Inception presenta Mercury 3: la IA basada en difusión supera a GPT-6 Luna con más de 1.000 tokens por segundo

La startup de IA Inception ha anunciado el lanzamiento de Mercury 3, un nuevo modelo de lenguaje basado en una arquitectura de difusión en lugar del método autorregresivo estándar utilizado por los líderes de la industria. Según la empresa, Mercury 3 supera a modelos de primer nivel como GPT-6 Luna y Claude Haiku 5.5 en velocidad y precisión en varios puntos de referencia (benchmarks) clave, operando a una velocidad de cuatro a ocho veces superior a la de sus competidores.

Un cambio de arquitectura: de palabras a borradores

A diferencia de los modelos tradicionales como GPT o Claude, que generan texto palabra por palabra (autorregresivos), Mercury 3 utiliza un proceso de difusión. Este método, comúnmente asociado con los modelos de generación de imágenes, consiste en crear un borrador aproximado de toda la respuesta y refinarlo a través de varias pasadas simultáneas.

Este cambio arquitectónico permite que Mercury 3 genere más de 1.000 tokens por segundo en GPUs de NVIDIA. En comparaciones internas, Inception informó que Mercury 3 alcanzó los 1.068 tokens por segundo, superando significativamente a Claude Haiku 5.5 (aproximadamente 240 tokens por segundo) y a GPT-6 Luna (aproximadamente 130 tokens por segundo).

Benchmarks y rendimiento

Las pruebas internas de Inception muestran que Mercury 3 lidera frente a sus rivales en ocho de 12 pruebas. El modelo demostró una ventaja significativa en el seguimiento de instrucciones y en la programación autónoma:

• IFBench (Seguimiento de instrucciones): Mercury 3 obtuvo 76.84 puntos, superando los 61.84 de GPT-6 Luna.

• SWE-Bench Atlas (Programación): Mercury 3 alcanzó 51.08 puntos, mientras que sus rivales obtuvieron entre 32.26 y 33.33.

• Navegación web: En TinyFish AI, Mercury 3 resolvió 25 de 50 tareas de navegación en sitios web reales, superando, según se informa, a GPT-6.1-Sol.

Sin embargo, los resultados no fueron una victoria total. Claude Haiku 5.5 mantuvo el liderazgo en la prueba de programación larga DeepSWE y en la recuperación de información de textos extensos. Además, GPT-6 Luna mantuvo una ligera ventaja en dos pruebas realizadas por Artificial Analysis.

Aplicaciones en tiempo real y agentes de IA

Inception está posicionando a Mercury 3 como la solución principal para aplicaciones donde la latencia es un cuello de botella crítico, como agentes de IA autónomos, gafas inteligentes y soporte al cliente en tiempo real.

Los socios con acceso anticipado han destacado el impacto de esta velocidad. Kuan Zou, fundador de la firma de gafas inteligentes Octen AI, señaló que los modelos de lenguaje anteriores eran un cuello de botella para la tecnología ponible (wearables), donde un retraso de cinco segundos se siente como algo "roto". Con Mercury 3, el tiempo de respuesta medio bajó a 0.9 segundos. Del mismo modo, la empresa educativa General Learning informó que entrega pistas y correcciones a los estudiantes en aproximadamente un segundo.

Precios y disponibilidad

Mercury 3 cuenta con una ventana de contexto de 1 millón de tokens y utiliza una API compatible con OpenAI, lo que permite a los desarrolladores cambiar de modelo con cambios mínimos en el código.

El precio estándar se ha fijado en 0.20 dólares por millón de tokens de entrada y 0.70 dólares por millón de tokens de salida. En el lanzamiento, Inception ofrece un descuento del 50%, aunque la empresa no ha especificado cuándo terminará este periodo promocional. Si bien el precio de salida después del descuento es superior a los 0.50 dólares que cobran GPT-6 Luna y Claude Haiku 5.5 para entradas cortas, Mercury 3 sigue siendo más rentable para prompts muy largos.

El modelo está disponible actualmente a través de la plataforma de Inception, así como en OpenRouter, Baseten y Vercel. Inception, que anteriormente recaudó 50 millones de dólares, cuenta entre sus inversores con NVentures de NVIDIA, M12 de Microsoft y Snowflake Ventures.