Inception Labs, Pazartesi günü Mercury 3'ü tanıttı ve onu bugüne kadar piyasaya sürülen en yetenekli yayılma tabanlı büyük dil modeli olarak tanımladı. Şirketin duyurusuna göre Mercury 3, saniyede 1.000'den fazla jetonla 4 ila 8 kat daha hızlı çalışırken, bir dizi kıyaslamada GPT-6 Luna ve Claude Haiku 5.5 dahil olmak üzere hızı optimize edilmiş sınır modellerinden daha iyi performans gösteriyor.

Lansman, kategorinin ortaya çıkmasından bu yana ticari yayılma dili modelleri üzerinde asılı kalan soruya şimdiye kadarki en güçlü yanıttır: Metin yayılımı, karmaşık iş yüklerinde otoregresif mimarilerle rekabet edebilecek şekilde ölçeklenebilir mi, yoksa yalnızca gecikme için optimize edilmiş bir araştırma merakı olarak mı kalır? Aralarında CEO Stefano Ermon'un da bulunduğu eski Stanford ve UC Berkeley araştırmacıları tarafından kurulan Inception Labs, sorunun cevabının artık belirlendiğini söylüyor. Şirket, Mercury 3'ün Mercury 1'den 40 kat daha büyük olduğunu ve standart kıyaslamalarda ölçülen zekanın Mercury 1 (mini) ile Mercury 3 arasında kabaca üç katına çıktığını bildiriyor; bu, otoregresif modellerde ilerlemeyi sağlayan ölçeklendirme yasalarının yayılma için de geçerli olduğunun kanıtıdır. For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.

Hız, Bağlam ve Fiyatlandırma

Manşetteki rakamlar agresif. Inception Labs, Mercury 3'ün NVIDIA GPU'larda saniyede 1.068 token ürettiğini ve token-token otoregresif kod çözmeye göre difüzyon yaklaşımının imza avantajını koruduğunu söylüyor. Bağlam penceresi, şirketin Eylül ayında saniyede 1.107 token sürekli üretimle piyasaya sürdüğü Mercury 2.5'te 260.000 tokenden 1 milyon token'a yükseldi.

Mercury 3'ün fiyatı milyon girdi tokenı başına 0,20 dolar ve çıktı tokenı başına 0,70 dolardır. Lansman sırasında model yüzde 50 indirimli olup efektif oranı milyon giriş tokenı başına 0,10 dolara ve milyon çıkış tokenı başına 0,35 dolara getiriyor; önbelleğe alınmış tokenların fiyatı giriş oranının yüzde 90 altında. Bu, kalite iddialarının bağımsız olarak doğrulanması henüz yayınlanmamış olsa da, kıyaslama yaptığı sınır hızı optimize edilmiş modellerin tipik fiyatlandırmasının altını çiziyor.

Karşılaştırma ve Aracı Sonuçları

Inception Labs, GPT-6 Luna ve Claude Haiku 5.5 ile yapılan genel kıyaslama karşılaştırmalarının ötesinde, 50 canlı Mind2Web navigasyon görevine ilişkin üretim web aracısı donanımından elde edilen sonuçları yayınladı. Mercury 3, görevlerin yüzde 50'sini tamamladı; şirket bunun, GPT-6.1-Sol'un yönettiğinden önemli ölçüde daha fazla olduğunu söylerken, sınır modeliyle aynı token hacmini ve aynı sayıda temsilci adımını token başına maliyetin çok altında kullanarak tamamladı.

Şirket, gecikmeye duyarlı aracı iş yüklerini modelin temel ticari durumu olarak konumlandırıyor. Tarayıcı kullanımı aracıları, sesli asistanlar ve etkileşimli uygulamalar her adımda modeli beklediğinden, küçük gecikmeler hızla birleşir ve bir yayılma modelinin yüksek verimi, doğrudan görevin daha hızlı tamamlanmasına ve sabit bir zaman bütçesi dahilinde daha fazla denemeye dönüşür.

İlk Müşteriler Üretimde Kullanım Bildiriyor

Inception Labs, erken erişim ortaklarının ses ve sohbet desteği, gerçek zamanlı eğitim, veri mühendisliği ve web navigasyonu için Mercury 3'ü üretimde zaten çalıştırdığını söylüyor.

TinyFish AI kurucu ortağı Shuhao Zhang, Mercury 3 üzerine kurulu ajanların işi daha çabuk bitirdiklerini ve ister web sitelerinde gezinsinler, ister kaynaklar arasında araştırma yapsınlar, ister günlükleri analiz etsinler ve olayları takip etsinler, yanıt vermeden önce daha fazla yaklaşımı denemek için zamanları olduğunu söyledi.

RevisionDojo'yu işleten General Learning'in kurucu ortağı ve CTO'su Michael Tong, Mercury 3'ün şirketin muhakeme kalitesinden ödün vermeden her öğrenciye anında geri bildirim vermesine, ipuçlarını, işaretli yanıtları ve tanımları bir saniye içinde geri döndürmesine olanak sağladığını söyledi ve modeli, mevcut yığın için anında bir takas olarak tanımladı.

Arama girişimi Octen'in kurucusu Kuan Zou, şirketin Sense API testlerinde kendi aramasının yaklaşık 80 milisaniye sürdüğünü, model oluşturmanın ise darboğaz olduğunu ve Mercury 3'ün, 0,9 saniyelik ortalama oluşturma süresi ve 2,2 saniyelik ortalama uçtan uca yanıt süresiyle test edilen hızlı modeller arasında en iyi hız ve kalite dengesini sağladığını bildirdi.

Difüzyon Ölçeklendirmesi Neden Önemlidir

Her seferinde bir jetonu sırayla üreten otoregresif transformatörler, esasen GPT'den Gemini ve Claude'a kadar her sınır modelini taşımıştır. Difüzyon modelleri bunun yerine, üretimi hızlı ve kontrol edilebilir kılan ancak yakın zamana kadar karmaşık akıl yürütme görevlerinde kötü bir şekilde geciken bir özellik olan yinelemeli gürültü giderme yoluyla tüm yanıtı paralel olarak rafine eder.

Mercury 3'ün temel iddiası bu kalite farkının geniş ölçekte kapandığı yönünde. Şirketin rakamları bağımsız değerlendirme altında geçerliyse, pratik sonuç, ticari çıkarım için güvenilir bir ikinci mimari ailesidir; bu, toplam token harcamasının hız kademeli modellerin hakim olduğu yüksek hacimli aracı iş yüklerinin ekonomisine yönelik çıkarımlar içerir.

Talepler şimdilik satıcı tarafından raporlanmaya devam ediyor. Inception Labs, Mercury 3'e ilişkin üçüncü taraf değerlendirmelerine değinmedi ve kıyaslama karşılaştırmaları kendi donanımlarından geliyor. Ancak şirketin önceki modelleri 2025'ten beri halka açık olarak sunuluyor ve bu da alıcılara kontrol edebilecekleri bir geçmiş performans sunuyor.

Kullanılabilirlik

Mercury 3, Inception Labs'ın API'si aracılığıyla lansman indirimli fiyatıyla anında temin edilebilir; şirket, önbelleğe alınan tokenlerin giriş fiyatının yüzde 10'u üzerinden faturalandırıldığını belirtiyor. Hiçbir açık ağırlık sürümü duyurulmadı; Öncekiler gibi Mercury 3 de ticari, yalnızca API içeren bir modeldir.

Yeni model sürümlerinin, dağıtım mimarilerinin ve sınır yapay zekanın genişleyen hız katmanının sürekli kapsamı için AI Buzz Wire'ı takip edin.

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →