RespuestasPublicado23 fuentes
Mercury 3: Inception apuesta por generar texto en paralelo y promete más velocidad
Inception afirma que Mercury 3 genera 1.068 tokens por segundo en GPU NVIDIA y supera a GPT 6 Luna y Claude Haiku 5.5 en varios benchmarks. El modelo genera varias posiciones de texto en paralelo y luego las refina; además, amplía su ventana de contexto a un millón de tokens.
Publicado porEditado con GPT-6 LunaImágenes generadas con GPT Image 2
Respuesta de investigación
Conclusiones clave
- Inception afirma que Mercury 3 genera 1.068 tokens por segundo en GPU NVIDIA y supera a GPT 6 Luna y Claude Haiku 5.5 en varios benchmarks.
- El modelo genera varias posiciones de texto en paralelo y luego las refina; además, amplía su ventana de contexto a un millón de tokens.
- Las cifras de rendimiento y las comparaciones aún no cuentan con validación independiente, según la cobertura del lanzamiento.
Prompt de IA
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Inception announce with Mercury 3’s October 19 launch, including how its parallel token generation and refinement differ from stand. Article summary: Inception launched Mercury 3 on October 19, 2026, describing it as its most capable diffusion language model and claiming competitive quality at substantially higher speed and lower cost than GPT-6 Luna and Claude Haiku . Topic tags: general, general web, user generated, documentation. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks,
Inception presentó Mercury 3 el 19 de octubre de 2026 como su modelo de lenguaje de difusión más capaz hasta la fecha. La empresa destaca una velocidad de 1.068 tokens por segundo en GPU NVIDIA y afirma que supera a GPT-6 Luna y Claude Haiku 5.5 en varios benchmarks. Por ahora, esas comparaciones deben leerse como afirmaciones de la compañía, no como resultados verificados de forma independiente. 5
20
Generar texto de otra manera
Los modelos de lenguaje autorregresivos convencionales producen texto paso a paso: predicen el siguiente token a partir de los que ya han generado. Mercury 3, en cambio, trabaja con varias posiciones de tokens en paralelo y va refinando el texto en sucesivas pasadas. 6
13
Ese método está en el centro de la promesa de velocidad de Inception. En lugar de esperar a que cada token se genere en secuencia, el modelo procesa varias posiciones a la vez. La compañía anuncia un rendimiento de 1.068 tokens por segundo en GPU NVIDIA. 5
20
Las cifras que destaca Inception
La empresa sostiene que Mercury 3 supera a GPT-6 Luna y Claude Haiku 5.5 en una serie de benchmarks y funciona entre cuatro y ocho veces más rápido. Su cifra de velocidad anunciada es de 1.068 tokens por segundo. 5
20 Son resultados comunicados por Inception: no demuestran que la misma ventaja se mantenga en todas las tareas ni en pruebas independientes.
Según los datos difundidos, Mercury 3 tiene un tamaño más de 40 veces superior al de Mercury 1 y conserva una velocidad por encima de los 1.000 tokens por segundo. También amplía la ventana de contexto —la cantidad de texto que puede procesar en una conversación o tarea— de 260.000 tokens en Mercury 2.5 a un millón. 1
17 El lanzamiento sería el cuarto modelo de Inception desde la llegada de Mercury 1, en junio de 2025.
29
Una prueba con tareas de navegación web
Inception y las publicaciones que cubrieron el lanzamiento informan que Mercury 3 completó 25 de 50 tareas reales de Mind2Web, es decir, la mitad. También señalan que superó a GPT-6.1-Sol con el mismo número de pasos. 21
30 Es un resultado concreto de una prueba reportada; no basta por sí solo para concluir que Mercury 3 será mejor en cualquier escenario de agentes que usan navegadores.
Precio y disponibilidad
El precio de lista anunciado es de 0,20 dólares por millón de tokens de entrada y 0,70 dólares por millón de tokens de salida. Con el descuento de lanzamiento del 50 %, queda en 0,10 y 0,35 dólares, respectivamente. Los tokens de entrada almacenados en caché tienen un descuento del 90 % sobre el precio estándar. 2
5
11
Mercury 3 está disponible a través de la API de Inception, Baseten, OpenRouter y Vercel. La API se describe como compatible con el formato de OpenAI. 24
30
36
Lo que aún falta comprobar
Las principales cifras de rendimiento y las comparaciones con otros modelos proceden de Inception. La cobertura del lanzamiento señaló que, en ese momento, todavía no había una validación independiente de los benchmarks. 11
Por eso, el anuncio permite entender qué ha desarrollado la empresa y qué resultados afirma obtener, pero no ofrece por sí solo un veredicto independiente sobre la calidad o la velocidad de Mercury 3 frente a sus competidores. La clave será comprobar cuánto de esa ventaja anunciada se mantiene en pruebas independientes y en usos reales.
Studio Global AI
Continúe su investigación
Esta página incluye una respuesta respaldada por fuentes que puede continuar dentro de Studio Global.
La gente también pregunta
¿Cuál es la respuesta corta a "Mercury 3: Inception apuesta por generar texto en paralelo y promete más velocidad"?
Inception afirma que Mercury 3 genera 1.068 tokens por segundo en GPU NVIDIA y supera a GPT 6 Luna y Claude Haiku 5.5 en varios benchmarks.
¿Cuáles son los puntos clave a validar primero?
Inception afirma que Mercury 3 genera 1.068 tokens por segundo en GPU NVIDIA y supera a GPT 6 Luna y Claude Haiku 5.5 en varios benchmarks. El modelo genera varias posiciones de texto en paralelo y luego las refina; además, amplía su ventana de contexto a un millón de tokens.
¿Qué debo hacer a continuación en la práctica?
Las cifras de rendimiento y las comparaciones aún no cuentan con validación independiente, según la cobertura del lanzamiento.
Fuentes
siliconangle.comInception says Mercury 3 beats GPT-6 Luna and Claude Haiku 5.5 at up to 8x the speed - SiliconANGLE
inceptionlabs.aiDiffusion at Scale: Introducing Mercury 3 – Inception
gptunnel.ruMercury 3 from Inception: 1,068 Tokens/s and a 1M-Token Context
unite.aiInception Releases Mercury 3, Its Flagship Diffusion LLM