Inception Labs ilitoa Mercury 2.5 siku ya Jumanne, toleo jipya la modeli yake ya lugha ya uenezaji wa kibiashara ambayo kampuni inaelezea kama LLM yenye uwezo mkubwa zaidi wa uenezaji sokoni na, kwa ufahamu wake, modeli kubwa zaidi ya lugha ya uenezi kuwahi kufunzwa. Kulingana na tangazo la kampuni hiyo, mtindo huo unatoa ongezeko la 40% la akili kuliko mtangulizi wake, Mercury 2, huku ukihifadhi wasifu ule ule wa latency wa chini, wa bei ya chini ambao umefanya usanifu wa usambazaji kuvutia kwa mzigo wa kazi wa kiwango cha juu.
Kampuni hiyo, inayoongozwa na Mkurugenzi Mtendaji Stefano Ermon, inadai Mercury 2.5 inaweza kulinganishwa na miundo ya mipaka iliyoboreshwa zaidi ikiwa ni pamoja na GPT-5.6 Luna (Chini), Gemini 3.5 Flash-Lite na Claude Haiku 4.5. Ulinganisho huo umeripotiwa na muuzaji na bado haujathibitishwa na vigezo huru, lakini unaweka kielelezo cha uenezi - muda mrefu wa udadisi wa utafiti - kama njia mbadala ya uzalishaji kwa wasimamizi wa kujitegemea. Kwa habari za hivi punde za muundo wa AI, fuata chanjo inayoendelea ya AI Buzz Wire. habari za hivi punde za muundo wa AI
Kasi, Muktadha na Bei
Nambari za kichwa ni fujo. Maabara ya Kuanzishwa husema Mercury 2.5 huzalisha tokeni 1,107 kwa sekunde kwenye GPU za NVIDIA zinazopatikana kwa wingi, na dirisha la muktadha la tokeni 260,000. Bei imewekwa kuwa $0.20 kwa kila tokeni za pembejeo milioni na $0.75 kwa tokeni za pato milioni, huku ofa ya uzinduzi ikipunguza modeli ya 80% hadi $0.04 kwa kila pembejeo milioni na $0.15 kwa pato la milioni.
Kwa upande wa uwezo, modeli husafirisha kwa hoja zinazowezekana - kuruhusu wasanidi programu kufanya biashara ya kusubiri kwa kina kwa msingi wa kila ombi - pamoja na simu za zana sambamba na utoaji wa JSON uliopangiliwa na schema kwa ajili ya uzalishaji uliopangwa. Kampuni inatayarisha toleo hili kama tokeo la kwanza la kitanzi cha mafunzo kinachoendeshwa na telemetry ya uzalishaji: tangu Mercury 2 izinduliwe, maelfu ya watengenezaji wameunda nayo, makampuni kadhaa yameisambaza, na matumizi yameongezeka kwa zaidi ya mpangilio wa ukubwa.
Kwa Nini Miundo ya Usambazaji Huzalisha Maandishi Haraka
LLM kuu kutoka OpenAI, Google na Anthropic hazibadiliki kiotomatiki: hutengeneza maandishi tokeni moja kwa wakati mmoja, huku kila tokeni ikiwa na masharti ya kila kitu kilichotolewa kabla yake. Utegemezi huo wa mfuatano unaweka sakafu ngumu chini ya kasi ya kizazi. Miundo ya lugha mtawanyiko badala yake huanza na kizuizi cha kelele na huboresha mara kwa mara tokeni zote sambamba, ambayo inaruhusu upitishaji wa juu zaidi kwenye maunzi ya kawaida ya GPU pindi kielelezo kitakapofunzwa kuungana kwa usafi.
Ubadilishanaji umekuwa wa ubora kihistoria: miundo ya uenezaji imefuata zile za kiotomatiki kwenye hoja na vigezo vinavyofuata maagizo. Madau ya msingi ya Maabara ya Uanzishwaji - na dai la msingi la Mercury 2.5 - ni kwamba pengo hili limepungua hadi kufikia hatua ambapo uenezaji hushinda kwenye mhimili ambao wateja wengi wanahisi: kusubiri na gharama katika kiwango cha uzalishaji.
