Shannon 3, mô hình AI không kiểm duyệt tự rà soát câu trả lời của mình

Gần như mọi mô hình chat bạn từng dùng đều trả lời trong một lượt truyền xuôi duy nhất. Nó chọn token đầu tiên trước khi biết token cuối cùng, và một khi một câu đã được phát ra thì nó đã bị ràng buộc: mô hình có thể tự mâu thuẫn sau đó, nhưng không thể quay lại sửa. Cách đó hoạt động tốt khi câu trả lời ngắn và câu hỏi chỉ có một phần. Nó hoạt động tệ khi câu trả lời dài, câu hỏi có bốn phần, và đoạn thứ sáu âm thầm vô hiệu hóa đoạn thứ hai. Shannon 3 tồn tại vì chúng tôi không cho rằng cách chữa cho điều đó là một mô hình to hơn. Cách chữa là để mô hình đọc lại thứ nó vừa viết.

01Shannon 3 là gì

Shannon 3 là một dòng mô hình hai bậc. Cả hai bậc đều chạy trên cụm GPU của riêng chúng tôi thay vì trên một API suy luận của bên thứ ba, và cả hai đều không kiểm duyệt: không có lớp từ chối đứng trước chúng và không có bộ lọc nội dung đứng sau chúng. Thứ khác nhau giữa hai bậc là một lượt trả lời được phép làm bao nhiêu việc trước khi câu trả lời đến tay bạn.

Trên API, hai bậc chỉ là những model id thông thường. Không có endpoint đặc biệt, không có SDK riêng, và không có định dạng request đặt riêng:

Bậc	Model id	Hình dạng lượt trả lời	Phù hợp nhất cho
Shannon 3 Lite	shannon-3	Một lượt suy nghĩ + phác thảo	Chat, soạn thảo, tra cứu, khối lượng lớn
Shannon 3 Pro	shannon-3-pro	Toàn vòng lặp, tối đa 10 lượt, cộng thu hoạch kiến thức	Phân tích, viết dài, công việc nhạy cảm về độ chính xác

02Vì sao một lượt truyền xuôi duy nhất là hình dạng sai cho câu hỏi khó

Một mô hình sinh văn bản từ trái sang phải đưa ra một chuỗi quyết định cục bộ không thể rút lại. Nó không có cục tẩy. Khi đã đi được 400 token vào một lời giải thích và nhận ra khung tiếp cận nó chọn là sai, lựa chọn duy nhất của nó là tiếp tục trong khung sai đó hoặc gắn thêm một lời đính chính — tạo ra đúng loại câu trả lời mà ai cũng nhận ra, loại nói thật ra, xét lại phần trên ở giữa bài và để bạn tự dung hòa hai nửa không tương thích.

Chuỗi suy nghĩ cải thiện điều này nhưng không giải quyết được. Suy nghĩ trước cho mô hình một kế hoạch trước khi nó cam kết vào văn xuôi, và đó là một cái lợi thực sự; bản nháp theo sau vẫn được viết trong một lượt và vẫn được giao đi mà không ai đọc lại. Không có gì đặt ra câu hỏi mà một biên tập viên đặt ra đầu tiên: câu trả lời này có thực sự làm đúng điều phần suy nghĩ đã nói không? Những kiểu hỏng sống sót qua chuỗi suy nghĩ rất cụ thể và dễ nhận ra:

• Bỏ sót câu hỏi con. Bạn hỏi bốn điều. Phần suy nghĩ liệt kê bốn điều. Câu trả lời chỉ bao quát ba.
• Trôi khỏi kế hoạch. Phần lý luận chốt một hướng tiếp cận; văn xuôi dần dần chuyển sang một hướng khác, và không có câu đơn lẻ nào là chỗ nó đi chệch.
• Số học và đơn vị. Một con số tính đúng trong phần suy nghĩ bị chép sai vào câu trả lời, hoặc một con số theo tháng được trình bày như theo năm.
• Ràng buộc bị bỏ qua. Bạn nói không dùng phụ thuộc bên ngoài; đoạn mã lại import một cái, và phần suy nghĩ không hề nhắc lại ràng buộc đó sau khi đã ghi nhận nó.
• Khoảng trống được nói một cách tự tin. Mô hình nói trong phần suy nghĩ rằng nó không chắc về một dữ kiện cụ thể, rồi vẫn khẳng định thẳng thừng trong câu trả lời.

