Inception lanza Mercury 3, su modelo insignia de lenguaje grande basado en difusión

Inception presentó Mercury 3 el 19 de octubre de 2026 y describió el modelo como el modelo de lenguaje grande basado en difusión más capaz lanzado hasta la fecha, con un precio de lanzamiento de 0,10 $ por millón de tokens de entrada y 0,35 $ por millón de tokens de salida.

La empresa afirmó que Mercury 3 supera a GPT-6 Luna y Claude Haiku 5.5 en una serie de pruebas comparativas, y que funciona entre cuatro y ocho veces más rápido, a más de 1.000 tokens por segundo. El anuncio indica una velocidad de 1.068 tokens por segundo en GPU NVIDIA y una ventana de contexto de un millón de tokens, frente a los 260.000 tokens de Mercury 2.5. El precio de lista es de 0,20 $ por millón de tokens de entrada y 0,70 $ por millón de tokens de salida, con un descuento del 50 % aplicado en el lanzamiento; los tokens de entrada almacenados en caché cuestan un 90 % menos que la tarifa de entrada: 0,02 $ por millón de tokens, y 0,01 $ con la promoción.

Las afirmaciones sobre el escalado de la difusión de texto

Inception presentó el lanzamiento como una prueba de que la difusión de texto puede escalar. Según la empresa, Mercury 3 tiene más de 40 veces más parámetros en total que Mercury 1, mientras que su capacidad en una serie de pruebas comparativas estándar se triplicó entre Mercury 1 (mini) y Mercury 3. Inception describió Mercury 1 como la primera prueba de que era posible crear modelos de lenguaje grande basados en difusión para aplicaciones comerciales, y señaló que la pregunta pendiente en la comunidad de IA era si estos modelos podían escalar lo suficiente como para competir con los modelos autorregresivos en casos de uso complejos. La empresa afirmó que Mercury 3 responde a esa pregunta y que las leyes de escalado que impulsaron los avances de los modelos autorregresivos también se aplican a la difusión.

Resultados de producción en acceso anticipado

Inception señaló que sus socios con acceso anticipado ya utilizan Mercury 3 en aplicaciones sensibles a la latencia, como agentes que navegan por la web, educación interactiva, agentes de búsqueda en tiempo real y atención al cliente. La empresa afirmó que probó Mercury 3 en su entorno de producción para agentes web, frente a modelos de vanguardia, en 50 tareas reales de navegación de Mind2Web. Mercury 3 completó el 50 % de ellas, una cantidad que la empresa describió como significativamente superior a la de GPT-6.1-Sol, con el mismo volumen de tokens y el mismo número de pasos del agente, y a una fracción del costo por token. El anuncio también cita a Shuhao Zhang, cofundador de TinyFish AI, en la sección sobre agentes que navegan por la web.

Michael Tong, cofundador y director de tecnología de General Learning, conocida como RevisionDojo, afirmó que Mercury 3 permitió a la empresa de tutoría ofrecer comentarios instantáneos a cada estudiante «sin renunciar al razonamiento»: las pistas, las respuestas corregidas y las definiciones llegaban en aproximadamente un segundo, con una calidad que describió como igual o superior a la de los modelos que la empresa utilizaba anteriormente. Calificó el cambio como un reemplazo directo de la infraestructura existente de la empresa.

Kuan Zou, fundador y director ejecutivo de Octen AI, afirmó que, con las gafas inteligentes, «una respuesta que tarda cinco segundos parece fallida». Según informó, en las pruebas de la API Sense de Octen, Mercury 3 alcanzó un tiempo mediano de generación de 0,9 segundos y un tiempo mediano de respuesta de extremo a extremo de 2,2 segundos, lo que describió como el mejor equilibrio entre velocidad y calidad entre los modelos rápidos que probó la empresa.

Michael Gribben, miembro del equipo técnico de Lorikeet, empresa que desarrolla asistentes para clientes en voz, chat y correo electrónico para negocios complejos y regulados, afirmó que Mercury 3 superó a otros modelos en latencia durante las primeras pruebas y también obtuvo mejores resultados en las evaluaciones y en producción.

El catálogo más amplio de Mercury

Mercury 3 es el producto insignia de una cartera que Inception describe como diseñada para la IA en tiempo real. Mercury Voice está adaptado a los requisitos de baja latencia de las aplicaciones de voz, con especial atención a reducir al mínimo el tiempo hasta el primer token de respuesta. Inception afirmó que ya impulsa agentes de Audivi AI, Altur y OpenCall. La página de modelos de la empresa indica que Mercury Voice tarda menos de 170 milisegundos en generar el primer token y cuesta 0,40 $ por millón de tokens de entrada y 1,50 $ por millón de tokens de salida; también muestra precios promocionales de 0,20 $ y 0,75 $, respectivamente.

Mercury Decide es un modelo de toma de decisiones diseñado para la clasificación de gran volumen. Devuelve respuestas con probabilidades calibradas y puede derivar los casos inciertos a una persona revisora. Inception afirmó que Mercury Decide supera a Jev en pruebas comparativas como JevBench y LegalBench. La página de modelos fija su precio en 0,04 $ por millón de tokens de entrada, con un descuento a 0,02 $ en la promoción que se muestra, y establece el precio de los tokens de salida en 0 $.

La lista de publicaciones del blog de Inception indica que Mercury Voice se presentó el 29 de septiembre de 2026 y que una publicación del 15 de octubre de 2026 anunció que Mercury 2 había sido incluido en la lista de los mejores inventos de 2026 de TIME.

Acceso a la API y retirada de Mercury 2

Mercury 3 está disponible a través de Inception API Platform y de OpenRouter, Baseten y Vercel, y es compatible con la API de OpenAI. La documentación de inicio rápido identifica el modelo como mercury-3 servido desde el endpoint de finalización de chats api.inceptionlabs.ai/v1, con parámetros de solicitud como reasoning_effort y temperature, y ofrece inceptionai SDK para Python y TypeScript. La documentación también muestra cómo usar la API mediante AISuite, LiteLLM, LangChain, el cliente de OpenAI y Vercel AI SDK. Las nuevas cuentas de la plataforma incluyen 100 millones de tokens gratis y no requieren datos de pago.

Para las implementaciones empresariales, Inception ofrece capacidad dedicada, autoescalado, controles de cumplimiento normativo y retención de datos configurable, y señaló que colaborará con sus clientes empresariales para determinar la adecuación de las cargas de trabajo, diseñar las evaluaciones y medir el rendimiento dentro de las restricciones de sus entornos de servicio.

Junto con el lanzamiento, la página de modelos indica que Mercury 2 y Mercury 2.5 ya no están disponibles para nuevos usuarios. Los clientes actuales que hayan usado los modelos antes del 19 de octubre de 2026 conservarán el acceso hasta el 15 de noviembre de 2026, y los clientes empresariales seguirán recibiendo asistencia conforme a sus acuerdos vigentes.