扩散语言模型初创公司 Inception AI 正式发布旗舰模型 Mercury 3。官方基准测试显示，该模型在 12 项测试中的 8 项上击败了 OpenAI 的 GPT-6 Luna 和 Anthropic 的 Claude Haiku 5.5，推理速度达到后者的 4 至 8 倍。
此次发布意在回应外界对扩散模型可扩展性的质疑。Inception 联合创始人兼 CEO Stefano Ermon 指出，自 Mercury 1 问世以来，核心争议在于技术路线能否规模化。他认为，当前的限制主要源于算力与数据瓶颈，而非算法本身的根本性障碍。
技术路径与性能表现
与 GPT-6 Luna 和 Haiku 5.5 采用的传统逐词生成方式不同，Mercury 系列预先起草完整响应，并通过多次迭代并行优化每个位置。实测数据显示，Mercury 3 在英伟达 GPU 上的运行速度为每秒 1,068 个 token，远超 Haiku 5.5 的每秒 240 个 token 和 GPT-6 Luna 的每秒 130 个 token。
Inception 未披露 Mercury 3 的具体参数量，仅透露其规模是 Mercury 1 的 40 倍以上，上下文窗口从 Mercury 2.5 的 26 万 token 扩展至 100 万 token。Ermon 证实，后续模型的训练工作已在进行中。
在细分领域表现上，Mercury 3 在编程任务中优势显著：在 SWE-Bench Atlas 基准测试中得分为 51.1，高于 GPT-6 Luna 的 33.3 和 Haiku 5.5 的 32.3。但在 DeepSWE 编程基准及一项长上下文测试中，新模型略逊于 Haiku 5.5（得分分别为 46.3 对 51.6），GPT-6 Luna 则在另外两项测试中以微弱优势胜出。目前，尚无第三方机构公布独立测试结果。
商业落地与定价策略
早期客户已将 Mercury 3 集成至对延迟极其敏感的产品中。实时搜索初创公司 Octen AI 创始人兼 CEO Kuan Zou 表示，在智能眼镜等场景中，Mercury 3 将平均生成时间压缩至 0.9 秒，有效解决了“五秒等待导致体验断裂”的痛点。辅导应用 RevisionDojo 联合创始人兼 CTO Michael Tong 也证实，提示与答案的返回时间现已控制在约一秒内。
定价方面，Mercury 3 标准为每百万输入 token 20 美分，每百万输出 token 70 美分，缓存输入价格降低 90%。目前推出的促销活动将上述费率减半。相比之下，GPT-6 Luna 和 Haiku 5.5 的典型定价均为每百万输入 token 10 美分、输出 token 50 美分。开发者可通过 Inception 自有平台或 OpenRouter、Baseten Labs、Vercel 等渠道访问新模型，且兼容 OpenAI API，仅需少量代码修改即可调用。
资本动态与收购传闻
Inception AI 由 Stefano Ermon、Aditya Grover 和 Volodymyr Kuleshov 于 2024 年共同创立，获微软 M12 风投部门支持。去年 11 月，Menlo Ventures 领投了该公司 5000 万美元融资轮。
据媒体报道，截至今年 5 月，微软曾就收购 Inception 进行谈判，当时公司估值超过 10 亿美元。SpaceX 也曾接触该公司。截至目前，Inception 尚未宣布与任何潜在买家达成交易。