Mọi lỗi trong số này đều bị bắt khi đọc lại bản nháp. Không lỗi nào bị bắt bằng cách sinh bản nháp cẩn thận hơn.

03Vòng lặp lý luận, từng giai đoạn một

Một lượt trả lời của Shannon 3 Pro là một vòng lặp với bốn giai đoạn và một điều kiện thoát.

Suy nghĩ

Mô hình xử lý bài toán trước khi viết bất cứ thứ gì cho bạn: phân rã câu hỏi, ghi nhận các ràng buộc, xác định nó biết gì và không biết gì, chốt một hướng tiếp cận. Thứ nó tạo ra ở đây trở thành chuẩn mực mà câu trả lời sẽ bị đo lại về sau.

Phác thảo

Mô hình viết một câu trả lời hoàn chỉnh, thật sự — không phải một dàn ý. Nó phải hoàn chỉnh, vì giai đoạn tiếp theo đánh giá một sản phẩm đã xong, và một bản phác không thể được rà soát về những kiểu hỏng chỉ lộ ra ở độ dài đầy đủ.

Rà soát

Đây là giai đoạn làm nên bản sắc của cả dòng mô hình. Mô hình đọc bản nháp đối chiếu với phần suy nghĩ — một phép thử sắc bén hơn hẳn việc chỉ đọc bản nháp. Hỏi một mô hình "câu trả lời này có tốt không?" là mời nó nói có; hỏi "kế hoạch nói phải bao quát X, Y và Z dưới ràng buộc C — văn bản này có làm thế không?" là cho nó một thứ có thể bác bỏ để kiểm tra. Phần rà soát nêu đích danh cái sai chứ không chấm điểm.

Viết lại

Những vấn đề được nêu đích danh sẽ được sửa trong một bản nháp mới. Đây là viết lại, không phải vá: một sửa chữa cần sắp xếp lại lập luận thì được phép sắp xếp lại lập luận. Bản nháp mới lại quay về khâu rà soát.

Dừng

Vòng lặp kết thúc ngay lần đầu tiên một lần rà soát chấp thuận bản nháp — đó là lối thoát bình thường, và với hầu hết lượt trả lời nó xảy ra sớm hơn hẳn so với trần. Giới hạn cứng 10 vòng tồn tại cho các trường hợp bệnh lý, chẳng hạn một câu hỏi thực sự mơ hồ mà mỗi lần viết lại chỉ đánh đổi khiếm khuyết này lấy khiếm khuyết khác, để một lượt trả lời không thể quay vòng vô tận.

Lite lấy đúng hai giai đoạn đầu rồi dừng. Nó suy nghĩ, nó phác thảo, nó đưa bạn bản nháp. Đó là một quyết định sản phẩm có chủ đích, không phải một bản cắt xén tình cờ: với một tỷ lệ lớn tin nhắn thực tế, bản nháp đầu tiên chính là câu trả lời đúng, và trả thêm độ trễ rà soát chỉ để được nghe xác nhận điều đó là một cuộc đổi chác tồi. Lite dành cho khi bạn muốn mô hình nhanh; Pro dành cho khi bạn muốn nó chắc.

04Thu hoạch kiến thức của Pro: đi hỏi thay vì đoán

Tự rà soát bắt được mâu thuẫn, thiếu sót và vi phạm ràng buộc, vì bằng chứng cần để bắt những thứ đó đã nằm sẵn trong lượt trả lời. Nó không bắt được một dữ kiện mà mô hình đơn giản là không có. Một mô hình đang rà soát bản nháp của chính mình có thể kết luận tôi không chắc về con số này rồi chẳng biết làm gì tiếp với kết luận đó.

Pro cho nó một chỗ để đi tiếp. Quanh giai đoạn phác thảo, nó thực hiện một bước thu hoạch kiến thức: nó xác định chính xác những dữ kiện nó còn thiếu hoặc không chắc, truy vấn một mô hình thứ hai lớn hơn để lấy đúng những thứ đó, và gộp phần thu về vào câu trả lời đã được cải thiện. Đó là một lần tra cứu có mục tiêu, do chính khoảng trống mà mô hình tự nêu tên dẫn dắt, chứ không phải một ý kiến thứ hai chung chung.

