Inception lancia Mercury 3, il suo modello linguistico di grandi dimensioni basato sulla diffusione di punta

Il 19 ottobre 2026, Inception ha presentato Mercury 3, descrivendolo come il modello linguistico di grandi dimensioni basato sulla diffusione più capace mai rilasciato, con un prezzo di lancio di 0,10 $ per milione di token in ingresso e 0,35 $ per milione di token in uscita.

L’azienda ha dichiarato che Mercury 3 supera GPT-6 Luna e Claude Haiku 5.5 in una serie di benchmark, funzionando da quattro a otto volte più velocemente e superando i 1.000 token al secondo. L’annuncio indica una velocità di 1.068 token al secondo sulle GPU NVIDIA e una finestra di contesto di un milione di token, rispetto ai 260.000 token di Mercury 2.5. Il prezzo di listino è di 0,20 $ per milione di token in ingresso e 0,70 $ per milione di token in uscita, con uno sconto del 50% applicato al lancio; i token in ingresso memorizzati nella cache costano il 90% in meno rispetto alla tariffa standard, ovvero 0,02 $ per milione di token, e 0,01 $ con la promozione.

Le prospettive di scalabilità della diffusione del testo

Inception ha presentato il lancio come una prova della scalabilità della diffusione del testo. Secondo l’azienda, Mercury 3 ha oltre 40 volte il numero totale di parametri di Mercury 1, mentre le prestazioni nei vari benchmark standard sono triplicate passando da Mercury 1 (mini) a Mercury 3. Inception ha descritto Mercury 1 come la prima dimostrazione concreta che fosse possibile realizzare modelli linguistici di grandi dimensioni basati sulla diffusione per applicazioni commerciali e ha spiegato che la domanda ancora aperta nella comunità dell’intelligenza artificiale era se questi modelli potessero raggiungere una scala tale da competere con i modelli autoregressivi nei casi d’uso complessi. L’azienda ha affermato che Mercury 3 risponde a questa domanda e che le leggi di scala che hanno guidato i progressi dei modelli autoregressivi valgono anche per la diffusione.

Risultati in produzione con accesso anticipato

Inception ha dichiarato che i partner con accesso anticipato utilizzano già Mercury 3 in applicazioni sensibili alla latenza, tra cui agenti per la navigazione sul web, istruzione interattiva, agenti di ricerca in tempo reale e assistenza clienti. L’azienda ha affermato di aver eseguito Mercury 3 nel proprio ambiente di test di produzione per agenti web, confrontandolo con modelli all’avanguardia su 50 attività di navigazione in tempo reale di Mind2Web. Mercury 3 ne ha completate il 50%, un risultato che l’azienda ha definito nettamente superiore a quello di GPT-6.1-Sol, ottenuto con lo stesso volume di token e lo stesso numero di passaggi dell’agente, a una frazione del costo per token. Nella sezione dedicata agli agenti per la navigazione sul web, l’annuncio cita anche Shuhao Zhang, cofondatore di TinyFish AI.

Michael Tong, cofondatore e direttore tecnico di General Learning, nota come RevisionDojo, ha affermato che Mercury 3 ha permesso all’azienda di tutoraggio di fornire a ogni studente un feedback immediato «senza rinunciare alla capacità di ragionamento»: suggerimenti, risposte corrette e definizioni venivano restituiti in circa un secondo, con una qualità che ha descritto come pari o superiore a quella dei modelli utilizzati in precedenza dall’azienda. Ha definito il passaggio una sostituzione immediata dello stack esistente dell’azienda.

Kuan Zou, fondatore e amministratore delegato di Octen AI, ha dichiarato che, con gli occhiali intelligenti, «una risposta che richiede cinque secondi sembra non funzionare». Nei test dell’API Sense di Octen, ha riferito, Mercury 3 ha raggiunto un tempo mediano di generazione di 0,9 secondi e un tempo mediano di risposta complessivo di 2,2 secondi, offrendo, a suo giudizio, il miglior equilibrio tra velocità e qualità tra i modelli veloci testati dall’azienda.

Michael Gribben, membro del team tecnico di Lorikeet, azienda che sviluppa assistenti per i clienti tramite voce, chat ed e-mail per imprese con esigenze complesse e soggette a regolamentazione, ha affermato che nei primi test Mercury 3 ha superato gli altri modelli in termini di latenza, ottenendo anche risultati migliori nelle valutazioni e in produzione.

Il portfolio Mercury nel suo complesso

Mercury 3 è il prodotto di punta di un portfolio che Inception descrive come progettato per l’intelligenza artificiale in tempo reale. Mercury Voice è personalizzato per soddisfare i requisiti di bassa latenza delle applicazioni vocali, con particolare attenzione a ridurre al minimo il tempo necessario per generare il primo token della risposta; Inception ha dichiarato che è già alla base degli agenti di Audivi AI, Altur e OpenCall. La pagina dei modelli dell’azienda indica per Mercury Voice un tempo inferiore a 170 millisecondi per il primo token, un prezzo di 0,40 $ per milione di token in ingresso e 1,50 $ per milione di token in uscita, con tariffe promozionali rispettivamente di 0,20 $ e 0,75 $.

Mercury Decide è un modello decisionale progettato per la classificazione ad alto volume. Fornisce risposte con probabilità calibrate e può inoltrare i casi incerti a un revisore umano. Inception ha dichiarato che Mercury Decide supera Jev nei benchmark, tra cui JevBench e LegalBench. La pagina dei modelli indica un prezzo di 0,04 $ per milione di token in ingresso, ridotto a 0,02 $ con la promozione riportata, e un prezzo per i token in uscita di 0 $.

L’elenco degli articoli del blog di Inception indica che Mercury Voice è stato presentato il 29 settembre 2026 e che un post del 15 ottobre 2026 annunciava l’inclusione di Mercury 2 tra le migliori invenzioni del 2026 secondo TIME.

Accesso API e fine del supporto a Mercury 2

Mercury 3 è disponibile tramite Inception API Platform e OpenRouter, Baseten e Vercel, ed è compatibile con l’API di OpenAI. La documentazione introduttiva identifica il modello come mercury-3 servito dall’endpoint di completamento delle chat api.inceptionlabs.ai/v1, con parametri di richiesta tra cui reasoning_effort e temperature, e offre inceptionai SDK per Python e TypeScript. La documentazione mostra inoltre l’API in funzione tramite AISuite, LiteLLM, LangChain, il client OpenAI e Vercel AI SDK. I nuovi account della piattaforma includono 100 milioni di token gratuiti, senza richiedere i dati di pagamento.

Per le implementazioni aziendali, Inception indica capacità riservata, scalabilità automatica, controlli di conformità e conservazione dei dati configurabile; ha inoltre dichiarato che collaborerà con i clienti aziendali per valutare l’idoneità dei carichi di lavoro, definire il processo di valutazione e misurare le prestazioni in base ai rispettivi vincoli di serving.

Contestualmente al lancio, la pagina dei modelli segnala che Mercury 2 e Mercury 2.5 non sono più disponibili per i nuovi utenti. I clienti esistenti che hanno utilizzato i modelli prima del 19 ottobre 2026 manterranno l’accesso fino al 15 novembre 2026, mentre i clienti aziendali continueranno a ricevere assistenza in base agli accordi in essere.