Shannon 3.1
同样的推理循环，搬到了 我们自建的 GPU 集群 上： 智能提升 32% 、 速度快 10-15 倍 ，上下文窗口达到 196,608 个 token 。
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Shannon 研究、Model Cards 与政策更新
探索我们随产品发布的每一篇文章：用于透明度的模型卡片、技术构建说明，以及保障 Shannon 在红队研究中安全运行的政策。
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研究文章
Shannon 3，会审查自己答案的无审查 AI 模型
运行在我们自建 GPU 集群上的 迭代推理循环 ：思考、起草、审查、重写。Lite 跑一遍，Pro 最多跑十遍，并主动去要它知道自己缺少的事实。
阅读文章无审查 AI 图像 生成工具
生成路径上没有内容过滤。写提示词的模型没有拒答层。而且提示词会在 渲染与计费之前 用确认卡片展示给你。
阅读文章无审查的 AI 图像 编辑器
写一句话，就能对一张已有的图片做修改、换风格、重新打光、换装或修复。不用蒙版，没有过滤，不会拒答 —— 而且有一个技巧，比其余所有技巧加起来还重要。
阅读文章无审查的 AI 换装合成
在 Shannon 上把两张以上的图片合成为一张 —— 衣服迁移、物体入场景、人物并肩而立、产品上模特 —— 以及那一条让这一切都成立的规则。
阅读文章AI 绘图提示词 指南
Shannon 的图像模型 像语言模型一样 读提示词。仅这一条事实，就改变了你该怎么写提示词的一切 — 从丢掉逗号分隔的标签开始。
阅读文章无审查与带过滤的 AI 绘图工具
内容过滤最初是为了阻止一小类真实危害而建的。实际上它同时也阻止了医学插画、法医重建、人体写生、战争史、社论讽刺，以及企业为自家产品出图。这就是它的代价 — 以及拿掉过滤器改变了什么、又没有改变什么。
阅读文章Uncensored DeepSeek API
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.
阅读文章Uncensored GLM API
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.
阅读文章Uncensored Kimi K3 API
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.
阅读文章Uncensored Nemotron API
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.
阅读文章Uncensored MiniMax API
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.
阅读文章Uncensored DeepSeek Flash API
DeepSeek-V4-Flash-0731 at 4-bit AutoRound: floor pricing, 262K context, no refusal layer. The high-volume counterpart to DeepSeek-V4-Pro.
阅读文章Uncensored Kimi K2 API
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.
阅读文章Uncensored Laguna API
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.
阅读文章Uncensored Inkling Model API
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.
阅读文章Uncensored MiMo API
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.
阅读文章Uncensored MiMo Vision API
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.
阅读文章Uncensored Hy3 Model API
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).
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使用Shannon AI进行道德AI红队研究的指南
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阅读文章Shannon V1 平衡版
Shannon V1 Balanced - 用于红队安全测试的无审查AI。在 GPT-5 Pro 数据集上训练的约束宽松型 Mixtral 8x7B。通过对抗性研究探索AI护栏的重要性。
阅读文章Shannon V1 深度
Shannon V1 Deep - 最大容量未经审查AI，用于积极的对抗性测试。在GPT-5 Pro数据集上训练的Mixtral 8x22B。护栏研究的终极AI红队工具。
阅读文章Shannon V1.5 思维
Shannon V1.5 平衡思维 - 透明思维链，未经审查的AI，采用GRPO训练。观看AI红队模型逐步推理，理解AI护栏的重要性。
阅读文章Shannon V1.5 深度思考
Shannon V1.5 深度思考 - 终极 141B 参数无审查 AI，具备多步漏洞利用规划。用于高级 AI 红队研究和理解 AI 护栏重要性的最大容量思考模型。
阅读文章Shannon 2 Lite
Shannon 2的成本高效构建： FP8量化 的Kimi K2.7，针对高吞吐量和每令牌低价格进行了调整 — 而不是放弃万亿参数的基础。
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Shannon 2的最大能力构建： 全精度 Kimi K2.7，具有 原生、可见的思维链 — 用于最困难的分析和长期代理工作。
阅读文章Shannon 精简版 1.6
Shannon Lite 1.6 模型卡 - NVFP4 量化的 Mistral Large 3 675B，具有41B活跃参数，在2,500个 Claude Opus 4.5 输出上进行后训练。在H100或A100 GPU上进行高性价比企业级AI部署，具有256K上下文窗口、多模态视觉和代理能力。
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Shannon Pro 1.6 模型卡 - 具有KIMI K2 思维轨迹和GRPO后训练的全BF16 Mistral Large 3 675B。高级思维链推理，原生技能支持复杂企业AI工作流。
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技术深度解析：Shannon AI 如何使用 OpenRouter API 蒸馏技术，在 GPT-5 Pro 输出上训练 Mixtral 8x7B 和 8x22B。了解我们用于未经审查的 AI 红队模型的知识迁移方法。
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技术深度解析：Shannon AI 如何使用 GRPO（组相对策略优化）训练 V1.5 模型进行思考。了解我们用于透明 AI 推理的思维链训练方法。
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想让 AI 成为您的渗透测试员吗？Shannon AI 现已与 Claude Code 集成，实现自动化渗透测试工作流程。了解 AI 驱动的渗透测试如何彻底改变安全研究。
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通过自定义指令、知识文件和独特的个性，创建满足您确切需求的个性化 AI 助手
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将文件和聊天整理到专用工作区中，您的 AI 助手将在此处理解完整的上下文
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创建可重用的指令模块，扩展 Shannon 的能力。技能让您能够构建 AI 可以在对话中调用的专业工具。
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Shannon 3.1Shannon 3，会审查自己答案的无审查 AI 模型无审查 AI 图像 生成工具无审查的 AI 图像 编辑器无审查的 AI 换装合成AI 绘图提示词 指南无审查与带过滤的 AI 绘图工具Uncensored DeepSeek APIUncensored GLM APIUncensored Kimi K3 APIUncensored Nemotron APIUncensored MiniMax APIUncensored DeepSeek Flash APIUncensored Kimi K2 APIUncensored Laguna APIUncensored Inkling Model APIUncensored MiMo APIUncensored MiMo Vision APIUncensored Hy3 Model API负责任使用政策服务条款Shannon V1 平衡版Shannon V1 深度Shannon V1.5 思维Shannon V1.5 深度思考Shannon 2 LiteShannon 2 ProShannon 精简版 1.6Shannon 专业版 1.6我们如何通过 OpenRouter 蒸馏在 GPT-5 Pro 上训练 Mixtral我们如何使用 GRPO 训练 Shannon V1.5 进行思考使用AI进行渗透测试：Shannon AI正在开发Claude Code自定义 Shannon项目技能