أعلنت Inception AI عن نموذج Mercury 3 في 20 أكتوبر 2026. وتقول الشركة إن نهجه القائم على الانتشار يتيح صياغة إجابة كاملة دفعة واحدة، ثم تنقيحها بالتوازي، بدلاً من كتابة رمز واحد تلو الآخر. وفي اختبارات الشركة، بلغ أداء Mercury 3 على وحدات معالجة الرسومات من Nvidia نحو 1,068 رمزاً في الثانية، مقارنة بنحو 240 لدى Claude Haiku 5.5 و130 لدى GPT‑6 Luna.
ما الذي يجعل Mercury 3 أسرع؟
ينشئ النموذج أولاً مسودة أولية للإجابة، ثم يحسّن جميع مواضعها خلال بضع جولات. ويتيح هذا التنقيح المتوازي توليد مخرجات أطول بسرعة. ولم تكشف Inception عن العدد الدقيق للمعاملات، واكتفت بالقول إن حجم Mercury 3 يفوق Mercury 1 بأكثر من 40 مرة. كما اتسعت نافذة السياق إلى مليون رمز، بعدما كانت 260,000 في Mercury 2.5.
أهمية السرعة للمطورين
يقول المستخدمون الأوائل إنهم لاحظوا تحسناً ملموساً. فقد قاست Octen AI، التي تطوّر خدمة بحث فورية للنظارات الذكية، وسيط زمن التوليد عند 0.9 ثانية، مشيرة إلى أن الانتظار خمس ثوانٍ يبدو «معطلاً». أما RevisionDojo، وهو تطبيق للتدريس، فيقدّم الآن التلميحات في نحو ثانية واحدة. ويبلغ السعر 20 سنتاً لكل مليون رمز إدخال و70 سنتاً لكل مليون رمز إخراج، مع عرض ترويجي عند الإطلاق يخفض هذين السعرين إلى النصف. في المقابل، تبلغ الأسعار المعلنة لـ GPT‑6 Luna وClaude Haiku 5.5 نحو 10 سنتات و50 سنتاً للطلبات المعتادة.
لماذا يهم
بالنسبة إلى المطورين الذين يبنون منتجات تفاعلية، قد يجعل التوليد الأسرع التجارب أكثر استجابة، ولا سيما على أجهزة مثل النظارات الذكية حيث يكون التأخير ملحوظاً. كما أن انخفاض التكلفة خلال العرض الترويجي يقلل عتبة تجربة النموذج، لكن الاختبارات المعيارية المستقلة لم تصدر بعد.
