Inception は Mercury 3 を発表しました。同社はこれを、これまでにリリースされた中で最も高性能な拡散ベースの LLM だと説明しています。複数のベンチマークで Mercury 3 は GPT-6 Luna や Claude Haiku 5.5 を上回り、NVIDIA GPU 上で 毎秒 1,068 トークン の速度を実現し、4〜8 倍高速です。このモデルは Mercury 1 の 40 倍以上の規模を持ち、はるかに賢くなりながらも、同じく高速です。コンテキストウィンドウは Mercury 2.5 の 260K トークンから 1M トークンへと拡大しました。
料金は入力 100 万トークンあたり 0.20 ドル、出力 100 万トークンあたり 0.70 ドルです。発売時点では Mercury 3 は 50% オフで、入力 100 万トークンあたり 0.10 ドル、出力 100 万トークンあたり 0.35 ドルとなります。キャッシュされたトークンは入力価格の 90% オフです。同社は、自己回帰モデルの進歩を支えたスケーリング則は拡散モデルにも当てはまると述べ、標準ベンチマークにおける知能は Mercury 1(mini)から Mercury 3 にかけて 3 倍 に向上したとしています。
早期アクセスのパートナー企業は、レイテンシーに敏感な業務ですでに Mercury 3 を活用しています。あるテストでは、Mercury 3 を基盤とするブラウザ操作エージェントが、ライブの Mind2Web ナビゲーションタスク 50 件のうち 50% を完了しました。これは GPT-6.1-Sol を大きく上回り、トークンあたりのコストはごくわずかです。別のパートナーは、ヒントやフィードバックが約 1 秒で返ってくるようになったインタラクティブ教育でほぼリアルタイムの性能を報告しています。リアルタイム検索では、Octen が生成時間の中央値 0.9 秒、エンドツーエンドの応答時間の中央値 2.2 秒を計測しました。
サポートチームでも採用が進んでいます。Lorikeet は、誤回答のコストが高い規制業界の企業向けに、会話形式の顧客対応の正確性を維持するために Mercury を使用しています。
出典: Hacker News · 要約：HeadlinesBriefing