10 月 19 日，Inception 發布擴散架構大模型 Mercury 3，官方稱其在多項基準上超過 GPT-6 Luna 與 Claude Haiku 5.5，同時在 NVIDIA GPU 上達到 1068 token/s 的生成速度，為這兩款速度最佳化模型的 4–8 倍；據機器之心報導，GPT-6 Luna 與 Claude Haiku 5.5 的對應吞吐約為每秒 130 和 240 token。具體分數上，Mercury 3 在 GPQA Diamond 得 89.23（兩款對比模型為 86.36 和 84.51），SWE-Bench Atlas 得 51.08（對比 33.33 和 32.26），指令遵循測試 IFBench 為 76.84。相比 Mercury 1，其總引數量擴大 40 倍以上，基準表現提升約 3 倍而速度不減；上下文視窗從 Mercury 2.5 的 26 萬 token 提升到 100 萬。定價為每百萬輸入 token 0.20 美元、輸出 0.70 美元，發布期五折為 0.10 與 0.35 美元，快取 token 在輸入價基礎上再降 90%。Inception 稱早期合作伙伴已將其用於語音與聊天客服、即時輔導、資料工程和網頁導航。對需要高吞吐、低延遲與低單價的即時應用開發者來說，這是在自迴歸模型之外新增的一條可選路線。
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Inception Labs 發布擴散語言模型 Mercury 3，在 NVIDIA GPU 上輸出速度達 1068 Token/s，約為 GPT-6 Luna 的 8 倍，且在 GPQA Diamond（89.23）、SWE-Bench Atlas（51.08）等基準上高於 GPT-6 Luna 與 Claude Haiku 5.5。其總引數量較 Mercury 1 擴大 40 多倍，上下文視窗從 26 萬升至 100 萬 Token。
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