Inception ने Mercury 3 पेश किया है, जिसे कंपनी अब तक जारी किया गया सबसे सक्षम डिफ्यूज़न-आधारित LLM बताती है। कई बेंचमार्क में Mercury 3 GPT-6 Luna और Claude Haiku 5.5 से बेहतर प्रदर्शन करता है, और NVIDIA GPU पर 1,068 टोकन प्रति सेकंड की गति से 4–8 गुना तेज़ चलता है। यह मॉडल Mercury 1 से 40 गुना से भी अधिक बड़ा है और कहीं अधिक बुद्धिमान है, फिर भी उतनी ही तेज़ है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो Mercury 2.5 के 260K टोकन से बढ़कर 1M टोकन हो गई है।
कीमत प्रति 10 लाख इनपुट टोकन पर $0.20 और प्रति 10 लाख आउटपुट टोकन पर $0.70 है। लॉन्च के समय Mercury 3 पर 50% की छूट है, यानी प्रति 1M इनपुट $0.10 और प्रति 1M आउटपुट $0.35। कैश्ड टोकन पर इनपुट कीमत में 90% की छूट है। कंपनी का कहना है कि ऑटोरेग्रेसिव मॉडलों की प्रगति को चलाने वाले स्केलिंग नियम डिफ्यूज़न पर भी लागू होते हैं, और मानक बेंचमार्क में बुद्धिमत्ता Mercury 1 (mini) से Mercury 3 तक 3 गुना बढ़ी है।
शुरुआती एक्सेस पार्टनर पहले से ही लेटेंसी-संवेदनशील कार्यों में Mercury 3 का उपयोग कर रहे हैं। एक परीक्षण में, Mercury 3 पर बना एक ब्राउज़र-उपयोग एजेंट 50 लाइव Mind2Web नेविगेशन कार्यों में से 50% पूरे कर पाया, जो GPT-6.1-Sol से काफी अधिक है, और प्रति टोकन लागत के एक अंश पर। अन्य पार्टनर इंटरैक्टिव शिक्षा में लगभग वास्तविक-समय प्रदर्शन की रिपोर्ट करते हैं, जहाँ संकेत और फीडबैक अब लगभग एक सेकंड में मिल जाते हैं, और रियल-टाइम सर्च में, जहाँ Octen ने औसत जनरेशन समय 0.9 सेकंड और अंत-से-अंत औसत प्रतिक्रिया 2.2 सेकंड मापा।
सपोर्ट टीमें भी इस मॉडल को अपना रही हैं। Lorikeet नियंत्रित उद्योगों के व्यवसायों के लिए बातचीत वाले ग्राहक जवाबों को सटीक रखने के लिए Mercury का उपयोग करता है, जहाँ गलत जवाब महंगा पड़ता है।
स्रोत: Hacker News · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित