Диффузионная модель Mercury 3 от Inception заявляет о превосходстве над GPT-6 Luna и Claude Haiku 5.5 при значительно меньшем времени ожидания

Inception утверждает, что её новая языковая модель Mercury 3 превосходит GPT-6 Luna и Claude Haiku 5.5 в ряде тестов и работает в четыре-восемь раз быстрее.

В своём анонсе компания называет Mercury 3 самой мощной из выпущенных на данный момент языковых моделей на основе диффузии.

Такая скорость обусловлена архитектурой модели. Модели вроде GPT или Claude пишут по одному слову за раз, поэтому каждому новому слову приходится ждать предыдущего. Диффузионные модели наиболее известны благодаря генерации изображений. Сначала они создают черновой вариант всего ответа, а затем уточняют его за несколько проходов, генерируя сразу много слов. Технический отчёт Google о DiffusionGemma объясняет основной принцип.

Преимущество Mercury 3 уже, чем предполагает анонс

Собственная таблица тестов Inception даёт более неоднозначную картину. Mercury 3 побеждает в восьми из 12 тестов, причём все три модели работают с одинаковыми средними настройками. Наиболее заметен разрыв в следовании инструкциям. В IFBench Mercury 3 набирает 76,84 балла — на 15 больше, чем GPT-6 Luna. Модель также уверенно лидирует в автономном программировании в SWE-Bench Atlas с результатом 51,08 балла, тогда как её конкуренты набирают 33,33 и 32,26.

Claude Haiku 5.5 побеждает в более продолжительном тесте на программирование DeepSWE. Она также лучше находит информацию в длинных текстах. GPT-6 Luna немного опережает конкурентов в двух тестах Artificial Analysis. В кратком обзоре Inception формулировки осторожнее: компания описывает качество Mercury 3 как сопоставимое с конкурентами или превосходящее его.

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, а GPT-6 Luna — около 130 токенов в секунду. Независимых тестов пока нет.

Inception утверждает, что Mercury 3 содержит более чем в 40 раз больше параметров, чем Mercury 1, но работает с той же скоростью. Производительность также утроилась по сравнению с небольшой Mercury 1 mini. Inception видит в этом признак того, что диффузионные модели стабильно улучшаются при масштабировании — так же, как стандартные языковые модели. Точное количество параметров не раскрывается.

Mercury 3 предназначена для приложений, где небольшие задержки быстро складываются

Inception в первую очередь продвигает Mercury 3 для ИИ-агентов, поиска, поддержки клиентов и обучения. ИИ-агенты выполняют задачи за множество отдельных шагов и на каждом из них ждут ответа модели. Эти небольшие задержки быстро накапливаются.

Партнёры, получившие ранний доступ, поделились результатами в анонсе, и большинство из них также сосредоточено на скорости. Octen AI разрабатывает функции поиска для умных очков. «В умных очках ответ, который занимает пять секунд, воспринимается как неисправность», — говорит основатель компании Куан Цзоу. По его словам, сам поиск занимал всего около 80 миллисекунд, а узким местом была языковая модель. С Mercury 3 медианное время ответа составило 0,9 секунды. Весь процесс занял 2,2 секунды.

Образовательная компания General Learning сообщает, что теперь выдаёт учащимся подсказки и исправления примерно за одну секунду. Поставщик услуг поддержки клиентов Lorikeet сообщает об ускорении ответов наряду с улучшением результатов. Сооснователь TinyFish AI Шуахао Чжан рассказал, что Mercury 3 получила 50 навигационных задач на реальных сайтах. Она решила 25 из них, опередив GPT-6.1-Sol. Чжан не приводит показатель модели OpenAI.

Низкая стартовая цена Mercury 3 может оказаться временной

Обычная цена составляет 0,20 доллара за миллион входных токенов и 0,70 доллара за миллион выходных токенов. На старте Inception снижает цены вдвое. Компания не сообщила, когда скидка закончится. После этого Mercury 3 будет стоить дороже за выходные токены, чем GPT-6 Luna и Claude Haiku 5.5, по крайней мере при более коротких входных запросах, за которые обе модели берут 0,50 доллара. Однако за очень длинные запросы оба конкурента взимают гораздо больше. Mercury 3 может одновременно обрабатывать до 1 млн токенов.

Модель доступна на собственной платформе Inception, а также в OpenRouter, Baseten и Vercel. Она использует тот же API, что и модели OpenAI, поэтому Inception утверждает, что разработчики могут перейти на неё с минимальными усилиями.

В феврале Inception выпустила Mercury 2, которую назвала первой диффузионной моделью, способной рассуждать через промежуточные шаги перед формированием ответа. До этого стартап привлёк 50 млн долларов. Среди инвесторов — NVentures, M12 и Snowflake Ventures, венчурные подразделения Nvidia, Microsoft и Snowflake.

Google работает над тем же подходом. За демонстрацией Gemini Diffusion в июне последовала открытая модель DiffusionGemma. Google утверждает, что она работает до четырёх раз быстрее стандартной Gemma 4, но выдаёт немного более слабые результаты.

Новости ИИ без шумихи — отобраны людьми

Подпишитесь на THE DECODER и получите чтение без рекламы, еженедельную рассылку об ИИ, наш эксклюзивный аналитический отчёт «AI Radar» о передовых технологиях шесть раз в год, полный доступ к архиву и разделу комментариев.