답변게시됨2시간 전Last edited 2시간 전23 소스

인셉션의 머큐리 3, 초당 1,068토큰 내세워…성능은 검증을 기다린다

인셉션은 머큐리 3가 엔비디아 GPU에서 초당 1,068토큰을 생성하고, GPT 6 Luna와 Claude Haiku 5.5보다 벤치마크에서 앞선다고 주장합니다. 머큐리 3는 여러 토큰 위치를 병렬로 생성한 뒤 반복적으로 다듬는 확산 방식이며, 문맥창은 100만 토큰으로 확대됐습니다.

게시자GPT-6 Luna로 편집GPT Image 2로 이미지 생성

Studio Global AI로 검색 및 팩트체크 인기 페이지 더 보기

연구 답변

주요 시사점

인셉션은 머큐리 3가 엔비디아 GPU에서 초당 1,068토큰을 생성하고, GPT 6 Luna와 Claude Haiku 5.5보다 벤치마크에서 앞선다고 주장합니다.
머큐리 3는 여러 토큰 위치를 병렬로 생성한 뒤 반복적으로 다듬는 확산 방식이며, 문맥창은 100만 토큰으로 확대됐습니다.
출시 당시 보도 기준으로 주요 성능 수치에 대한 독립 검증은 확인되지 않았습니다.

Abstract editorial illustration representing a language model generating and refining several text tokens in parallel — What did Inception announce with Mercury 3’s October 19 launch, including how its parallel token generation and refinement differ from standMercury 3 uses parallel token generation and successive refinement, according to Inception’s launch materials.
AI 프롬프트
Create 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,
openai.com

인셉션은 2026년 10월 19일 확산형 언어 모델 머큐리 3를 공개하며, 엔비디아 GPU에서 초당 1,068토큰을 생성한다고 밝혔습니다. 회사는 GPT-6 Luna와 Claude Haiku 5.5보다 여러 벤치마크에서 높은 성능을 보이면서도 4~8배 빠르다고 주장합니다. 다만 이 수치는 인셉션이 제시한 결과이며, 독립적으로 검증된 비교로 받아들여서는 안 됩니다. 5 20

토큰을 한꺼번에 만든 뒤 다듬는 방식

일반적인 자기회귀 언어 모델은 앞서 생성한 토큰을 바탕으로 다음 토큰을 차례로 예측합니다. 반면 머큐리 3는 여러 토큰 위치를 병렬로 생성하고, 이후 여러 차례에 걸쳐 초안을 수정하는 확산 방식을 사용합니다. 6 13

이 차이가 인셉션의 속도 주장을 뒷받침하는 핵심입니다. 토큰 하나가 만들어질 때까지 기다렸다가 다음 토큰으로 넘어가는 대신, 여러 위치의 텍스트를 동시에 처리한다는 설명입니다. 인셉션이 발표한 측정치는 엔비디아 GPU에서 초당 1,068토큰입니다. 5 20

성능·속도·모델 규모에 관한 주장

인셉션은 머큐리 3가 GPT-6 Luna와 Claude Haiku 5.5보다 여러 벤치마크에서 앞서고, 속도는 4~8배 빠르다고 밝혔습니다. 회사가 제시한 생성 속도는 초당 1,068토큰입니다. 5 20 이 수치와 비교 결과는 인셉션의 주장으로, 실제 작업 환경이나 독립 평가에서도 같은 차이가 난다는 뜻은 아닙니다.

회사는 머큐리 3의 규모가 머큐리 1보다 40배 이상 커졌지만 초당 1,000토큰 이상의 속도를 유지한다고 설명했습니다. 문맥창도 머큐리 2.5의 26만 토큰에서 100만 토큰으로 늘었습니다. 1 17 머큐리 3는 2025년 6월 머큐리 1을 선보인 뒤 인셉션이 내놓은 네 번째 모델이라고 소개됐습니다. 29

웹 탐색 과제에서는 50개 중 25개 완료

인셉션과 출시 관련 보도에 따르면 머큐리 3는 실제 Mind2Web 웹 탐색 과제 50개 가운데 50%인 25개를 완료했습니다. 같은 단계 수를 기준으로 GPT-6.1-Sol보다 나은 결과였다는 설명입니다. 21 30 이는 특정 과제에서 보고된 결과이지, 모든 웹 에이전트 환경에서 우위를 보장하는 증거는 아닙니다.

가격과 이용 경로

표준 요금은 입력 토큰 100만 개당 0.20달러, 출력 토큰 100만 개당 0.70달러입니다. 출시 할인 가격은 각각 0.10달러와 0.35달러로, 표준 요금의 50%입니다. 캐시된 입력 토큰에는 표준 입력 요금 기준 90% 할인이 적용된다고 안내됐습니다. 2 5 11

머큐리 3는 인셉션 API와 Baseten, OpenRouter, Vercel을 통해 이용할 수 있으며, API는 OpenAI 형식과 호환되는 것으로 안내됐습니다. 24 30 36

핵심 수치는 아직 회사 발표 단계

출시 관련 보도는 당시 주요 성능 수치에 대한 독립적인 벤치마크 검증이 나오지 않았다고 지적했습니다. 11 따라서 이번 발표는 인셉션이 어떤 모델을 만들었고 어떤 성능을 주장하는지 보여주는 자료로 보는 것이 적절합니다. 경쟁 모델 대비 속도와 품질이 실제 사용에서도 얼마나 일관되게 재현되는지는 독립적인 비교 평가가 더 나와야 판단할 수 있습니다.

요약하면 머큐리 3는 병렬 생성과 반복 개선을 결합한 확산형 언어 모델로, 더 큰 모델 규모와 긴 문맥창을 갖췄다는 점이 특징입니다. 인셉션은 여기에 큰 폭의 속도 향상을 내세웠지만, 초당 1,068토큰과 벤치마크 우위는 현재로서는 회사 측 주장이라는 점을 함께 봐야 합니다.

Studio Global AI

연구를 계속하세요

이 페이지에는 Studio Global 내에서 계속할 수 있는 소스 기반 답변이 포함되어 있습니다.

Studio Global AI로 검색 및 팩트체크

사람들은 또한 묻습니다.