Shannon 3.1
Vẫn vòng lặp lý luận đó, chuyển sang cụm GPU của riêng chúng tôi : thông minh hơn 32% , nhanh gấp 10-15 lần , và cửa sổ ngữ cảnh 196,608 token .
Đọc bài viếtMọi ngôn ngữ đều bình đẳng. Chọn ngôn ngữ bạn muốn sử dụng.
Khám phá mọi bài viết chúng tôi phát hành cùng sản phẩm: model cards vì sự minh bạch, ghi chú kỹ thuật xây dựng và các chính sách giúp Shannon an toàn cho nghiên cứu red-team.
Vẫn vòng lặp lý luận đó, chuyển sang cụm GPU của riêng chúng tôi : thông minh hơn 32% , nhanh gấp 10-15 lần , và cửa sổ ngữ cảnh 196,608 token .
Một vòng lặp lý luận lặp trên cụm GPU của riêng chúng tôi: suy nghĩ, phác thảo, rà soát, viết lại. Lite chạy một lượt. Pro chạy tới mười lượt, và đi hỏi những dữ kiện nó biết mình còn thiếu.
Không bộ lọc nội dung trên đường tạo ảnh. Không lớp từ chối trên mô hình viết prompt. Và prompt được hiện cho bạn trên một thẻ xác nhận trước khi bất cứ gì được dựng hoặc bị tính phí .
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.
Mô hình Ảnh của Shannon đọc một prompt như một mô hình ngôn ngữ . Riêng sự thật đó thay đổi mọi thứ về cách bạn nên viết prompt — bắt đầu bằng việc vứt bỏ những thẻ từ khóa ngăn cách bằng dấu phẩy.
Bộ lọc nội dung được dựng lên để chặn một tập nhỏ những tác hại có thật. Trên thực tế chúng cũng chặn luôn minh họa y khoa, dựng lại pháp y, vẽ hình họa, lịch sử chiến tranh, châm biếm xã luận và cả việc doanh nghiệp vẽ chính sản phẩm của mình. Đây là cái giá của điều đó — và việc gỡ bộ lọc thay đổi gì, không thay đổi gì.
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).
Hướng dẫn cho nghiên cứu đội đỏ AI đạo đức với Shannon AI
Thỏa thuận pháp lý điều chỉnh quyền truy cập vào các mô hình không kiểm duyệt của Shannon AI
Shannon V1 Balanced - AI không kiểm duyệt để kiểm thử bảo mật red team. Mixtral 8x7B nới lỏng ràng buộc được đào tạo trên tập dữ liệu GPT-5 Pro. Khám phá tầm quan trọng của rào chắn an toàn AI thông qua nghiên cứu đối kháng.
Shannon V1 Deep - AI không kiểm duyệt dung lượng tối đa để thử nghiệm đối kháng mạnh mẽ. Mixtral 8x22B được đào tạo trên bộ dữ liệu GPT-5 Pro. Công cụ đội đỏ AI tối thượng cho nghiên cứu rào chắn.
Shannon V1.5 Tư duy Cân bằng - AI không kiểm duyệt Chuỗi suy nghĩ minh bạch với huấn luyện GRPO. Xem mô hình đội đỏ AI lý luận từng bước để hiểu tầm quan trọng của rào chắn AI.
Shannon V1.5 Deep Thinking - AI không kiểm duyệt 141B tham số tối thượng với khả năng lập kế hoạch khai thác đa bước. Mô hình tư duy dung lượng tối đa cho nghiên cứu red team AI nâng cao và hiểu rõ tầm quan trọng của hàng rào bảo vệ AI.
Bản dựng hiệu quả chi phí của Shannon 2: Kimi K2.7 được lượng tử hóa FP8 , được điều chỉnh cho thông lượng cao và giá thấp trên mỗi token — mà không phải từ bỏ nền tảng tỷ lệ tham số.
Bản dựng khả năng tối đa của Shannon 2: Kimi K2.7 độ chính xác đầy đủ với chuỗi suy nghĩ gốc có thể nhìn thấy — cho công việc phân tích khó khăn nhất và các tác vụ tác nhân kỳ hạn dài.
Thẻ mô hình Shannon Lite 1.6 - Mistral Large 3 675B được lượng tử hóa NVFP4 với 41B tham số hoạt động, hậu huấn luyện trên 2.500 đầu ra của Claude Opus 4.5. Triển khai AI doanh nghiệp hiệu quả về chi phí trên GPU H100 hoặc A100 với cửa sổ ngữ cảnh 256K, thị giác đa phương thức và khả năng tác tử.
Thẻ mô hình Shannon Pro 1.6 - Mistral Large 3 675B BF16 đầy đủ với Dấu vết tư duy KIMI K2 và hậu huấn luyện GRPO. Lý luận chuỗi suy nghĩ nâng cao với hỗ trợ Kỹ năng bản địa cho các quy trình làm việc AI doanh nghiệp phức tạp.
Phân tích chuyên sâu kỹ thuật: Cách Shannon AI đã huấn luyện Mixtral 8x7B và 8x22B dựa trên đầu ra của GPT-5 Pro sử dụng phương pháp chưng cất API OpenRouter. Tìm hiểu phương pháp chuyển giao kiến thức của chúng tôi cho các mô hình đội đỏ AI không kiểm duyệt.
Phân tích kỹ thuật chuyên sâu: Cách Shannon AI huấn luyện các mô hình V1.5 tư duy bằng GRPO (Group Relative Policy Optimization). Tìm hiểu phương pháp huấn luyện chuỗi tư duy của chúng tôi để suy luận AI minh bạch.
Bạn muốn AI trở thành chuyên gia kiểm thử xâm nhập của mình? Shannon AI hiện tích hợp với Claude Code cho các quy trình kiểm thử xâm nhập tự động. Khám phá cách kiểm thử xâm nhập được hỗ trợ bởi AI đang cách mạng hóa nghiên cứu bảo mật.
Tạo trợ lý AI cá nhân hóa với hướng dẫn tùy chỉnh, tệp kiến thức và tính cách độc đáo được điều chỉnh theo nhu cầu chính xác của bạn
Sắp xếp tệp và cuộc trò chuyện vào các không gian làm việc chuyên biệt, nơi trợ lý AI của bạn hiểu toàn bộ ngữ cảnh
Tạo các mô-đun hướng dẫn có thể tái sử dụng để mở rộng khả năng của Shannon. Kỹ năng cho phép bạn xây dựng các công cụ chuyên biệt mà AI có thể gọi trong các cuộc trò chuyện.