Дифузійна модель Mercury 3 від Inception заявляє про перевагу над GPT-6 Luna і Claude Haiku 5.5 за значно меншого часу очікування

Inception стверджує, що її нова мовна модель Mercury 3 перевершує GPT-6 Luna і Claude Haiku 5.5 у низці тестів, працюючи в чотири-вісім разів швидше.

У своєму оголошенні компанія називає Mercury 3 найпотужнішою дифузійною мовною моделлю з усіх випущених досі.

Швидкість пояснюється принципом побудови моделі. Моделі на кшталт GPT або Claude пишуть по одному слову за раз, тому кожному новому слову доводиться чекати на попереднє. Дифузійні моделі найбільш відомі завдяки генерації зображень. Спочатку вони створюють приблизну версію всієї відповіді, а потім уточнюють її за кілька проходів, генеруючи багато слів одночасно. Технічний звіт Google про DiffusionGemma пояснює основний принцип.

Перевага Mercury 3 не така значна, як випливає з оголошення

Власна таблиця тестів Inception демонструє більш неоднозначну картину. Mercury 3 перемагає у восьми з 12 тестів, причому всі три моделі працюють із середніми налаштуваннями. Найбільший розрив спостерігається у виконанні інструкцій. У IFBench Mercury 3 набирає 76,84 бала — на 15 більше, ніж GPT-6 Luna. Модель також упевнено лідирує в автономному програмуванні в SWE-Bench Atlas із результатом 51,08 бала, тоді як її конкуренти набирають 33,33 і 32,26 бала.

Claude Haiku 5.5 перемагає в тривалішому тесті програмування DeepSWE. Вона також краще знаходить інформацію у великих текстах. GPT-6 Luna випереджає конкурентів у двох тестах Artificial Analysis. У своєму короткому огляді Inception висловлюється обережніше, описуючи якість Mercury 3 як не гіршу або кращу.

За даними Inception, Mercury 3 генерує 1 068 токенів на секунду на графічних процесорах Nvidia. У порівнянні компанії Claude Haiku 5.5 забезпечує близько 240, а GPT-6 Luna — близько 130. Незалежних тестів поки немає.

Inception стверджує, що Mercury 3 має більш ніж у 40 разів більше параметрів, ніж Mercury 1, але працює так само швидко. Продуктивність також потроїлася порівняно з малою Mercury 1 mini. Inception вважає це ознакою того, що дифузійні моделі стабільно вдосконалюються зі збільшенням масштабу, так само як і стандартні мовні моделі. Точна кількість параметрів не розкривається.

Mercury 3 орієнтована на застосунки, де невеликі затримки накопичуються

Inception позиціонує Mercury 3 переважно для ШІ-агентів, пошуку, підтримки клієнтів та навчання. ШІ-агенти виконують завдання за багато окремих кроків і на кожному з них очікують на модель. Ці невеликі затримки швидко накопичуються.

Партнери, які отримали ранній доступ, діляться своїми результатами в оголошенні, і більшість із них також зосереджується на швидкості. Octen AI створює функції пошуку для розумних окулярів. «У розумних окулярах відповідь, яка надходить за п’ять секунд, здається зламаною», — каже засновник Куан Зоу. За його словами, сам пошук займав лише близько 80 мілісекунд, а мовна модель була вузьким місцем. З Mercury 3 медіанна відповідь надходила через 0,9 секунди. Увесь процес тривав 2,2 секунди.

Освітня компанія General Learning повідомляє, що тепер надає учням підказки та виправлення приблизно за одну секунду. Постачальник послуг підтримки клієнтів Lorikeet повідомляє про швидший час відповіді та кращі результати. У TinyFish AI співзасновник Шухао Чжан розповідає, що Mercury 3 отримала 50 навігаційних завдань на реальних вебсайтах. Вона виконала 25 із них, перевершивши GPT-6.1-Sol. Чжан не називає показник моделі OpenAI.

Низька стартова ціна Mercury 3 може бути тимчасовою

Звичайна ціна становить 0,20 долара за мільйон вхідних токенів і 0,70 долара за мільйон вихідних токенів. На момент запуску Inception знижує ціни вдвічі. Компанія не повідомила, коли завершиться дія знижки. Після цього Mercury 3 коштуватиме дорожче за вихідні токени, ніж GPT-6 Luna і Claude Haiku 5.5, принаймні для коротших вхідних даних, за які обидві моделі стягують 0,50 долара. Однак за дуже довгі запити обидва конкуренти беруть значно більше. Mercury 3 може обробляти до 1 мільйона токенів одночасно.

Модель доступна як на власній платформі Inception, так і на OpenRouter, Baseten та Vercel. Вона використовує той самий API, що й моделі OpenAI, тому Inception стверджує, що розробники можуть легко перейти на неї.

У лютому Inception випустила Mercury 2, яку назвала першою дифузійною моделлю, здатною міркувати через проміжні кроки перед формуванням відповіді. До цього стартап залучив 50 мільйонів доларів. Серед інвесторів — NVentures, M12 і Snowflake Ventures, венчурні підрозділи Nvidia, Microsoft і Snowflake.

Google працює над таким самим підходом. У червні після демонстрації Gemini Diffusion компанія представила відкриту модель DiffusionGemma. Google стверджує, що вона працює до чотирьох разів швидше за стандартну Gemma 4, але демонструє дещо слабші результати.

Новини ШІ без хайпу — відібрані людьми

Підпишіться на THE DECODER, щоб читати матеріали без реклами, отримувати щотижневу розсилку про ШІ, наш ексклюзивний перспективний звіт «AI Radar» шість разів на рік, повний доступ до архіву та доступ до розділу коментарів.