Mercury 3 d'Inception revendique la plus grande rapidité parmi les modèles de diffusion
24 octobre 2026 · 2 min de lecture
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Inception a dévoilé Mercury 3, un modèle de langage de diffusion qui se veut le plus rapide de sa catégorie. L'entreprise affirme que ce nouveau modèle surpasse GPT-6 Luna et Claude Haiku 5.5 sur une série de tests de référence, tout en offrant une vitesse de traitement quatre à huit fois supérieure.
La rapidité de Mercury 3 provient de son architecture de diffusion. Contrairement aux modèles génératifs classiques qui produisent les mots séquentiellement, ce modèle élabore d'abord une réponse globale avant de la raffiner en plusieurs passes, générant ainsi de nombreux mots simultanément. Cette approche, inspirée des modèles de génération d'images, permet de réduire considérablement le temps d'attente entre chaque étape de la réponse.
Les résultats des tests de référence montrent des performances variées. Sur douze évaluations, Mercury 3 en remporte huit, avec des paramètres de configuration intermédiaires. L'écart le plus marqué apparaît dans le suivi des instructions, où le modèle obtient 76,84 points, soit 15 points de plus que GPT-6 Luna. Il excelle également dans la programmation autonome, atteignant 51,08 points, bien au-dessus de ses concurrents. En revanche, Claude Haiku 5.5 se distingue dans les tests de programmation de longue durée et la recherche d'informations dans de longs textes, tandis que GPT-6 Luna conserve une légère avance sur deux autres évaluations.
En termes de vitesse pure, le fabricant annonce 1 068 jetons par seconde sur des puces graphiques Nvidia. Cette performance est nettement supérieure aux environ 240 jetons par seconde de Claude Haiku 5.5 et aux 130 de GPT-6 Luna. Bien que Mercury 3 possède plus de quarante fois plus de paramètres que la première version, il maintient la même rapidité, confirmant que les modèles de diffusion gagnent en qualité avec la taille.
Le modèle cible principalement les agents d'intelligence artificielle, les services de recherche et le service client, où la latence est critique. Des partenaires comme Octen AI rapportent que les réponses sur leurs lunettes connectées sont passées d'une durée perçue comme trop lente à une médiane de 0,9 seconde. General Learning fournit désormais des corrections en une seconde, et Lorikeet observe des temps de réponse réduits avec de meilleurs résultats.
Le prix standard est fixé à 0,20 dollar américain pour un million de jetons d'entrée et 0,70 dollar pour un million de jetons de sortie. Inception propose une réduction de moitié au lancement, sans préciser la durée de cette promotion. Le modèle est accessible via la plateforme d'Inception, OpenRouter, Baseten et Vercel, en utilisant la même interface que les modèles d'OpenAI pour faciliter l'intégration. L'entreprise, qui a levé 50 millions de dollars, avait déjà présenté Mercury 2 en février, le premier modèle de diffusion capable de raisonner avant de répondre.