Inception Labs lancia Mercury 3, un modello di IA basato sulla diffusione
Il nuovo modello afferma di eguagliare i principali concorrenti mentre è 4–8 volte più veloce, dimostrando che l'IA basata sulla diffusione può essere scalata a compiti complessi.
Cosa se ne potrebbe fare
- Una azienda che costruisce occhiali intelligenti potrebbe usare Mercury 3 per alimentare ricerche che restituiscono risposte in circa due secondi mentre l'utente è ancora in attesa 1.
- Una piattaforma educativa potrebbe dare a ogni studente un feedback immediato sugli esercizi—suggerimenti, definizioni e risposte corrette che tornano in circa un secondo—così gli apprendisti restano coinvolti invece di aspettare 1.
- Un'azienda che distribuisce agent di navigazione web potrebbe eseguire task basati sul browser dove Mercury 3 completa metà delle sfide di navigazione live, eguagliando i modelli all'avanguardia usando lo stesso numero di token e passaggi 1.
Un nuovo tipo di modello linguistico
Inception Labs ha rilasciato Mercury 3, che l'azienda definisce il modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) basato sulla diffusione più capace disponibile oggi. Secondo quanto riferito, il modello eguaglia o supera GPT-6 Luna e Claude Haiku 5.5, mentre è 4–8 volte più veloce e genera oltre 1.000 token al secondo su GPU NVIDIA.
Un LLM è un sistema di IA progettato per comprendere e generare il linguaggio umano. La maggior parte dei LLM moderni usa un approccio autoregressivo: prevedono una parola alla volta, da sinistra a destra, come completare una frase un token alla volta. La diffusione funziona in modo diverso. Prestita dalla generazione di immagini, un modello di diffusione parte dal rumore statico e lo raffina gradualmente in testo coerente, proprio come una foto sfocata che lentamente mette a fuoco.
Rendere la diffusione scalabile
Quando Inception Labs ha lanciato il suo primo modello Mercury, ha dimostrato che la diffusione poteva funzionare per usi reali. La grande domanda senza risposta era se l'approccio potesse gestire i compiti più difficili, o se i modelli di diffusione avrebbero sempre lacitato quelli autoregressivi mentre crescevano.
Mercury 3 sembra rispondere a quella domanda. Il nuovo modello è oltre 40 volte più grande di Mercury 1, e l'intelligenza attraverso benchmark standard è triplicata nello stesso periodo. Inception Labs dice che le leggi di scaling che hanno guidato il progresso nei modelli tradizionali si applicano anche alla diffusione.
Applicazioni in tempo reale
I primi partner stanno già usando Mercury 3 per applicazioni dove la velocità è critica.
Octen AI, che costruisce tecnologia di ricerca per occhiali intelligenti, ha detto che Mercury 3 ha fornito la risposta più rapida tra i modelli veloci testati, con un tempo di generazione mediano di circa 0,9 secondi e un tempo end-to-end di 2,2 secondi 1.
General Learning, un'azienda educativa, ha detto che il modello le permette di dare agli studenti un feedback immediato sugli esercizi senza sacrificare la qualità del ragionamento, riportando suggerimenti e definizioni in circa un secondo 1.
Nei test di navigazione browser su 50 task live, Mercury 3 ha completato il 50 percento di essi, superando GPT-6.1-Sol usando lo stesso numero di token e passaggi dell'agent 1.
Disponibilità
Mercury 3 può essere acceso tramite la Piattaforma API di Inception nonché attraverso OpenRouter, Baseten e Vercel. Poiché Mercury 3 funziona con l'API OpenAI, il software che lo usa già può funzionare senza bisogno di cambiare alcun codice 1. Il prezzo standard è $0,20 per milione di token di input e $0,70 per milione di token di output, con uno sconto lancio del 50 percento. Inception offre anche un modello separato Mercury Voice ottimizzato per applicazioni vocali e un modello di classificazione chiamato Mercury Decide.
Questa storia segnala un trend solo per informazioni. Non è un consiglio o un incoraggiamento a fare qualsiasi cosa.
Quanto è buono
Secondo l'azienda, Mercury 3 eguaglia o supera GPT-6 Luna e Claude Haiku 5.5 attraverso benchmark standard 1. Ha anche completato il 50 percento dei task di navigazione browser live sul test Mind2Web, superando GPT-6.1-Sol usando lo stesso numero di token e passaggi dell'agent . Il modello genera testo a oltre 1.000 token al secondo su GPU NVIDIA, rendendolo 4–8 volte più veloce di modelli comparabili . Punteggi benchmark più alti significano che il modello gestisce meglio i task di ragionamento e linguaggio, e l'azienda dice che questi risultati si basano sulle sue valutazioni .
I fatti principali
- Mercury 3 è un LLM basato sulla diffusione di Inception Labs
- Secondo quanto riferito eguaglia GPT-6 Luna e Claude Haiku 5.5 in qualità mentre è 4–8 volte più veloce
- È oltre 40 volte più grande di Mercury 1
- I prezzi partono da $0,20 per milione di token di input con uno sconto lancio del 50 percento
- Disponibile tramite API compatibile con OpenAI su Inception, OpenRouter, Baseten e Vercel