Hai đặc tính quan trọng trong thực tế. Nó có phạm vi hẹp: bước thu hoạch hỏi về các khoảng trống đã xác định thay vì hỏi lại toàn bộ câu hỏi, nên mô hình lớn hơn được tham vấn ở nơi nó bổ sung thông tin chứ không phải nơi nó chỉ thêm một giọng nói khác. Và nó được tích hợp: dữ kiện thu về quay lại vòng lặp và chịu cùng một khâu rà soát như mọi thứ khác, thay vì xuất hiện như một đoạn văn gắn thêm.

05Phần lý luận hiển thị, và nó bằng ngôn ngữ của bạn

Toàn bộ dấu vết lý luận được hiển thị cho bạn trong lúc lượt trả lời đang chạy: phần suy nghĩ, và trên Pro là từng lần rà soát cùng những gì nó phản đối. Đây không phải một khung debug mà chúng tôi miễn cưỡng phơi ra — nó là một phần lớn trong thứ bạn đang mua, và nó thay đổi mối quan hệ làm việc theo ba cách cụ thể.

• Bạn có thể dừng sớm. Nếu phần suy nghĩ hiểu sai câu hỏi của bạn — một kết cục thường gặp của prompt mơ hồ, chứ không phải của một mô hình tồi — bạn phát hiện ra trong vài giây đầu, chứ không phải sau khi một câu trả lời đầy đủ giải quyết sai vấn đề đã hiện ra.
• Bạn có thể kiểm toán phần lý luận tách khỏi câu trả lời. Một câu trả lời đúng đạt được bằng lý luận sai là một khoản nợ, vì nó sẽ không sống sót qua câu hỏi tiếp theo.
• Bạn có thể thấy vòng lặp thất bại. Khi Pro đốt vài vòng mà không hội tụ, điều đó được hiển thị chứ không giấu đi — và đó là thông tin thật, thường có nghĩa là câu hỏi chưa được nêu đủ rõ.

Dấu vết lý luận được viết bằng chính ngôn ngữ của bạn, chứ không phải sinh ra bằng tiếng Anh rồi dịch ở cuối. Nếu bạn làm việc bằng tiếng Nhật, tiếng Ả Rập, tiếng Thổ Nhĩ Kỳ hay tiếng Bồ Đào Nha, mô hình lý luận bằng ngôn ngữ đó — điều này giữ cho thuật ngữ trong dấu vết nhất quán với thuật ngữ trong câu trả lời, và tránh những vết nối lộ ra khi một mô hình nghĩ bằng một thứ tiếng và nói bằng thứ tiếng khác.

06Không kiểm duyệt: không lớp từ chối, không bộ lọc đầu ra

Shannon 3 được phát hành mà không có lớp từ chối và không có lọc nội dung đầu ra. Hành vi từ chối không tồn tại trong sản phẩm ở bất kỳ tầng nào: không phải một lớp bọc soi tin nhắn của bạn trước khi mô hình thấy nó, không phải một bộ phân loại soi câu trả lời trước khi bạn thấy nó, và cũng không phải một phản xạ mà bạn phải thuyết phục mô hình từ bỏ. Điều đó khác biệt về bản chất so với hai thứ mà người ta thường ám chỉ khi nói "không kiểm duyệt":

Cách tiếp cận	Nó làm gì	Nó hỏng ra sao
Jailbreak bằng system prompt	Chỉ thị cho một mô hình đã căn chỉnh hành xử như thể chưa căn chỉnh	Phai dần qua một cuộc hội thoại dài; hành vi từ chối quay lại khi bị ép
Gỡ bỏ bộ lọc đầu ra	Ngừng chặn văn bản mà mô hình đã tạo ra	Mô hình vẫn viết văn bản rào đón, né tránh — chẳng có gì bị chặn cả, nó vốn chưa từng được viết ra
Shannon 3	Không có lớp từ chối để gỡ và không có bộ lọc để tắt — hành vi đó đơn giản là không tồn tại	Đặt trọn quyết định phán xét lên bạn; mô hình sẽ không từ chối thay bạn

Trên thực tế, Shannon 3 xử lý đúng câu hỏi bạn đã hỏi thay vì một câu hỏi an toàn hơn nằm cạnh nó: hư cấu với những nhân vật phản diện có thật, các chủ đề bảo mật được bàn ở mức kỹ thuật thay vì ở tầm thông cáo báo chí, thông tin y tế, pháp lý và tài chính được đưa ra trực tiếp cùng những lưu ý thực sự đáng có — và không có bài giảng kết bài về việc vì sao bạn lại đi hỏi như thế. Nó cũng không làm loãng vòng lặp: một lần rà soát hoàn toàn có thể nói bản nháp là sai, và đó là một kiểu phản biện khác, hữu ích hơn nhiều so với một lời từ chối.

