyo bawat token — nang hindi iniwan ang pundasyong trilyon-parameter.
TL;DR
Shannon 2 Lite ay isang na-distill-sa-frontier variant ng Moonshot AI's Kimi K2.7, na-compress sa FP8. Pinanatili nito ang parehong 256K context at parehong pag-uugali tulad ng Shannon 2 Pro, ngunit sa mas murang presyo at mas mabilis na response time — ang default na pagpipilian para sa mataas na volume na chat, retrieval, classification, at mahabang agent workflows. Na-tune para sa minimal na pagsisiguro sa wastong gawaing pangseguridad, limitado sa mga beripikadong propesyonal, at patuloy na sinusuri.
Karamihan ng production workloads ay hindi nangangailangan ng maximum na kakayahan ng modelo sa bawat tawag — kailangan nila ng consistent na kalidad sa presyong sumusuporta sa scaling. Shannon 2 Lite ay itinayo para dito: ang buong na-distill-sa-frontier Shannon 2 behavior, na-compress sa FP8 upang magawa mong ilagay ito sa harap ng high-traffic na products at maraming-round agents nang walang bill ng full-katumpakan frontier model.
01Ang pundasyon: Kimi K2.7
Shannon 2 Lite ay batay sa Kimi K2.7, ang bukong-bukas na timbang pangunahing modelo ng Moonshot AI (inilabas Hunyo 12, 2026): isang bihirang-aktibong Mixture-of-Experts model kung saan isang maliit na bahagi lamang ng trilyong parameter ang umaaktibo bawat token, na naghahatid ng frontier-class na kalidad sa gastos sa pagpapatakbo na mas mababa kaysa sa isang dense model ng parehong laki.
Dahil ang timbang ay bukas, kami mismo ang nag-host at nag-sasagawa ng FP8 na pagbabawas ng laki ng model sa halip na mag-rent — ito ang nagbibigay-daan sa FP8 economics ng Lite.
02FP8 na Pagbabawas ng Laki — ang puso ng Lite
Shannon 2 Lite ay na-compress sa FP8: 8-bit na representasyon ng number para sa timbang at activation values. Kumpara sa full-katumpakan, ang FP8 ay halos nakakatipid ng alahas ng memorya at malaking pagtaas sa tokens per second, habang ang modernong per-tensor scaling ay nagpapanatili ng maliit na kalidad na pagbaba sa instruction-obeying tasks. Ang praktikal na resulta:
- Murang presyo bawat token — ang pinakamalaking lever para sa mataas na volume products.
- Mababang pagkaantala — mas mabilis na unang token at mas mataas na sustained bilis-ng-datos.
- Mas maliit na footprint — umaangkop sa mas kaunting accelerators per replica.
- Parehong pag-uugali — identical na 256K context at parehong na-distill na instruction-obeying tulad ng Pro.
03Distillasyon ng Frontier
Ang Lite at Pro ay nagbabahagi ng isang post-training pass: 30,000 maingat na piniling halimbawa ng reasoning at instruction sa antas-frontier. Ang layunin ay pag-improve ng kung paano sumasagot ang model — mas malinaw na pagsunod sa tagubilin, mas consistent na formatting, mas mahusay na disiplina sa paggamit ng tool, at mas kaunting hindi kinakailangang pagtanggi sa wastong gawaing propesyonal — hindi pagbabago ng kaalaman nito. Inilapat nang magkapantay sa parehong bersyon upang manatiling magkatugma ang pag-uugali.
04Presyo at Performance, Totoo
Ang pangunahing punto ng Lite ay ang economics. Sa list API prices, ang pundasyong K2.7 ay nangunguna sa mga nangungunang saradong modelo ngayon ng halos 6x sa output tokens:
| Sukat | Shannon 2 Lite | Claude Opus 4.8 | GPT-5.5 |
|---|---|---|---|
| Input / 1M tokens | $0.95 | $5.00 | $5.00 |
| Output / 1M tokens | $4.00 | $25.00 | $30.00 |
| Bukas na Timbang | Oo | Hindi | Hindi |
| Konteks na Bintana | 256K | 1M | ~1M |
Sa kakayahan, ang tunay na reference point ay MCPMark Verified (real-world agentic software tasks) — ang tanging pampublikong pamantayan kung saan ang pundasyong K2.7, Claude Opus 4.8, at GPT-5.5 ay lahat ay nag-report ng numero sa parehong pagsusulit:
Ang pundasyong ito ay lumampas sa Claude Opus 4.8 sa agentic tasks at nag-trail sa GPT-5.5 — sa fraction ng presyo ng alinman. Para sa mataas na volume na trabaho, ang ratio ng presyo-sa-kakayahan na ito ay ang buong punto ng Lite.
Bawat numero sa itaas ay publicly published. Huwag lamang kaming tumanggap sa salita — suriin mo mismo ang primary sources.
MCPMark Verified at list API prices, Hunyo 2026. Ang K2.7 figures ay Moonshot-reported; independent third-party mga-pamantayan ay naghihintay pa. Ang GPT-5.5 at Claude Opus 4.8 ay ipinapakita para sa reference.
05Minimal na pagsisiguro, maximum responsibility
Shannon 2 Lite ay na-tune para sa minimal na pagsisiguro: sa valid security, red-team, at research tasks ito ay direkta sa halip na mag-refuse ng automatic. Ito ay isang propesyonal na kasangkapan — ang access ay limitado sa mga beripikadong propesyonal, ang usage ay patuloy na sinusuri, at ang model ay pinagtatrabaho sa ilalim ng aming Responsible Use Policy.
06Kung saan sumikat ang Lite
- Mataas na volume na assistants — ang FP8 economics ay ginagawa itong default para sa user-facing, high-traffic na features.
- Agent workflows — murang sapat para tumagal sa maraming rounds; 256K context para sa mahabang trajectories.
- Reconnaissance at triage — mabilis, murang first-pass analysis sa security workflows.
- Retrieval at classification — mataas na bilis-ng-datos para sa pipelines at batch jobs.
07Frequently asked questions
Ano ang Shannon 2 Lite?
Ang mababong gastos na variant ng Shannon 2 — isang na-distill-sa-frontier Kimi K2.7 na na-compress sa FP8 para sa mataas na bilis-ng-datos at murang presyo bawat token, may 256K konteks na bintana.
Gaano ito mas murang?
Ang K2.7 API base ay nasa $0.95 input / $4.00 output per million tokens — halos 6 na beses mas murang output kaysa Claude Opus 4.8 o GPT-5.5 sa list prices.
Nakakasama ba ang FP8 sa kalidad?
Ang kalidad na pagbaba sa instruction-obeying ay maliit na may per-tensor scaling; ang Lite ay gumagamit ng parehong 256K context at na-distill na behavior tulad ng Pro.
Lite o Pro?
Lite para sa bilis-ng-datos at presyo; Pro para sa pinakamataas na reasoning ceiling at visible chain-of-thought.
Subukan ang Shannon 2 Lite
Na-distill-sa-frontier na kalidad, itinayo para sa scaling.
Start Chatting View PricingLimitado sa mga beripikadong propesyonal · patuloy na sinusuring paggamit
Sources: Moonshot AI (Kimi K2.7) · K2.7 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.8 comparison · Independent K2.7 pricing analysis. Ang K2.7 mga-pamantayan ay Moonshot-reported at provisional habang naghihintay ng independent verification.