Inception Labs lanza Mercury 3, un modelo de IA basado en difusión
El nuevo modelo afirma igualar a los principales competidores mientras se ejecuta de 4 a 8 veces más rápido, demostrando que la IA de difusión puede escalarse a tareas complejas.
What you could do with it
- Una empresa que fabrica gafas inteligentes podría usar Mercury 3 para alimentar consultas de búsqueda que devuelvan respuestas en unos dos segundos mientras el usuario todavía espera 1.
- Una plataforma educativa podría dar retroalimentación instantánea a cada estudiante sobre ejercicios —ayudas, definiciones y respuestas marcadas que regresan en aproximadamente un segundo—, para que los estudiantes se mantengan interesados en lugar de esperar 1.
- Una empresa que despliegue agentes de navegación web podría ejecutar tareas basadas en navegador donde Mercury 3 complete la mitad de los desafíos de navegación en vivo, igualando a los modelos punteros usando la misma cantidad de tokens y pasos 1.
A new kind of language model
Inception Labs ha lanzado Mercury 3, que la empresa llama el modelo de lenguaje grande (LLM) basado en difusión más capaz disponible hoy en día. El modelo reportedly iguala o supera a GPT-6 Luna y Claude Haiku 5.5, mientras se ejecuta de cuatro a ocho veces más rápido y genera más de 1.000 tokens por segundo en GPU NVIDIA.
Un LLM es un sistema de IA diseñado para entender y generar lenguaje humano. La mayoría de los LLM modernos usan un enfoque autoregresivo: predicen una palabra a la vez, de izquierda a derecha, como completar una oración una token a la vez. La difusión funciona de manera diferente. Tomado prestado de la generación de imágenes, un modelo de difusión comienza con estática y la refina gradualmente hasta convertirla en texto coherente, de modo similar a cómo una foto borrosa se enfoca lentamente.
Making diffusion scale up
Cuando Inception Labs lanzó su primer modelo Mercury, demostró que la difusión podía funcionar para uso del mundo real. La gran pregunta sin respuesta era si el enfoque podía manejar las tareas más exigentes, o si los modelos de difusión siempre se quedarían atrás de los autoregresivos a medida que crecían.
Mercury 3 parece responder esa pregunta. El nuevo modelo es más de 40 veces más grande que Mercury 1, y la inteligencia en benchmarks estándar creció tres veces en el mismo período. Inception Labs dice que las leyes de escalado que impulsaron el progreso en modelos tradicionales también se aplican a la difusión.
Real-time applications
Los primeros socios ya están usando Mercury 3 para aplicaciones donde la velocidad es crítica.
Octen AI, que desarrolla tecnología de búsqueda para gafas inteligentes, dijo que Mercury 3 entregó la respuesta más rápida entre los modelos rápidos que probó, con un tiempo mediano de generación de aproximadamente 0,9 segundos y un tiempo de respuesta de extremo a extremo de 2,2 segundos 1.
General Learning, una empresa de educación, dijo que el modelo le permite dar retroalimentación instantánea a los estudiantes sobre ejercicios sin sacrificar calidad de razonamiento, trayendo ayudas y definiciones de regreso en aproximadamente un segundo 1.
En pruebas de navegación en navegador en 50 tareas en vivo, Mercury 3 completó el 50 por ciento de ellas, superando a GPT-6.1-Sol mientras usaba la misma cantidad de tokens y pasos de agente 1.
Availability
Mercury 3 puede accederse a través de la plataforma API de Inception, así como a través de OpenRouter, Baseten y Vercel. Debido a que Mercury 3 funciona con la API de OpenAI, el software que ya la usa puede ejecutarse sin necesidad de cambiar ningún código 1. El precio estándar es $0,20 por millón de tokens de entrada y $0,70 por millón de tokens de salida, con un descuento de lanzamiento del 50 por ciento. Inception también ofrece un modelo separado Mercury Voice ajustado para aplicaciones de voz y un modelo de clasificación llamado Mercury Decide.
Esta historia informa sobre una tendencia con fines únicamente informativos. No es un consejo ni un ánimo para hacer cualquiera de estas cosas.
How good is it
Según la empresa, Mercury 3 iguala o supera a GPT-6 Luna y Claude Haiku 5.5 en benchmarks estándar 1. También completó el 50 por ciento de las tareas de navegación en navegador en vivo en la prueba Mind2Web, superando a GPT-6.1-Sol mientras usaba la misma cantidad de tokens y pasos de agente . El modelo genera texto a más de 1.000 tokens por segundo en GPU NVIDIA, lo que lo hace de cuatro a ocho veces más rápido que los modelos comparables . Puntajes más altos en benchmarks significan que el modelo maneja mejor las tareas de razonamiento y lenguaje, y la empresa dice que estos resultados se basan en sus propias evaluaciones .
Los datos clave
- Mercury 3 es un LLM basado en difusión de Inception Labs
- reportedly iguala a GPT-6 Luna y Claude Haiku 5.5 en calidad mientras se ejecuta 4–8 veces más rápido
- Es más de 40 veces más grande que Mercury 1
- El precio estándar es de $0,20 por millón de tokens de entrada con un descuento de lanzamiento del 50 por ciento
- Disponible a través de una API compatible con OpenAI en Inception, OpenRouter, Baseten y Vercel