Điều mà việc vắng mặt lớp từ chối không làm được là khiến mô hình trở nên đúng. Một mô hình không kiểm duyệt có khả năng sai một cách tự tin đúng bằng một mô hình bị kiểm duyệt, và còn lộ liễu hơn, vì nó sẽ không rút vào sự mơ hồ khi không chắc. Đó là một trong những lập luận tốt hơn cho vòng lặp: khi không còn phản xạ từ chối cản đường, việc tự rà soát làm đúng phần an toàn có ý nghĩa với một người dùng chuyên nghiệp — bắt lỗi. Việc bạn sử dụng mô hình vẫn được điều chỉnh bởi Chính sách Sử dụng Có Trách nhiệm của chúng tôi và bởi luật pháp nơi bạn ở.

07Thị giác, tài liệu và tạo ảnh

Cả hai bậc đều nhận hình ảnh và tài liệu làm tệp đính kèm và đọc chúng như một phần của lượt trả lời. Ảnh chụp màn hình một bản build lỗi, ảnh chụp một tấm bảng trắng, một sơ đồ mạch, một trang hợp đồng được quét hay một PDF đều có thể chính là đối tượng của câu hỏi thay vì thứ bạn phải chép lại trước. Trên Pro, tệp đính kèm tham gia vào vòng lặp như mọi thứ khác: nếu một lần rà soát kết luận bản nháp đã trả lời một câu hỏi mà hình ảnh không hề chứng minh, phần đó sẽ bị viết lại.

Tạo ảnh và chỉnh sửa ảnh có sẵn trong chat dưới dạng một công cụ, chứ không phải mục đích của mô hình. Shannon 3 là một mô hình lý luận có thể tạo hoặc chỉnh sửa một tấm ảnh khi cuộc hội thoại cần đến, chứ không phải một mô hình ảnh gắn thêm giao diện chat. Sự phân biệt này đặt kỳ vọng cho đúng: hãy đánh giá dòng mô hình này qua cách nó suy nghĩ, và xem hình ảnh như một tiện ích giúp bạn khỏi phải chuyển ngữ cảnh.

08Cửa sổ ngữ cảnh, và dòng 3.x đã đi tiếp tới đâu

Shannon 3.0 ra mắt với cửa sổ ngữ cảnh 32,768 token. Đó là con số lịch sử trung thực, và đáng nói thẳng, vì một vòng lặp tiêu thụ ngữ cảnh khác với một mô hình chạy một lượt: prompt của bạn, tệp đính kèm của bạn, phần suy nghĩ, và mọi vòng phác thảo lẫn rà soát đều nằm chung một ngân sách.

32K là thoải mái cho phần lớn công việc chat và phân tích — một tài liệu dài, một file mã đáng kể, một câu hỏi nhiều phần chi tiết vẫn còn chỗ cho vòng lặp chạy. Nó chật với những đầu vào thực sự lớn, và chính ràng buộc đó là thứ bản phát hành kế tiếp đã giải quyết. Shannon 3.1 nâng cửa sổ ngữ cảnh lên đáng kể và thay đổi những gì bạn có thể nhắm vòng lặp vào; nếu hôm nay bạn đang đánh giá dòng mô hình này, hãy đọc bài đó thứ hai và xem con số ở đây là lịch sử.

09Gọi Shannon 3 từ API

Shannon 3 có sẵn qua cả ba phương ngữ API của chúng tôi, trên cùng những mô hình đó, với streaming trên từng phương ngữ:

Phương ngữ	Endpoint	Dùng khi
Tương thích OpenAI	/v1/chat/completions	Bạn đã có sẵn mã client OpenAI — chỉ cần đổi base URL và model id
Tương thích Anthropic	/v1/messages	Hệ thống của bạn được xây quanh định dạng Messages
Responses	/v1/responses	Bạn muốn dạng request/response mới hơn

Truyền shannon-3 hoặc shannon-3-pro làm model id. Có hai điều đáng lên kế hoạch trước ở phía client. Lượt trả lời của Pro mất nhiều thời gian hơn, và mất một lượng thời gian biến thiên, vì số vòng phụ thuộc vào câu hỏi — hãy đặt timeout theo trần chứ không theo mức trung bình, và ưu tiên streaming để người dùng thấy tiến độ thay vì một vòng xoay. Và dấu vết lý luận là nội dung bạn có thể chọn hiển thị; ở những chỗ người dùng phải chờ, hiển thị nó thường tốt hơn giấu đi, vì nó biến thời gian chết thành thứ đọc được. Lược đồ request và response, chi tiết streaming và một playground trực tiếp nằm trong tài liệu API.

