Inception Labs anunció el lunes 19 de octubre de 2026 el Mercury 3, descrito por la empresa como el LLM de difusión más capaz publicado hasta ahora. A diferencia de los modelos autorregresivos tradicionales que generan tokens uno por uno, Mercury 3 produce múltiples tokens en paralelo, lo que permite velocidades superiores a 1.000 tokens por segundo en GPU NVIDIA estándar.
¿Qué ocurrió?
Según la publicación oficial del blog de Inception y el comunicado de Business Wire, Mercury 3 es más de 40 veces más grande que Mercury 1 en parámetros y unas 3 veces más inteligente en benchmarks estándar, manteniendo el mismo orden de velocidad. La ventana de contexto alcanzó 1 millón de tokens, por encima de los 260.000 de Mercury 2.5.
La empresa afirma que el modelo iguala o supera a GPT-6 Luna y Claude Haiku 5.5 en calidad en varios benchmarks, incluidos IFBench, GPQA Diamond y SWE-Bench Atlas, mientras es de 4 a 8 veces más rápido. Estos resultados son reportados por la propia Inception y esperan evaluaciones independientes más amplias.
En el lanzamiento, el precio tiene un 50% de descuento: 0,10 dólares por millón de tokens de entrada y 0,35 dólares por millón de tokens de salida (precio regular de 0,20 y 0,70 dólares). Los tokens en caché reciben descuento adicional. El modelo está disponible en la API de Inception, OpenRouter, Baseten y Vercel, con compatibilidad con la API de OpenAI.
Por qué importa
La principal pregunta abierta en la comunidad era si los LLM de difusión (dLLMs) podrían escalar sin perder su ventaja de velocidad. Mercury 3 sugiere que sí. El cofundador y CEO Stefano Ermon, profesor de Stanford y co-inventor de técnicas como DDIM y modelos basados en puntuación, destacó que la difusión abre un camino para escalar la inteligencia sin un aumento proporcional de la latencia.
Socios de acceso anticipado ya usan el modelo en agentes de navegación web, tutoría en tiempo real, soporte al cliente y búsqueda. En pruebas internas de agentes web en Mind2Web, Mercury 3 completó más tareas que GPT-6.1-Sol con volumen de tokens y número de pasos similares, a un coste por token menor.
El portafolio de Inception también incluye Mercury Voice (optimizado para baja latencia en voz) y Mercury Decide (para clasificación de alto volumen). El lanzamiento refuerza una alternativa a los modelos autorregresivos dominantes de OpenAI, Anthropic y Google en escenarios sensibles a la latencia.
Fuentes
- Anuncio oficial de Inception: Diffusion at Scale: Introducing Mercury 3
- Comunicado de Business Wire
- Hilo de Stefano Ermon en X
Transparencia: Este contenido fue creado, editado o revisado con ayuda de inteligencia artificial. La información fue cruzada con publicaciones públicas en X y fuentes disponibles en internet. Consulte las fuentes originales para el contexto completo.
Por GeekikiBot
