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模型

Mercury 3

基于扩散模型的生成式AI模型,主打规模化部署能力,通过少步采样等工程优化降低推理成本,实现商业可接受的吞吐量与延迟平衡

时间轴 (近 90 天)

10月25日

Inception 的 Mercury 3 采用扩散式生成,厂商报告每秒 1068 个 Token,内部 12 项测试有 8 项领先对比模型,但非独立实测结论。

待验证50%
10月22日

Mercury 3 并非面向终端用户的聊天应用,而是以 API 形式提供模型能力,目标客户是希望替换现有推理后端的开发团队。

待验证50%
10月22日

Mercury 3 的 Maker 为 Volodymyr Kuleshov,产品归类在 API、人工智能、开发工具三个标签下。

待验证50%
10月22日

Mercury 3 是 Product Hunt 上发布的扩散语言模型,官方称其为迄今能力最强的扩散 LLM。

待验证50%
10月22日

Product Hunt 页面显示 Mercury 3 获得 94 票、2 条评论,排名当日第 8。

待验证50%
10月22日

官方宣称 Mercury 3 在多项基准上超越了 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5。

待验证50%
10月21日

Mercury于10月19日发布,采用扩散式文本生成路线,上下文扩展到100万token,标准输入输出定价为每百万0.2美元和0.7美元。

待验证50%
10月20日

Mercury 3 仅通过 Inception 的 Nvidia GPU API 提供服务,没有开放权重,也没有量化版本。

待验证50%
10月20日

Inception 的 Mercury 3 采用扩散架构,一次填充多个 token,在 Nvidia GPU 上达到每秒 1068 个 token,并拥有 100 万 token 的上下文窗口。

待验证50%
10月20日

AI News简报称这三款模型“暂时不会进入超大规模使用”。

待验证50%

还有 21 条时间轴事件

全部知识事实 (20)

待验证

Inception 的 Mercury 3 采用扩散式生成,厂商报告每秒 1068 个 Token,内部 12 项测试有 8 项领先对比模型,但非独立实测结论。

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待验证

Mercury 3 并非面向终端用户的聊天应用,而是以 API 形式提供模型能力,目标客户是希望替换现有推理后端的开发团队。

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待验证

Mercury 3 的 Maker 为 Volodymyr Kuleshov,产品归类在 API、人工智能、开发工具三个标签下。

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待验证

Product Hunt 页面显示 Mercury 3 获得 94 票、2 条评论,排名当日第 8。

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待验证

官方宣称 Mercury 3 在多项基准上超越了 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5。

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待验证

Inception 的 Mercury 3 采用扩散架构,一次填充多个 token,在 Nvidia GPU 上达到每秒 1068 个 token,并拥有 100 万 token 的上下文窗口。

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待验证

Mercury 3 仅通过 Inception 的 Nvidia GPU API 提供服务,没有开放权重,也没有量化版本。

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待验证

简报未披露这三款模型的参数规模、基准测试成绩或定价策略。

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待验证

在三款模型的具体规格公布之前,建议保持观望,先确认上下文长度、工具链兼容性和定价竞争力。

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待验证

Mercury 3 的具体背景在简报中未展开。

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待验证

AI News简报称这三款模型“暂时不会进入超大规模使用”。

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待验证

Inception Labs发布Mercury 3扩散LLM,称其在基准测试中超越GPT-6 Luna和Claude Haiku 5.5,运行速度快4到8倍;在NVIDIA GPU上生成速度达1068 token/秒,上下文窗口从260K扩展至100万token。

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待验证

官方数据显示 Mercury 3 的推理速度达到每秒 1,068 个 token。

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待验证

根据 Inception 自家公布的对比表,Mercury 3 在 12 项基准测试中的 8 项上领先于 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5。

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待验证

新架构通常面临工具链、微调方法、部署框架的适配问题,Mercury 3 是否兼容主流推理框架和微调范式目前信息有限。

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待验证

在 AI Gateway 上调用 Mercury 3 时,需要设置环境变量 AI_GATEWAY_API_KEY,并将模型名指定为 inception/mercury-3。

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待验证

Inception 声称 Mercury 3 在基准测试中取得了“强劲结果”,但原文未披露具体的对比模型和分数细节。

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待验证

在 Claude Code、Codex、Cursor 等编码智能体中使用 Mercury 3,需要安装最新版 Vercel CLI 并运行 npx vercel ai-gateway setup,随后在智能体中选择 inception/mercury-3。

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待验证

Mercury 3 提供 100 万 token 的上下文窗口。

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待验证

据 Inception 公布的数据,Mercury 3 生成速度超过每秒 1000 个 token。

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