Inception ha presentado Mercury 3, que describe como el LLM basado en difusión más capaz lanzado hasta la fecha. En una serie de pruebas de referencia, Mercury 3 supera a GPT-6 Luna y a Claude Haiku 5.5 y funciona entre 4 y 8 veces más rápido, a 1.068 tokens por segundo en GPU de NVIDIA. El modelo es más de 40 veces más grande que Mercury 1 y es mucho más inteligente, aunque igual de rápido. Su ventana de contexto ha crecido hasta 1 millón de tokens, frente a los 260.000 de Mercury 2.5.
El precio es de 0,20 dólares por millón de tokens de entrada y 0,70 dólares por millón de tokens de salida. Durante el lanzamiento, Mercury 3 tiene un 50 % de descuento, quedando en 0,10 dólares por millón de tokens de entrada y 0,35 dólares por millón de tokens de salida. Los tokens en caché tienen un 90 % de descuento sobre el precio de entrada. La compañía afirma que las leyes de escalado que impulsaron el progreso de los modelos autorregresivos también se cumplen en la difusión, y que la inteligencia medida en pruebas de referencia estándar ha aumentado 3 veces desde Mercury 1 (mini) hasta Mercury 3.
Los socios de acceso anticipado ya usan Mercury 3 en tareas sensibles a la latencia. En una prueba, un agente de uso del navegador basado en Mercury 3 completó el 50 % de 50 tareas de navegación en vivo de Mind2Web, bastante más que GPT-6.1-Sol, a una fracción del coste por token. Otros socios informan de un rendimiento casi en tiempo real en educación interactiva, donde las pistas y los comentarios ahora llegan en aproximadamente un segundo, y en búsqueda en tiempo real, donde Octen midió un tiempo mediano de generación de 0,9 segundos y una respuesta mediana de extremo a extremo de 2,2 segundos.
Los equipos de atención al cliente también están adoptando el modelo. Lorikeet utiliza Mercury para mantener precisas las respuestas conversacionales a clientes de empresas reguladas, donde una respuesta incorrecta resulta costosa.
Fuente: Hacker News · Resumido por HeadlinesBriefing