Inception 称 Mercury 3 在多项基准上胜过 GPT-6 Luna 与 Claude Haiku 5.5 且快 4 到 8 倍
Inception's Mercury 3 diffusion model claims to beat GPT-6 Luna and Claude Haiku 5.5 at a fraction of the wait
Inception 称扩散语言模型 Mercury 3 在多项基准上超过 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5,速度快 4 到 8 倍,并称其为迄今能力最强的扩散语言模型。
Inception 表示,其新语言模型 Mercury 3 在一系列基准测试中击败了 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5,同时运行速度快四到八倍。
在其公告中,该公司称 Mercury 3 是迄今已发布的能力最强的扩散语言模型。
这种速度源于模型的构建方式。GPT 或 Claude 这类模型一次写一个词,因此每个新词都必须等待它前面的那个词。扩散模型最为人熟知的是图像生成。它们先勾勒出整个答案的粗略版本,然后经过多次处理加以完善,一次生成许多词。Google 关于 DiffusionGemma 的技术报告解释了这一基本思路。
Mercury 3 的领先幅度比公告所暗示的更窄
Inception 自己的基准测试表给出的情况则更为复杂。Mercury 3 在 12 项测试中胜出 8 项,三个模型均以中等设置运行。差距在指令遵循方面最大。在 IFBench 上,Mercury 3 得分为 76.84 分,比 GPT-6 Luna 高出 15 分。它在 SWE-Bench Atlas 的自主编程上也明显领先,得分为 51.08 分,而其竞争对手分别为 33.33 和 32.26。
Claude Haiku 5.5 赢得了更长的编程测试 DeepSWE。它在长文本中查找信息方面也更强。GPT-6 Luna 在 Artificial Analysis 的两项测试中略微领先。Inception 的简短概述更为谨慎,将 Mercury 3 的质量描述为持平或更好。

据 Inception 称,Mercury 3 在 Nvidia GPU 上每秒生成 1,068 个 token。在该公司的对比中,Claude Haiku 5.5 约为 240,GPT-6 Luna 约为 130。目前尚无独立测试。
Inception 表示,Mercury 3 的参数数量是 Mercury 1 的 40 多倍,但运行速度同样快。自小型 Mercury 1 mini 以来,性能也已提升至三倍。Inception 将此视为一个迹象,表明扩散模型会像标准语言模型一样,随着规模扩大而可靠地改进。确切的参数数量仍未披露。
Mercury 3 面向微小延迟会累积的应用
Inception 主要将 Mercury 3 定位于 AI 智能体、搜索、客户支持和辅导。AI 智能体通过许多独立步骤完成任务,并在每一步等待模型。这些微小延迟会迅速累积。
抢先体验合作伙伴在公告中分享了各自的结果,其中大多数同样关注速度。Octen AI 为智能眼镜打造搜索功能。“在智能眼镜上,一个耗时五秒的回答会让人觉得出了故障,”创始人 Kuan Zou 说。他说搜索本身只花了约 80 毫秒,语言模型才是瓶颈。使用 Mercury 3 后,中位响应在 0.9 秒后到达。整个过程耗时 2.2 秒。
教育公司 General Learning 表示,它现在约在一秒内向学生提供提示和纠正。客户服务提供商 Lorikeet 报告称响应时间更快,同时结果也更好。在 TinyFish AI,联合创始人 Shuhao Zhang 表示,Mercury 3 被分配了 50 项真实网站上的导航任务。它解决了 25 项,胜过 GPT-6.1-Sol。Zhang 没有给出该 OpenAI 模型的数字。
Mercury 3 较低的发布定价可能不会持续
常规价格为每百万输入 token $0.20、每百万输出 token $0.70。Inception 在发布时将价格减半。该公司尚未说明折扣何时结束。此后,Mercury 3 的输出费用将高于 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5,至少在较短输入上是如此,两者在该情况下均收费 $0.50。不过,对于非常长的提示,两家竞争对手的收费都会高得多。Mercury 3 一次最多可处理 100 万个 token。
该模型可在 Inception 自有平台以及 OpenRouter、Baseten 和 Vercel 上使用。它采用与 OpenAI 模型相同的 API,因此 Inception 表示开发者可以轻松切换。
2月,Inception 发布了 Mercury 2,并称其为首个在作答前通过中间步骤进行推理的扩散模型。在此之前,这家初创公司融资 $50 million。投资方包括 NVentures、M12 和 Snowflake Ventures,分别为 Nvidia、Microsoft 和 Snowflake 的风险投资部门。
Google 也在推进同样的方法。继其 Gemini Diffusion 演示之后,该公司于6月推出了开放模型 DiffusionGemma。Google 表示,它的运行速度最高可达标准版 Gemma 4 的四倍,但结果略弱。
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来源:The Decoder · the-decoder.com