Inception AI anunció el modelo Mercury 3 el 20 de octubre de 2026. La empresa afirma que su enfoque basado en difusión puede redactar una respuesta completa de una sola vez y luego perfeccionarla en paralelo, en lugar de escribir un token tras otro. En sus propias pruebas, Mercury 3 alcanzó 1.068 tokens por segundo en GPU de Nvidia, frente a unos 240 de Claude Haiku 5.5 y 130 de GPT‑6 Luna.
¿Qué hace que Mercury 3 sea más rápido?
Primero, el modelo crea un borrador de la respuesta y luego mejora cada posición en unas pocas pasadas. Este perfeccionamiento en paralelo le permite generar rápidamente textos más largos. Inception no publicó el número exacto de parámetros; solo indicó que Mercury 3 es más de 40 veces más grande que su predecesor, Mercury 1. La ventana de contexto aumentó a un millón de tokens, frente a los 260.000 de Mercury 2.5.
Por qué la velocidad importa a los desarrolladores
Los primeros usuarios afirman que las mejoras se notan. Octen AI, que desarrolla búsquedas en tiempo real para gafas inteligentes, midió un tiempo mediano de generación de 0,9 segundos y señaló que una pausa de cinco segundos se siente «rota». RevisionDojo, una aplicación de tutoría, ahora ofrece pistas en aproximadamente un segundo. El precio es de 20 centavos por millón de tokens de entrada y 70 centavos por millón de tokens de salida, con una promoción de lanzamiento que reduce esas tarifas a la mitad. En cambio, GPT‑6 Luna y Claude Haiku 5.5 cuestan 10 y 50 centavos, respectivamente, para solicitudes típicas.
Por qué importa
Para los desarrolladores que crean productos interactivos, una generación más rápida puede hacer que la experiencia responda mejor, sobre todo en dispositivos como las gafas inteligentes, donde las demoras se notan. El menor costo durante la promoción también facilita probar el modelo, aunque todavía no hay pruebas de referencia independientes.