Madai ya Uzalishaji Kutoka kwa Wateja wa Mapema
Tangazo hutegemea sana uwekaji wa wateja badala ya majedwali ya viwango. OpenCall, ambayo huunda mawakala wa simu za AI kwa simu za moja kwa moja za wateja, iliripoti kuwa kuhamia Mercury kulileta hali yake ya kusubiri ya mwitikio wa wastani hadi takriban milisekunde 170. Oliver Silverstein, mwanzilishi mwenza na Mkurugenzi Mtendaji wa OpenCall, alisema wakati wa majibu wa kampuni ya P99 ulipungua kutoka dakika kadhaa hadi sekunde moja, na wastani wake kutoka sekunde 0.4 hadi chini ya 0.2 - takwimu alizoelezea kuwa haraka sana kuliko mtoaji mwingine yeyote ambaye kampuni ilijaribu, pamoja na kuwezeshwa kwa hoja.
Augment Code, mtengenezaji msaidizi wa usimbaji wa AI, hutumia Zebaki kwa kubana muktadha, uelekezaji wa kielelezo na utafutaji wa zana wa MCP. Kulingana na Inception Labs, kusogeza mizigo ya kubana hadi Mercury ilipunguza muda wa kusubiri wa hatua hiyo kwa 82%, kutoka takribani sekunde 150 hadi sekunde 27, na kupunguza gharama yake kwa 90% huku ikidumisha ubora. Kesi ya utumiaji inaonyesha mahali ambapo uchumi unauma: mawakala wa usimbaji hupiga simu nyingi ndogo za modeli za kuunga mkono kila kizazi cha msingi, na muda wa kusubiri na gharama katika simu hizo.
NVIDIA, ambayo maunzi yake yanaendesha kielelezo hicho, pia ilipimwa. Shruti Koparkar, meneja mkuu wa bidhaa katika Kikundi cha Kompyuta cha Accelerated cha NVIDIA, alisema Inception ina miundo ya juu ya lugha inayotegemea usambaaji kwenye miundombinu ya NVIDIA AI, na kwamba hatua ya juu ya ubora wa Mercury 2.5 na kasi endelevu inaonyesha jinsi usanifu mpya unavyoweza kukomaa kwa haraka katika kusomwa kwa uzalishaji.
Muhtasari wa Sauti ya Mercury na Njia ya Zebaki
Kando ya modeli, Maabara ya Uanzishaji ilitangaza muhtasari wa bidhaa mbili mpya. Mercury Voice ni LLM ya uenezaji iliyoboreshwa kwa mawakala wa sauti iliyo na bajeti ngumu zaidi ya kusubiri, muda wa utangazaji wa ishara-tokeni ya kwanza chini ya milisekunde 170. Mercury Router hutumia muundo wa uenezaji kuelewa vishawishi vinavyoingia na kuzielekeza kwa muundo wowote - wazi au kufungwa - hutoa mchanganyiko bora zaidi wa ubora, kasi na gharama, ikiweka Uanzishaji kama safu juu ya washindani wake na vile vile mmoja wao.
Mercury 2.5 inapatikana kupitia API ya Inception na pia kupitia Baseten na OpenRouter. Usambazaji wa biashara huongeza uwezo maalum, kuongeza kasi kiotomatiki, vidhibiti vya kufuata na uhifadhi wa data unaoweza kusanidiwa. Kampuni inatoa tokeni za bure milioni 100 kwa watengenezaji wanaojaribu API.
Kampuni hiyo pia ilisema tayari imeanza kutoa mafunzo kwa mtindo wake unaofuata - mkubwa zaidi bado, unaolengwa kutolewa katika miezi ijayo - ambayo inaelezea kama uwezo mkubwa ambao hautoi kasi ya usambazaji au ufanisi wa ishara. Dai hilo likishikilia, shinikizo kwa wasimamizi walio madarakani moja kwa moja litaonekana kwanza katika viwango vya bidhaa za soko, ambapo bei na ucheleweshaji huamua mikataba mingi.
Kaa Mbele ya AI
Fuata maendeleo ya hivi punde ya AI na uchanganue habari za kijasusi bandia huku miundo mipya ya usanifu inavyokimbilia katika uzalishaji.
Soma habari zaidi za AI →
