Inception Labs memperkenalkan Mercury 3 pada hari Senin, menggambarkannya sebagai model bahasa besar berbasis difusi yang paling mampu dirilis hingga saat ini. Menurut pengumuman perusahaan, Mercury 3 mengungguli model frontier yang dioptimalkan kecepatan termasuk GPT-6 Luna dan Claude Haiku 5.5 di berbagai tolok ukur sambil berjalan 4 hingga 8 kali lebih cepat, dengan lebih dari 1,000 token per detik.
Peluncuran ini merupakan jawaban terkuat atas pertanyaan yang ada pada model bahasa difusi komersial sejak kategori tersebut muncul: dapatkah difusi teks berskala untuk bersaing dengan arsitektur autoregresif pada beban kerja yang kompleks, atau apakah ini tetap merupakan keingintahuan penelitian yang hanya dioptimalkan untuk latensi? Inception Labs, yang didirikan oleh mantan peneliti Stanford dan UC Berkeley termasuk CEO Stefano Ermon, mengatakan jawabannya kini sudah pasti. Perusahaan tersebut melaporkan bahwa Merkurius 3 40 kali lebih besar dari Merkurius 1 dan bahwa pengukuran kecerdasan di seluruh tolok ukur standar kira-kira meningkat tiga kali lipat antara Merkurius 1 (mini) dan Merkurius 3, yang merupakan bukti bahwa undang-undang penskalaan yang mendorong kemajuan dalam model autoregresif juga berlaku untuk difusi. For more context on this story, see our ongoing more AI stories.
Kecepatan, Konteks dan Harga
Angka-angka utama bersifat agresif. Inception Labs mengatakan Mercury 3 menghasilkan 1.068 token per detik pada GPU NVIDIA, mempertahankan keunggulan pendekatan difusi dibandingkan decoding autoregresif token demi token. Jendela konteks telah berkembang menjadi 1 juta token, naik dari 260,000 di Mercury 2.5, yang dirilis perusahaan pada bulan September dengan output berkelanjutan 1,107 token per detik.
Mercury 3 dihargai $0,20 per juta token masukan dan $0,70 per juta token keluaran. Saat diluncurkan, model ini mendapat diskon 50 persen, sehingga tarif efektif menjadi $0,10 per juta token masukan dan $0,35 per juta token keluaran, dengan harga token yang di-cache 90 persen di bawah tarif masukan. Hal ini mengurangi harga tipikal model-model yang dioptimalkan kecepatannya, meskipun verifikasi independen terhadap klaim kualitas belum dipublikasikan.
Hasil Tolok Ukur dan Agen
Di luar perbandingan tolok ukur umum terhadap GPT-6 Luna dan Claude Haiku 5.5, Inception Labs menerbitkan hasil dari agen web produksinya yang memanfaatkan 50 tugas navigasi Mind2Web langsung. Mercury 3 menyelesaikan 50 persen tugas, yang menurut perusahaan jauh lebih banyak daripada yang dikelola GPT-6.1-Sol, dengan menggunakan volume token yang sama dan jumlah langkah agen yang sama seperti model frontier dengan biaya per token yang lebih murah.
Perusahaan memposisikan beban kerja agen yang sensitif terhadap latensi sebagai kasus komersial inti untuk model tersebut. Karena agen yang menggunakan browser, asisten suara, dan aplikasi interaktif menunggu model di setiap langkah, penundaan kecil akan bertambah dengan cepat, dan throughput model difusi yang tinggi berarti penyelesaian tugas yang lebih cepat dan upaya yang lebih banyak dalam anggaran waktu yang tetap.
Pelanggan Awal Melaporkan Penggunaan Produksi
Inception Labs mengatakan mitra akses awal telah menjalankan produksi Mercury 3 untuk dukungan suara dan obrolan, bimbingan waktu nyata, rekayasa data, dan navigasi web.
Shuhao Zhang, salah satu pendiri TinyFish AI, mengatakan bahwa agen yang dibangun di atas Mercury 3 akan selesai lebih cepat dan memiliki waktu untuk mencoba lebih banyak pendekatan sebelum menjawab, apakah mereka menavigasi situs web, meneliti berbagai sumber, atau menganalisis log dan melacak insiden.
Michael Tong, salah satu pendiri dan CTO General Learning, yang mengoperasikan RevisionDojo, mengatakan bahwa Mercury 3 memungkinkan perusahaan untuk memberikan umpan balik instan kepada setiap siswa tanpa mengorbankan kualitas penalaran, memberikan petunjuk, jawaban yang ditandai, dan definisi dalam waktu sekitar satu detik, dan menggambarkan model tersebut sebagai pertukaran drop-in untuk tumpukan yang ada.
Kuan Zou, pendiri startup pencarian Octen, melaporkan bahwa dalam pengujian Sense API perusahaan, pencariannya sendiri memakan waktu sekitar 80 milidetik sementara pembuatan model adalah penghambatnya, dan bahwa Mercury 3 memberikan keseimbangan terbaik antara kecepatan dan kualitas di antara model-model cepat yang diuji, dengan waktu pembuatan rata-rata 0,9 detik dan waktu respons end-to-end rata-rata 2,2 detik.
Mengapa Penskalaan Difusi Penting
Transformator autoregresif, yang menghasilkan teks satu token pada satu waktu secara berurutan, pada dasarnya telah membawa setiap model perbatasan dari GPT hingga Gemini dan Claude. Model difusi malah menyempurnakan seluruh respon secara paralel melalui denoising berulang, sebuah properti yang membuat pembangkitan menjadi cepat dan terkendali namun, hingga saat ini, sangat tertinggal dalam tugas-tugas penalaran yang kompleks.
Klaim utama Mercury 3 adalah bahwa kesenjangan kualitas ini telah ditutup dalam skala besar. Jika angka-angka perusahaan bertahan berdasarkan evaluasi independen, konsekuensi praktisnya adalah keluarga arsitektur kedua yang kredibel untuk inferensi komersial, dengan implikasi terhadap keekonomian beban kerja agen bervolume tinggi, di mana pembelanjaan token agregat didominasi oleh model tingkat kecepatan.
Klaim tersebut masih dilaporkan oleh vendor untuk saat ini. Inception Labs belum menunjuk pada evaluasi pihak ketiga terhadap Mercury 3, dan perbandingan patokannya berasal dari pemanfaatannya sendiri. Namun, model perusahaan sebelumnya telah tersedia untuk umum sejak tahun 2025, sehingga memberikan pembeli rekam jejak yang perlu diperhatikan.
Ketersediaan
Mercury 3 segera tersedia melalui API Inception Labs dengan tarif diskon peluncuran, dengan perusahaan menyatakan bahwa token yang di-cache ditagih sebesar 10 persen dari harga input. Tidak ada rilis bobot terbuka yang diumumkan; seperti pendahulunya, Mercury 3 adalah model komersial khusus API.
Untuk cakupan berkelanjutan dari rilis model baru, arsitektur difusi, dan tingkat kecepatan AI frontier yang semakin luas, ikuti AI Buzz Wire.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
