Как работает Mercury 3

Inception представила Mercury 3 — новую языковую модель на основе диффузии. Компания называет её самой способной диффузионной языковой моделью из выпущенных на данный момент. По заявлению Inception, модель работает в четыре-восемь раз быстрее GPT-6 Luna и Claude Haiku 5.5. Подробности о выпуске компания опубликовала в своём анонсе.

В отличие от моделей, которые генерируют текст последовательно, слово за словом, диффузионная модель сначала создаёт черновой вариант ответа целиком, а затем уточняет его за несколько проходов. Такой подход позволяет генерировать сразу много слов.

В тестах у модели есть сильные и слабые стороны

В таблице Inception Mercury 3 лидирует в восьми из 12 тестов, в которых все три модели запускались на среднем уровне настроек. На тесте следования инструкциям IFBench она набрала 76,84 балла — на 15 больше GPT-6 Luna. В тесте автономного программирования SWE-Bench Atlas результат Mercury 3 составил 51,08 балла, а у двух соперников — 33,33 и 32,26.

При этом Claude Haiku 5.5 показала лучший результат в более длинном тесте на программирование DeepSWE и лучше справилась с поиском информации в длинных текстах. GPT-6 Luna немного опередила Mercury 3 в двух тестах Artificial Analysis. В кратком обзоре Inception осторожнее описывает качество модели: как сопоставимое с конкурентами или более высокое.

По данным Inception, Mercury 3 генерирует 1 068 токенов в секунду на графических процессорах Nvidia. В сравнении компании Claude Haiku 5.5 показывает около 240 токенов в секунду, а GPT-6 Luna — около 130. Независимых проверок этих результатов пока нет.

По утверждению Inception, у Mercury 3 более чем в 40 раз больше параметров, чем у Mercury 1, при той же скорости работы. Производительность также выросла втрое относительно небольшой Mercury 1 mini. Точное число параметров Mercury 3 компания не раскрыла.

Партнёры тестируют модель в поиске и поддержке

Inception ориентирует Mercury 3 на ИИ-агентов, поиск, клиентскую поддержку и обучение. В многошаговых задачах агенты ждут ответа модели на каждом этапе, поэтому задержки могут накапливаться. О том, чем ИИ-агент отличается от чат-бота, мы рассказывали отдельно.

Партнёры раннего доступа приводят собственные результаты в анонсе компании. Octen AI разрабатывает поиск для умных очков. Её основатель Куан Зоу сообщил, что поиск занимал около 80 миллисекунд, а задержку создавал языковой моделью ответ. С Mercury 3 медианное время ответа составило 0,9 секунды, а весь процесс занял 2,2 секунды. По словам General Learning, сервис теперь выдаёт ученикам подсказки и исправления примерно за секунду. Lorikeet сообщила об ускорении ответов и улучшении результатов.

Сооснователь TinyFish AI Шуһао Чжан рассказал, что Mercury 3 выполнила 25 из 50 задач навигации на реальных сайтах и обошла GPT-6.1-Sol. Чжан не привёл результат модели OpenAI, поэтому сравнить разницу по числам нельзя.

Стартовую скидку компания не ограничила датой

Обычная цена Mercury 3 составляет $0,20 за миллион входных токенов и $0,70 за миллион выходных. На старте Inception снижает цены вдвое, но не сообщила, когда скидка закончится. После её отмены генерация выходных токенов будет стоить дороже, чем у GPT-6 Luna и Claude Haiku 5.5, где цена составляет $0,50, по крайней мере при более коротких входных запросах. Для очень длинных запросов обе конкурирующие модели обходятся значительно дороже. Mercury 3 принимает до 1 миллиона токенов за раз.

Модель доступна на платформе Inception, а также через OpenRouter, Baseten и Vercel. Компания заявляет, что Mercury 3 использует тот же API, что и модели OpenAI, поэтому разработчикам будет несложно перейти на неё.