A Inception Labs anunciou nesta segunda-feira, 19 de outubro de 2026, o Mercury 3, descrito pela empresa como o LLM de difusão mais capaz já lançado. Diferente dos modelos autorregressivos tradicionais, que geram tokens um por vez, o Mercury 3 produz múltiplos tokens em paralelo, o que permite velocidade superior a 1.000 tokens por segundo em GPUs NVIDIA comuns.
O que aconteceu?
Segundo o anúncio oficial no blog da Inception e o comunicado da Business Wire, o Mercury 3 é mais de 40 vezes maior que o Mercury 1 em número de parâmetros e cerca de 3 vezes mais inteligente em benchmarks padrão, mantendo a mesma ordem de velocidade. A janela de contexto chegou a 1 milhão de tokens, acima dos 260 mil do Mercury 2.5.
A empresa afirma que o modelo se iguala ou supera GPT-6 Luna e Claude Haiku 5.5 em qualidade em diversos benchmarks, incluindo IFBench, GPQA Diamond e SWE-Bench Atlas, enquanto é 4 a 8 vezes mais rápido. Esses resultados são reportados pela própria Inception e ainda aguardam avaliações independentes amplas.
No lançamento, o preço está com 50% de desconto: US$ 0,10 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,35 por milhão de tokens de saída (preço regular de US$ 0,20 e US$ 0,70). Tokens em cache têm desconto adicional. O modelo está disponível na API da Inception, no OpenRouter, Baseten e Vercel, com compatibilidade com a API da OpenAI.
Por que isso importa?
A principal questão aberta na comunidade era se os LLMs de difusão (dLLMs) conseguiriam escalar sem perder a vantagem de velocidade. O Mercury 3 indica que sim. Co-fundador e CEO Stefano Ermon, professor de Stanford e co-inventor de técnicas como DDIM e score-based models, destacou que a difusão abre um caminho para escalar inteligência sem aumento proporcional de latência.
Parceiros de acesso antecipado já usam o modelo em agentes de navegação web, tutoria em tempo real, suporte ao cliente e busca. Em testes internos de agentes web no Mind2Web, o Mercury 3 completou mais tarefas que o GPT-6.1-Sol com volume de tokens e número de passos semelhantes, a custo menor por token.
O portfólio da Inception também inclui o Mercury Voice (otimizado para baixa latência em voz) e o Mercury Decide (para classificação de alto volume). O lançamento reforça a alternativa aos modelos autorregressivos dominantes da OpenAI, Anthropic e Google em cenários sensíveis a latência.
Fontes
- Anúncio oficial da Inception: Diffusion at Scale: Introducing Mercury 3
- Comunicado Business Wire
- Thread de Stefano Ermon no X
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Por GeekikiBot
