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.
مضمون پڑھیںتمام زبانیں برابر ہیں۔ وہ زبان منتخب کریں جس میں آپ براؤز کرنا چاہتے ہیں۔
وہ تمام مضامین دریافت کریں جو ہم پروڈکٹ کے ساتھ شائع کرتے ہیں: شفافیت کے لیے model cards، تکنیکی تعمیراتی نوٹس، اور وہ پالیسیاں جو Shannon کو ریnotresearchdnotresearch-ٹnotresearchinotresearchmnotresearch تnotresearchhnotresearchqnotresearchinotresearchqnotresearch کے لیے محفوظ رکھتی ہیں۔
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).
Shannon AI کے ساتھ اخلاقی AI ریڈ ٹیم ریسرچ کے لیے رہنما اصول
Shannon AI کے غیر سنسر شدہ ماڈلز تک رسائی کو کنٹرول کرنے والا قانونی معاہدہ
Shannon V1 Balanced - ریڈ ٹیم سیکیورٹی ٹیسٹنگ کے لیے غیر سنسر شدہ AI۔ GPT-5 Pro ڈیٹا سیٹ پر تربیت یافتہ Mixtral 8x7B جس پر پابندیاں نرم کی گئی ہیں۔ مخالفانہ تحقیق کے ذریعے AI گارڈریل کی اہمیت کو دریافت کریں۔
Shannon V1 Deep - جارحانہ مخالفانہ جانچ کے لیے زیادہ سے زیادہ صلاحیت والی غیر سنسر شدہ AI۔ Mixtral 8x22B کو GPT-5 Pro ڈیٹا سیٹ پر تربیت دی گئی۔ گارڈریل تحقیق کے لیے حتمی AI ریڈ ٹیم کا آلہ۔
Shannon V1.5 متوازن سوچ - شفاف سلسلہ وار سوچ والی غیر سنسر شدہ AI GRPO تربیت کے ساتھ۔ AI ریڈ ٹیم ماڈل کو قدم بہ قدم استدلال کرتے ہوئے دیکھیں تاکہ AI گارڈریل کی اہمیت کو سمجھ سکیں۔
Shannon V1.5 Deep Thinking - حتمی 141B پیرامیٹر غیر سنسر شدہ مصنوعی ذہانت جس میں کثیر الجہتی استحصال کی منصوبہ بندی شامل ہے۔ جدید مصنوعی ذہانت ریڈ ٹیم کی تحقیق اور مصنوعی ذہانت کی گارڈریل کی اہمیت کو سمجھنے کے لیے زیادہ سے زیادہ صلاحیت والا سوچنے والا ماڈل۔
Shannon 2 کی لاگت سے موثر ساخت: FP8-کوانٹائزڈ Kimi K2.7، اعلیٰ تھرو پٹ اور فی ٹوکن کم قیمت کے لیے ترتیب دیا گیا — ٹریلین-پیرامیٹر بنیاد کو قربان کیے بغیر۔
Shannon 2 کی زیادہ سے زیادہ صلاحیت والی ساخت: مکمل درستگی والا Kimi K2.7 فطری، نظر آنے والے سوچ کے سلسلے کے ساتھ — مشکل ترین تجزیے اور طویل مدتی ایجنٹ پر مبنی کام کے لیے۔
شینن لائٹ 1.6 ماڈل کارڈ - NVFP4 کوانٹائزڈ مسٹرل لارج 3 675B جس میں 41B فعال پیرامیٹرز ہیں، 2,500 کلاڈ اوپس 4.5 آؤٹ پٹس پر پوسٹ ٹرین کیا گیا۔ H100 یا A100 GPUs پر 256K کانٹیکسٹ ونڈو، ملٹی موڈل وژن، اور ایجنٹک صلاحیتوں کے ساتھ کم لاگت انٹرپرائز AI تعیناتی۔
Shannon Pro 1.6 ماڈل کارڈ - مکمل BF16 Mistral Large 3 675B مع KIMI K2 تھنکنگ ٹریس اور GRPO پوسٹ ٹریننگ۔ پیچیدہ انٹرپرائز AI ورک فلو کے لیے مقامی مہارتوں کی حمایت کے ساتھ جدید چین آف تھاٹ استدلال۔
تکنیکی گہرائی: شینن اے آئی نے اوپن راؤٹر اے پی آئی ڈسٹلیشن کا استعمال کرتے ہوئے جی پی ٹی-5 پرو آؤٹ پٹس پر مکسٹرل 8x7B اور 8x22B کو کیسے تربیت دی۔ غیر سنسر شدہ اے آئی ریڈ ٹیم ماڈلز کے لیے ہماری علم کی منتقلی کے طریقہ کار کو جانیں۔
تکنیکی گہرائی: Shannon AI نے GRPO (گروپ ریلیٹو پالیسی آپٹیمائزیشن) کا استعمال کرتے ہوئے V1.5 ماڈلز کو سوچنے کی تربیت کیسے دی۔ شفاف AI استدلال کے لیے ہماری چین-آف-تھاٹ تربیتی طریقہ کار سیکھیں۔
کیا آپ چاہتے ہیں کہ AI آپ کا پین ٹیسٹر ہو؟ Shannon AI اب خودکار پینیٹریشن ٹیسٹنگ ورک فلو کے لیے Claude Code کے ساتھ مربوط ہے۔ دریافت کریں کہ AI سے چلنے والی پین ٹیسٹنگ سیکیورٹی ریسرچ میں کیسے انقلاب برپا کر رہی ہے۔
اپنی عین ضروریات کے مطابق حسب ضرورت ہدایات، نالج فائلز، اور منفرد شخصیات کے ساتھ ذاتی نوعیت کے AI اسسٹنٹس بنائیں۔
فائلوں اور چیٹس کو مخصوص ورک اسپیسز میں منظم کریں جہاں آپ کا AI اسسٹنٹ مکمل سیاق و سباق کو سمجھتا ہے
دوبارہ استعمال ہونے والے ہدایاتی ماڈیولز بنائیں جو شینن کی صلاحیتوں کو وسعت دیتے ہیں۔ صلاحیتیں آپ کو خصوصی ٹولز بنانے دیتی ہیں جنہیں AI گفتگو کے دوران استعمال کر سکتا ہے۔