# Mercury 3

扩散式语言模型能否在复杂任务上与自回归模型竞争，此前一直是开放问题。Inception 发布的 Mercury 3 把参数规模扩大到 Mercury 1 的40倍以上，在 NVIDIA GPU 上以每秒1,068个token运行，官方称其在多项基准上与 GPT-6 Luna、Claude Haiku 5.5 持平或更好，速度快4至8倍。在50个 Mind2Web 实时导航任务中，它完成50%，明显多于 GPT-6.1-Sol，且token用量与智能体步数相同。

扩散式语言模型能否在复杂任务上与自回归模型竞争，此前一直是开放问题。Inception 发布的 Mercury 3 把参数规模扩大到 Mercury 1 的40倍以上，在 NVIDIA GPU 上以每秒1,068个token运行，官方称其在多项基准上与 GPT-6 Luna、Claude Haiku 5.5 持平或更好，速度快4至8倍。在50个 Mind2Web 实时导航任务中，它完成50%，明显多于 GPT-6.1-Sol，且token用量与智能体步数相同。

Inception 的 Mercury 3 已通过 AI Gateway 提供，采用扩散方式并行精炼生成文本，而非逐词顺序生成。Inception 报告其在多项基准上结果良好，生成速度超过每秒 1000 个 token，并具备 100 万 token 上下文窗口。该模型面向浏览器智能体、实时搜索、互动教育和客户支持等对延迟敏感的工作负载，提供改进的推理能力。

Inception 的 Mercury 3 已通过 AI Gateway 提供，采用扩散方式并行精炼生成文本，而非逐词顺序生成。Inception 报告其在多项基准上结果良好，生成速度超过每秒 1000 个 token，并具备 100 万 token 上下文窗口。该模型面向浏览器智能体、实时搜索、互动教育和客户支持等对延迟敏感的工作负载，提供改进的推理能力。