Inception、拡散型LLM「Mercury 3」を公開　100万トークン文脈と1,000超の生成速度を公表

Mercury 3は、トークンを1つずつ生成する自己回帰方式ではなく、拡散方式で文章を作るモデルです。会社はMercury 1から40倍以上大きくした結果、性能が約3倍に上がり、自己回帰モデルと同じスケーリング則が拡散でも成り立つと説明しています。速度はNVIDIA GPU上で1,068トークン毎秒と公表されています。

品質については、同社の比較でGPT-6 LunaやClaude Haiku 5.5に同等以上とされています。ただし会社自身のベンチマーク結果であり、第三者評価はまだ出ていません。ブラウザ操作のエージェント試験では、同社のハーネスで50件のMind2Web課題の50%を完了し、GPT-6.1-Solを上回ったと公表しています。

初期利用者は音声・チャット対応、リアルタイム学習支援、データ処理、ブラウザ操作に使っています。掲載された利用者の説明では、一般学習サービスで回答が1秒前後で返り、検索AIで生成の中央値が0.9秒、全体の応答が2.2秒だったと紹介された。

提供はInceptionのAPIプラットフォームに加え、OpenRouter、Baseten、Vercelからです。APIはOpenAI互換で、既存の実装を書き換えずに差し替えられると案内されています。登録で1億トークンの無償枠を用意しています。

会社は低遅延向けの製品群として、音声特化のMercury Voiceと高頻度分類向けのMercury Decideも併せて示しました。拡散方式は応答の遅れを小さくしやすい一方、用途ごとの品質検証が必要で、公称速度と実環境の速度は別物です。この点は今後の独立評価で確かめる必要があります。