# Inception、毎秒1,068トークンの拡散型LLM「Mercury 3」を発表

> 新モデルMercury 3は、毎秒1,068トークンの処理速度と100万トークンのコンテキストをうたう。Inceptionによると、主要ベンチマーク12項目のうち8項目で複数の有力モデルを上回った。

Oossa · 2026-10-20 · https://oossa.com/ja/inception-launches-mercury-3-diffusion-llm-with-1-068-tokens-per-second

Inceptionは火曜日、最新の言語モデル「Mercury 3」を発表した。同社によると、Mercury 3は100万トークンのコンテキストウィンドウに対応し、毎秒1,068トークンの速度でテキストを生成できる。Inceptionが公表したベンチマーク12項目のうち8項目で、GPT‑6 LunaとClaude Haiku 5.5を上回ったという。

Mercury 3のような拡散型LLMは、画像生成の拡散モデルと同様に、テキストを段階的に洗練させながら生成する。この手法は品質と柔軟性の向上を狙ったものだが、速度に関する主張を裏付ける独立した検証結果は公表されていない。

## Mercury 3と他のモデルを比較

Inception独自の比較表では、Mercury 3は大半のテストでGPT‑6 LunaとClaude Haiku 5.5を上回っている。ベンチマークは言語理解、推論、文章生成など幅広いタスクを対象としているが、記事では具体的なテスト項目や正確なスコアは明らかにされていない。第三者による評価もまだ公表されておらず、結果は社外で確認されていない。

## 事実

- Inceptionによると、Mercury 3は毎秒1,068トークンを処理する。
- モデルは100万トークンのコンテキストウィンドウに対応する。
- Inceptionの比較表では、Mercury 3は12項目のベンチマークのうち8項目でGPT‑6 LunaとClaude Haiku 5.5を上回った。
- 発表は2026‑10‑20に公開された。

## なぜ重要か

Mercury 3が公称どおりの性能を発揮すれば、開発者は文書を小分けにせず、全文書の分析や長文コンテンツの作成といった、より長いテキストを扱うアプリケーションを構築できる。トークン処理の高速化はリアルタイムサービスの待ち時間短縮にもつながり、チャットボットの応答性が高まる可能性がある。ただし、独立したテストがないため、日常的な利用で既存モデルと比べてどのような性能を示すのかは、まだ分からない。

## 出典と参考資料

1. [Inception Releases Mercury 3 Diffusion LLM at 1,068 Tokens per Second](https://www.marktechpost.com/2026/10/19/inception-mercury-3-diffusion-llm/) – MarkTechPost, 2026-10-20

最終更新: 2026-10-20