Inception 发布扩散 LLM Mercury 3:千 token/秒对标 GPT-6 Luna

Inception Labs(Stanford 教授 Stefano Ermon 创办)于 10 月 20 日正式发布扩散式大语言模型 Mercury 3,官方称其为迄今最强、最大的扩散 LLM:标准基准上智能较 Mercury 1 提升约 3 倍,质量对标或超越 GPT-6 Luna、Claude Haiku 5.5 等速度优化前沿模型,同时保持 1000+ token/s 的输出速度(实测口径 1068 tok/s),上下文窗口达 1M。核心意义在于:参数规模超过 Mercury 1 的 40 倍而速度不变,说明扩散模型同样服从 scaling law,走通了一条新 scaling 路径——智能增长无需按比例增加延迟,可与自回归模型正面竞争。

已确认

• 正式发布并公开博客详情:1068 tok/s,1M 上下文,输入/输出定价 $0.1/$0.35,官方称为同类模型约半价
• 质量对标或超越 GPT-6 Luna、Claude Haiku 5.5(官方基准结果),多项基准跑分领先
• 参数总量超 Mercury 1 的 40 倍,速度不变;官方展示了五代 Mercury 的演进配图
• 已落地 agent 场景:代码审查、互动教育、浏览器操作;早期客户包括 TinyFish、Lorikeet、Bauplan

尚未确认

• 智能提升 3 倍及各项跑分对比均为官方口径,尚缺独立第三方评测验证

为什么重要

• 若扩散路线确能规模化,高吞吐低延迟 LLM 在 agent 与实时交互场景的成本和体验优势将进一步放大,Mercury 3 的早期 agent 应用案例即是明证
• 社区观察者(如 @OkKnowledge8259、@volokuleshov)认为这标志着扩散式 LLM 正式与自回归模型同台竞争,而非仅是研究玩具

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