Inception presenta Mercury 3, un modelo de difusión que supera a GPT-6 Luna en ocho de doce pruebas
24 de octubre de 2026 · 3 min de lectura
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Inception ha lanzado Mercury 3, un modelo de lenguaje basado en difusión que, según la empresa, es el más rápido de su tipo y supera a GPT-6 Luna y Claude Haiku 5.5 en ocho de doce pruebas de rendimiento. El modelo opera entre cuatro y ocho veces más rápido que sus competidores directos en la generación de texto.
La ventaja de velocidad se atribuye a la arquitectura de difusión, que difiere de la generación secuencial palabra por palabra. En lugar de esperar a cada token anterior, el modelo diseña una respuesta general y la refina en múltiples pasos, generando varios términos simultáneamente. Este enfoque, común en la generación de imágenes, permite reducir significativamente el tiempo de latencia en la producción de texto.
En las tablas de evaluación propias de Inception, Mercury 3 obtiene 76,84 puntos en la prueba de seguimiento de instrucciones, superando a GPT-6 Luna por 15 puntos. En la prueba de programación autónoma SWE-Bench Atlas, el modelo alcanza 51,08 puntos, frente a 33,33 y 32,26 de sus rivales. Sin embargo, Claude Haiku 5.5 obtiene mejores resultados en pruebas de programación más largas y en la recuperación de información en textos extensos. GPT-6 Luna lidera dos pruebas específicas de análisis artificial. La empresa describe la calidad general del modelo como comparable o superior a la de la competencia.
En hardware de Nvidia, Mercury 3 genera 1.068 tokens por segundo, mientras que Claude Haiku 5.5 alcanza aproximadamente 240 y GPT-6 Luna unos 130. No existen aún mediciones independientes que confirmen estas cifras. El nuevo modelo posee más de 40 veces más parámetros que Mercury 1, manteniendo la misma velocidad de procesamiento. Inception no ha revelado el número exacto de parámetros de Mercury 3, pero afirma que el rendimiento se ha triplicado desde la versión mini.
El modelo está diseñado para aplicaciones sensibles a la latencia, como agentes de inteligencia artificial, servicios de búsqueda y atención al cliente. Octen AI, que desarrolla funciones de búsqueda para gafas de realidad aumentada, reporta que con Mercury 3 la respuesta media se reduce a 0,9 segundos, frente a los cinco segundos que se perciben como inaceptables en ese dispositivo. General Learning ofrece correcciones académicas en aproximadamente un segundo. Lorikeet informa de tiempos de respuesta más cortos con mejores resultados en su servicio de atención al cliente. TinyFish AI utilizó el modelo para resolver 25 de 50 tareas de navegación en sitios web reales, superando a GPT-6.1-Sol.
El precio regular es de 0,20 dólares por millón de tokens de entrada y 0,70 dólares por millón de tokens de salida. Inception ofrece un descuento del 50 por ciento durante el lanzamiento, sin fecha de finalización especificada. Después del descuento, el costo de salida sería superior al de GPT-6 Luna y Claude Haiku 5.5 para entradas cortas, aunque más bajo para prompts muy largos. El modelo está disponible en la plataforma de Inception, OpenRouter, Baseten y Vercel, utilizando la misma interfaz que los modelos de OpenAI.
Inception presentó Mercury 2 en febrero, describiéndolo como el primer modelo de difusión que razona pasos intermedios. La startup recaudó 50 millones de dólares de inversores como NVentures, M12 y Snowflake Ventures. Google también desarrolla modelos de difusión, como DiffusionGemma, que es hasta cuatro veces más rápido que Gemma 4, aunque con resultados ligeramente inferiores.