Inception称Mercury 3扩散模型比GPT-6 Luna和Claude Haiku 5.5快 4 至 8 倍
Inception称Mercury 3在自家 12 项基准测试中赢下 8 项，并以每秒 1068 个token的速度运行；目前没有独立测试，公司对质量的表述也比“击败”更谨慎。
AI解读：Mercury 3的速度来自扩散式生成方式：先草拟整段回答再多次修正，一次生成多个词，而GPT、Claude这类模型逐词生成。这一对比由Inception给出，尚无独立测速。
“击败”只在部分测试成立。Inception自己的表格显示，三款模型均用中等设置时，Mercury 3在 12 项测试中赢 8 项：IFBench得 76.84 分，比GPT-6 Luna高 15 分；SWE-Bench Atlas得 51.08 分，对手为 33.33 和 32.26。
但Claude Haiku 5.5在更长的编程测试DeepSWE和长文本信息检索上更好，GPT-6 Luna在Artificial Analysis的两项测试上领先。Inception的简短概述也把质量描述为“持平或更好”。
适用场景指向对延迟敏感的连续调用。Inception主推AI代理、搜索、客服和辅导，理由是这类任务分多步完成、每步都要等模型返回。公告中的早期接入方多为速度导向：Octen AI称智能眼镜搜索中语言模型是瓶颈，用Mercury 3后中位响应 0.9 秒、全流程 2.2 秒；General Learning称约 1 秒内给出提示和纠错；TinyFish AI称在 50 个真实网站导航任务中解决 25 个，胜过GPT-6.1-Sol，但未给出后者数字。这些均为合作方自述。
价格上，Mercury 3标准价为每百万输入token 0.20美元、输出 0.70 美元，发布期半价，截止时间未公布。恢复原价后，在短输入场景下其输出价格高于GPT-6 Luna和Claude Haiku 5.5的 0.50 美元；长提示词下两家对手收费更高。Mercury 3支持一次最多 100 万token，已在Inception平台及OpenRouter、Baseten、Vercel上线，并使用与OpenAI模型相同的API。
Inception称Mercury 3参数量超过Mercury 1的 40 倍而速度不变，性能较小型的Mercury 1 mini提升两倍，但未披露具体参数量，并据此认为扩散模型随规模扩大而可靠提升。该判断来自公司自身。Google也在做同一路线，其Gemini Diffusion演示之后于 6 月发布开放模型DiffusionGemma，称速度最高为标准Gemma 4的 4 倍但结果略弱。
Inception发布语言模型Mercury 3，称其在多项基准上超过GPT-6 Luna和Claude Haiku 5.5，运行速度快 4 至 8 倍，并称这是迄今最强的扩散语言模型。上述对比与速度数据均来自Inception，目前没有独立测试。
Mercury 3采用扩散式生成：先给出整段回答的粗略版本，再经多次修正，可同时生成多个词；GPT、Claude等模型逐词生成，每个词要等前一个词完成。Inception称Mercury 3在Nvidia GPU上每秒生成 1068 个token，按其对比，Claude Haiku 5.5约 240、GPT-6 Luna约 130。
自家 12 项测试赢 8 项，但并非全面领先
Inception的基准表显示，三款模型均用中等设置时，Mercury 3在 12 项测试中赢 8 项。差距最大的是指令遵循：IFBench上得 76.84 分，比GPT-6 Luna高 15 分。自主编程SWE-Bench Atlas上得 51.08 分，对手分别为 33.33 和 32.26。
Claude Haiku 5.5赢下更长的编程测试DeepSWE，也更擅长在长文本中查找信息；GPT-6 Luna在Artificial Analysis的两项测试中领先。Inception的简短概述把Mercury 3的质量描述为“持平或更好”，比“击败”的说法更谨慎。
主推代理、搜索、客服与辅导等低延迟场景
Inception将Mercury 3主要面向AI代理、搜索、客服和辅导。公司称这类应用分多步完成任务，每一步都要等模型返回，小延迟会累积。
公告中的早期接入方多强调速度。Octen AI为智能眼镜做搜索，创始人Kuan Zou称眼镜上等 5 秒就像坏了，搜索本身约 80 毫秒，语言模型是瓶颈；用Mercury 3后中位响应 0.9 秒，全流程 2.2 秒。教育公司General Learning称现在约 1 秒内向学生给出提示和纠错。客服服务商Lorikeet称响应更快且结果更好。TinyFish AI联合创始人Shuhao Zhang称，Mercury 3在 50 个真实网站导航任务中解决 25 个，胜过GPT-6.1-Sol，但未给出后者成绩。这些均为合作方自述。
定价、可用渠道与公司背景
Mercury 3标准价为每百万输入token 0.20美元、每百万输出token 0.70美元，发布期半价，公司未说明折扣何时结束。按标准价，短输入下其输出价格高于GPT-6 Luna和Claude Haiku 5.5的 0.50 美元；长提示词下两家对手收费更高。模型一次可处理最多 100 万token。
Mercury 3已在Inception自有平台以及OpenRouter、Baseten、Vercel上线，使用与OpenAI模型相同的API，Inception称开发者迁移改动很小。
Inception称Mercury 3参数量是Mercury 1的 40 多倍而速度相同，性能比小型Mercury 1 mini提升两倍，但未披露具体参数量。公司据此认为扩散模型会像标准语言模型一样随规模扩大而可靠提升。该判断来自Inception自身。此前Inception于 2 月发布Mercury 2，称其为首个在回答前进行中间步骤推理的扩散模型；更早前公司融资 5000 万美元，投资方包括Nvidia、Microsoft和Snowflake旗下风投部门NVentures、M12、Snowflake Ventures。
Google的同类路线
Google也在推进扩散语言模型。其Gemini Diffusion演示之后，6 月发布开放模型DiffusionGemma。Google称其速度最高为标准Gemma 4的 4 倍，但结果略弱。