历史性时刻：Mercury 3 发布，能力超越 Haiku 5.5 与 6 Luna 的同时保持 1000+ TPS，同等级下的扩散模型首次超越了自回归模型

[VrianCao]

Diffusion at Scale: Introducing Mercury 3 – Inception

今天我们正式推出 Mercury 3——这是迄今发布的最强大的基于扩散的大语言模型（dLLM）。在一系列基准测试中，Mercury 3 的表现优于 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5，同时运行速度快 4–8 倍，每秒可处理 1,000+ token。

Mercury 3 证明文本扩散是可以规模化的。它的参数量比 Mercury 1 大 40 倍以上，智能程度也大幅提升，但速度依旧同样快。

Mercury 3 一览

• 质量： 与 GPT-6 Luna、Claude Haiku 5.5 等前沿速度优化模型持平或更优。
• 速度： 在 NVIDIA GPU 上每秒可处理 1,068 个 token。
• 上下文： 100 万 token，相较 Mercury 2.5 的 26 万 token 显著提升。
• 价格： 每百万输入 token $0.20，每百万输出 token $0.70。
  • 上线初期，Mercury 3 享 5 折优惠：每百万输入 $0.10，每百万输出 $0.35。缓存 token 在输入价格基础上再享 1 折优惠。

规模化扩散

当我们发布 Mercury 1 时，它首次证明了扩散大语言模型可用于商业应用。当时 AI 社区面临的核心问题是：扩散大语言模型能否扩展到足以在复杂用例中与自回归模型竞争？

Mercury 3 给出了答案：可以。我们将 Mercury 的总参数量扩大了 40 倍以上，在一系列标准基准测试中的智能程度从 Mercury 1（mini）到 Mercury 3 提升了 3 倍。推动自回归模型进步的缩放定律同样适用于扩散模型。

Mercury 3 is live. Diffusion scales.

[lll9p (MicroSeg作者)]

大赞！真的好快！
思考等级high跑了个鹈鹕测试：
58秒完成：

[16688]

坚持也不容易，respect

[VrianCao]

聊天Demo：https://chat.inceptionlabs.ai/

API：https://platform.inceptionlabs.ai/

[kevinq (直到血色融化霜雪)]

扩散模型做到这个水准，真真是震撼

[VrianCao]

补充图片：

[Jason_ghost]

又是哪里来的小众不知名黑马？

[50325925 (沈君墨)]

我刚刚还在论坛搜索呢 没听说过这个

[liansishen]

chat聊天没有感觉很快，不知道调用api速度如何
而且问了Mercury 3，说是没有订阅，那价格还是有点吃不消吧

[Kassdin]

扩散模型能做成这样其实已经很强了

[lucasli (lucas)]

我有很多同学都是做dllm的，本来dllm都濒死了只有很少几个组做了，这下都兴奋起来了

[3GZ]

真的达到可用性，感觉这领域确实要爆炸了。

[Kassdin]

@VrianCao

• 在输入价格基础上再享 9 折优惠。

等等，缓存怎么是输入的九折？

[mi_tu]

这算扩散大语言模型的r1时刻了吧？之前的都太烂了

[vant (盛世长安)]

强的，一分来钟生成了63kb 代码

[KazamiMichiru (Doori Kiss)]

让Opus5.5估计了一下，大概是200-400B的MoE

[DragonQuix]

已经具有实用性了啊，假如能够开源那真是本地部署模型之光。

[DFobainx]

有点意思 扩散模型的奠基者来耍起了

谷歌之前出的 diffusion gemma 我就经常用来萃文本核心来着 感觉出 token 就是比较快

[840814743 (时牧)]

扩散模型首次在同等规模下同时实现质量超越自回归模型，还有极致速度（1000+ TPS）
也是见证到了，期待

[curaalizm (无水硫酸铜)]

dllm要站起来了？？！！