Inceptionの拡散型LLM「Mercury 3」、毎秒1,068トークンを主張
Inceptionの拡散(ディフュージョン)型LLM「Mercury 3」は、毎秒1,068トークン、100万トークンのコンテキスト、100万トークンあたり0.20ドル/0.70ドルをうたい、提供開始時は半額です。
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- tokens per second on Nvidia GPUs, per Inception
- 1,068
- token context window, up from 260K
- 1M
- list price per million input / output tokens
- $0.20 / $0.70
Inceptionは2026年10月19日にMercury 3を公開し、これまでにリリースされた中で最も高性能な拡散言語モデルだとしました。同社によると、Nvidia GPU上で毎秒1,068トークンで動作し、最大100万トークンを読み込めて、料金は入力100万トークンあたり0.20ドルです。速度と品質の数値はすべてInceptionか初期の顧客によるものなので、本当の試金石は自分のワークロードです。
拡散モデルの文章生成はどう違うのか
GPTやClaudeを含むほとんどのチャットモデルは、トークンを1つずつ書き出します。トークンとは単語や単語の一部のことで、各トークンは前のトークンを待たなければなりません。Inceptionは、このトークンを1つずつ生成する方式に代わるものとして拡散を売り込んでいます。
拡散は、多くの画像生成AIを支える技術です。モデルは厳密に左から右へ書くのではなく、出力の粗い版を何回かのパスで洗練させていきます。Inceptionは、これによってテキストモデルがはるかに速くなると見込んでいます。そしてMercury 3は、この方式が規模の拡大とともに賢くもなるという同社の主張を示すものです。
Inceptionの発表には「Mercury 3は、テキスト拡散がスケールすることを示しています」とあります。同社は、通常のモデルを進歩させてきたスケーリング則が拡散にも当てはまると主張しています。スケーリング則とは、より多くのデータで学習したより大きなモデルほど着実に性能が上がるという、観察されてきたパターンです。
InceptionのCEOで共同創業者のStefano Ermon氏は、Xでさらに踏み込みました。RuntimeWireが引用したところによると、同氏はMercury 3を「当社で群を抜いて最も強力なモデルであり、これまでにリリースされた中で最も賢い拡散LLM」と呼びました。
Mercury 3の仕様と価格
| 項目 | Mercury 3 |
|---|---|
| 速度 | Nvidia GPU上で毎秒1,068トークン(Inceptionの数値) |
| コンテキストウィンドウ | 100万トークン(Mercury 2.5は26万) |
| 規模 | 総パラメーター数はMercury 1の40倍以上 |
| 定価 | 100万トークンあたり入力0.20ドル、出力0.70ドル |
| 提供開始価格 | 入力0.10ドル、出力0.35ドル。50%オフで、終了日の記載なし |
| キャッシュ済み入力 | 定価0.02ドル、提供開始キャンペーン中は0.01ドル |
| 無料利用枠 | 新規アカウントに1億トークン、カード不要 |
| 提供先 | Inception API、OpenRouter、Baseten、Vercel |
APIはOpenAIの形式に準拠しているため、既存のクライアントライブラリはベースURLを変えるだけで使えます。Unite.AIはモデルIDをmercury-3としています。Inceptionによると、GPT-6 LunaやClaude Haiku 5.5より4倍から8倍速く動作します。
ベンチマークが示すことと、示していないこと
Inceptionによると、Mercury 3は「さまざまなベンチマークにわたって」GPT-6 LunaやClaude Haiku 5.5に匹敵するか、それを上回ります。この比較について同社は具体的なスコアを公表しておらず、発表を報じたどちらのメディアも数値を補っていません。同社はまた、このモデルは最小のMercury 1より3倍賢いとしています。
唯一の具体的なエージェントのテストは、初期の顧客であるTinyFish AIによるものです。同社はMercury 3で、実環境のMind2Webタスク50件を実行しました。Mind2Webは、エージェントがWebサイト上で実際の作業を完了しなければならないテストです。Mercury 3はその50%を完了しました。Inceptionは、これは同程度のトークン使用量かつ低いトークン単価で、GPT-6.1 Solより「大幅に多い」としています。比較用のSolのスコアは示していません。
顧客による速度の主張は、より具体的です。Octen AIは、自社のSense APIの中でこのモデルをテストしました。回答の生成にかかる時間の中央値は0.9秒、エンドツーエンドでは2.2秒でした。Octenの創業者Kuan Zou氏は、スマートグラスでの回答について「回答に5秒かかると、壊れているように感じます」と要点を述べました。
Mercury 2と2.5は新規ユーザーの受け付けを終了
Unite.AIによると、Mercury 2とMercury 2.5は新規ユーザーの受け付けを終了しました。2026年10月19日より前に利用していた既存の顧客は、2026年11月15日まで引き続き利用できます。
開発者にとっての意味
乗り換える前に、自分でテストしてください。目玉は速度の主張ですが、品質の比較には公表された数値がありません。自分のアプリから実際のプロンプトを50件から100件選び、Mercury 3と現在のモデルの両方で実行して、回答を自分で採点してください。OpenAI互換のAPIなので、この作業は短時間で済みます。
まず、レイテンシーに左右される機能に注目してください。音声アシスタント、検索エージェント、ライブの個別指導はいずれもInceptionの顧客リストに載っており、共通点が1つあります。応答が遅いと機能が台無しになることです。ユーザーがスピナーを見つめている間に製品がモデルを待っているなら、そこがより速いモデルの効果が出る場所です。
予算は提供開始価格ではなく定価で組んでください。50%割引には終了日が明記されていないため、100万トークンあたり0.20ドルと0.70ドルを前提に計画してください。比較として、MiniMaxは今週、M3.1 Flashの価格を0.15ドルと0.60ドルに設定しました。
11月15日より前にMercury 2と2.5から移行してください。古いモデルを使っているチームは、最後の週ではなく今のうちにMercury 3をテストすべきです。100万トークンのコンテキストは26万からの大きな変化なので、長いプロンプトが引き続き期待どおりに動くことを確認してください。
出典
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