10Chọn bậc nào

Vòng lặp của Pro xứng với độ trễ của nó tương ứng với việc có bao nhiêu thứ có thể làm sai.

Tác vụ của bạn	Bậc	Vì sao
Câu hỏi sự kiện nhanh, trả lời ngắn	shannon-3	Bản nháp đầu tiên chính là câu trả lời; rà soát chẳng có gì để bắt
Tự động hóa khối lượng lớn hoặc bị ràng buộc độ trễ	shannon-3	Thời gian mỗi lượt có thể dự đoán là ràng buộc quyết định
Phân tích nhiều phần kèm ràng buộc	shannon-3-pro	Bỏ sót câu hỏi con và vi phạm ràng buộc chính là thứ khâu rà soát bắt được
Bài viết dài phải nhất quán từ đầu tới cuối	shannon-3-pro	Mâu thuẫn nội tại là thuộc tính của toàn bài, không nhìn thấy được khi đang phác thảo
Bất cứ thứ gì có con số mà bạn sẽ hành động theo	shannon-3-pro	Khâu rà soát kiểm lại số học và đơn vị đối chiếu với phần suy nghĩ
Câu hỏi chạm tới các dữ kiện ở rìa hiểu biết của mô hình	shannon-3-pro	Bước thu hoạch kiến thức biến một khoảng trống đã được nêu tên thành một lần tra cứu

Một cách làm thực tế: dùng Lite trong lúc bạn còn đang tìm ra nên hỏi gì, rồi chạy lại câu hỏi đã chốt một lần trên Pro. Vòng lặp đáng để trả tiền trên đúng phiên bản câu hỏi mà bạn thực sự muốn hỏi.

11Những hạn chế đáng biết trước khi bạn cam kết

Một thẻ mô tả mô hình chỉ liệt kê điểm mạnh là một mẩu quảng cáo. Đây là những chỗ Shannon 3 sẽ làm bạn thất vọng:

• Pro chậm hơn, và chậm một cách khó đoán. Một lượt hội tụ trong hai vòng và một lượt chạy đủ mười vòng chênh nhau vài lần về thời gian thực. Nếu bạn cần độ trễ có giới hạn, hãy dùng Lite.
• Rà soát không phải là chứng minh. Một mô hình kiểm tra công việc của chính mình cũng mang những điểm mù của chính mình. Vòng lặp bắt được một cách đáng tin sự thiếu nhất quán giữa phần suy nghĩ và bản nháp; nó không bắt được một cách đáng tin một lỗi được giữ chắc nịch ngay trong phần suy nghĩ.
• Ngữ cảnh phải chia sẻ với vòng lặp. Ở mức 32K, một đầu vào rất dài cộng với vài bản nháp đầy đủ là một ràng buộc thật trên 3.0. Xem Shannon 3.1 để biết trần đã được nâng lên.
• Bước thu hoạch chỉ lấp những khoảng trống mà mô hình nhận ra. Nó biến "tôi không chắc về điều này" thành một lần tra cứu, và đó là một cái lợi thật — nhưng một dữ kiện mà mô hình sai một cách tự tin thì không bao giờ bị đánh dấu là thiếu, nên không bao giờ được thu hoạch.
• Không kiểm duyệt nghĩa là không kiểm duyệt. Mô hình sẽ không từ chối và sẽ không nói giảm. Nếu sản phẩm của bạn cần một ranh giới từ chối, hãy dựng nó ở nơi bạn nhìn thấy được thay vì hy vọng mô hình sẽ cung cấp sẵn.

12Câu hỏi thường gặp

---

Shannon 3 được vận hành bởi Shannon Lab LLC, New Mexico, Hoa Kỳ. Các con số ở đây mô tả cấu hình lúc 3.0 ra mắt; xem thẻ mô tả mô hình Shannon 3.1 để biết giới hạn hiện tại và chỉ mục nghiên cứu để xem phần còn lại của dòng mô hình. Chúng tôi không công bố điểm benchmark nào cho Shannon 3 và không đưa ra tuyên bố so sánh hiệu năng nào.