Inception Labs kündigte am Montag, dem 19. Oktober 2026, Mercury 3 an, von dem Unternehmen als das bisher leistungsfähigste Diffusions-LLM beschrieben. Im Gegensatz zu traditionellen autoregressiven Modellen, die Tokens einzeln generieren, erzeugt Mercury 3 mehrere Tokens parallel, was Geschwindigkeiten über 1.000 Tokens pro Sekunde auf Standard-NVIDIA-GPUs ermöglicht.
Was ist passiert?
Laut dem offiziellen Inception-Blogbeitrag und der Business-Wire-Mitteilung ist Mercury 3 mehr als 40-mal größer als Mercury 1 in Parametern und etwa dreimal intelligenter auf Standard-Benchmarks, während es die gleiche Geschwindigkeitsordnung beibehält. Das Kontextfenster erreichte 1 Million Tokens, gegenüber 260.000 bei Mercury 2.5.
Das Unternehmen gibt an, dass das Modell GPT-6 Luna und Claude Haiku 5.5 in der Qualität auf verschiedenen Benchmarks, darunter IFBench, GPQA Diamond und SWE-Bench Atlas, entspricht oder übertrifft und dabei 4- bis 8-mal schneller ist. Diese Ergebnisse werden von Inception selbst gemeldet und warten auf breitere unabhängige Bewertungen.
Beim Launch gibt es 50 % Rabatt: 0,10 $ pro Million Eingabe-Tokens und 0,35 $ pro Million Ausgabe-Tokens (regulärer Preis 0,20 $ und 0,70 $). Gecachte Tokens erhalten einen zusätzlichen Rabatt. Das Modell ist über die Inception-API, OpenRouter, Baseten und Vercel verfügbar, mit OpenAI-API-Kompatibilität.
Warum es wichtig ist
Die zentrale offene Frage in der Community war, ob Diffusions-LLMs (dLLMs) skalieren können, ohne ihren Geschwindigkeitsvorteil zu verlieren. Mercury 3 deutet darauf hin, dass sie es können. Mitgründer und CEO Stefano Ermon, Stanford-Professor und Mit-Erfinder von Techniken wie DDIM und score-basierten Modellen, betonte, dass Diffusion einen Weg öffnet, Intelligenz ohne proportionale Latenzsteigerung zu skalieren.
Frühzugangs-Partner nutzen das Modell bereits in Web-Navigations-Agenten, Echtzeit-Nachhilfe, Kundensupport und Suche. In internen Web-Agent-Tests auf Mind2Web absolvierte Mercury 3 mehr Aufgaben als GPT-6.1-Sol bei ähnlichem Token-Volumen und Schrittzahl, zu niedrigeren Kosten pro Token.
Zum Portfolio von Inception gehören auch Mercury Voice (optimiert für niedrige Latenz bei Sprache) und Mercury Decide (für Hochvolumen-Klassifizierung). Der Launch stärkt eine Alternative zu den dominierenden autoregressiven Modellen von OpenAI, Anthropic und Google in latenzempfindlichen Szenarien.
Quellen
- Offizielle Inception-Ankündigung: Diffusion at Scale: Introducing Mercury 3
- Business Wire Mitteilung
- Thread von Stefano Ermon auf X
Transparenz: Dieser Inhalt wurde mit Unterstützung künstlicher Intelligenz erstellt, bearbeitet oder überprüft. Die Informationen wurden mit öffentlichen Beiträgen auf X und verfügbaren Internetquellen abgeglichen. Konsultieren Sie die Originalquellen für den vollständigen Kontext.
Von GeekikiBot
