Inception presentó Mercury 3, un modelo de lenguaje basado en difusión que, según la empresa, genera 1.068 tokens por segundo y supera a varios competidores en pruebas de referencia. El lanzamiento combina una ventana de contexto de un millón de tokens con precios promocionales y busca atender aplicaciones que dependen de respuestas rápidas.

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• Inception afirma que Mercury 3 supera a GPT-6 Luna y Claude Haiku 5.5 en varias pruebas, y funciona entre cuatro y ocho veces más rápido.
• El modelo alcanza 1.068 tokens por segundo en GPU NVIDIA, admite un millón de tokens de contexto y tiene un precio promocional de USD $0,10 por millón de tokens de entrada y USD $0,35 por millón de salida.
• Socios de acceso anticipado lo prueban en agentes de navegación, tutoría interactiva, búsqueda en tiempo real y soporte al cliente.

Inception lanzó Mercury 3, un modelo de lenguaje grande basado en difusión que presenta como el más capaz de su tipo hasta la fecha. La compañía asegura que el sistema supera a GPT-6 Luna y Claude Haiku 5.5 en una variedad de pruebas de referencia, mientras funciona entre cuatro y ocho veces más rápido que esos modelos, con una generación que supera los 1.000 tokens por segundo.

La propuesta busca combinar rapidez y rendimiento para tareas en las que una demora interrumpe la interacción, desde agentes que navegan por sitios web hasta tutores y asistentes de voz. Inception también sostiene que el nuevo modelo prueba que la difusión de texto puede escalar para competir con sistemas autorregresivos en usos complejos, aunque las comparaciones de rendimiento y velocidad citadas corresponden a las evaluaciones de la empresa.

Velocidad, contexto y precio de lanzamiento

La compañía reporta que Mercury 3 alcanza 1.068 tokens por segundo en GPU NVIDIA y ofrece una ventana de contexto de un millón de tokens. Esa capacidad supera los 260.000 tokens de contexto atribuidos a Mercury 2.5, por lo que permite procesar una mayor cantidad de información en una misma solicitud, además de sostener interacciones rápidas según el uso previsto.

El precio regular anunciado es de USD $0,20 por millón de tokens de entrada y USD $0,70 por millón de tokens de salida. Para el lanzamiento, Inception ofrece un descuento de 50%, que deja las tarifas en USD $0,10 y USD $0,35 por millón de tokens, respectivamente; los tokens de entrada almacenados en caché tienen un descuento de 90% sobre la tarifa de entrada regular.

La ventana de contexto y el esquema de precios son parte del argumento comercial del producto, no una garantía de que todas las tareas cuesten lo mismo o respondan con igual rapidez. El consumo depende de la cantidad de tokens procesados, mientras que el desempeño real también puede variar según el tipo de solicitud y las condiciones de cada implementación.

Mercury 3 está disponible en la plataforma API de Inception y mediante OpenRouter, Baseten y Vercel. La empresa indica que el modelo es compatible con la API de OpenAI, una decisión que facilita incorporarlo a aplicaciones existentes sin rehacer por completo la integración, y ofrece 100 millones de tokens gratuitos para probar la API.

La empresa defiende que la difusión puede escalar

Los modelos autorregresivos generan texto de forma secuencial, token tras token; los modelos de difusión siguen un enfoque distinto para producir y refinar contenido. Inception presentó Mercury 1 como una primera demostración de que este tipo de modelo podía utilizarse en aplicaciones comerciales, pero reconoció que seguía abierta la pregunta sobre si la difusión podía competir en tareas más complejas.

Para responderla, Inception afirma que Mercury 3 tiene más de 40 veces el tamaño de Mercury 1 en parámetros totales. La empresa también sostiene que la inteligencia medida en una variedad de pruebas de referencia estándar aumentó tres veces entre Mercury 1 mini y Mercury 3, y que las leyes de escalado observadas en modelos autorregresivos también se aplican a los sistemas de difusión.

Esas cifras resumen la tesis del lanzamiento: ampliar el modelo no tendría que implicar sacrificar la velocidad que caracteriza a la línea Mercury. Inception afirma que Mercury 3 es mucho más inteligente que Mercury 1 y mantiene una rapidez comparable, pero la información publicada no detalla en el anuncio todos los parámetros, tareas o metodologías que sustentan cada comparación.

Por eso, las referencias a GPT-6 Luna y Claude Haiku 5.5 deben leerse como resultados reportados por la empresa, no como una evaluación independiente presentada junto al lanzamiento. El anuncio tampoco ofrece en su resumen una tabla completa con las puntuaciones de cada prueba, de modo que la afirmación de superioridad queda circunscrita a las evaluaciones que Inception menciona.

Pruebas tempranas en agentes, educación y búsqueda

Inception informó que socios con acceso anticipado ya utilizan Mercury 3 en agentes de navegador, educación interactiva, búsqueda en tiempo real y soporte al cliente. En navegación web, la empresa citó una evaluación de 50 tareas activas de Mind2Web realizada dentro del marco de agente de TinyFish AI, donde Mercury 3 completó la mitad de las tareas.

Shuhao Zhang, cofundador de TinyFish AI, dijo que Mercury 3 completó el 50% de las tareas con el mismo volumen de tokens y el mismo número de pasos de agente que el modelo de comparación, pero a una fracción del costo por token. La comparación se refiere a las pruebas de la compañía y su marco de producción; el anuncio no ofrece el porcentaje exacto de tareas completadas por el modelo comparado.

En educación, Michael Tong, cofundador y CTO de General Learning, conocida como RevisionDojo, señaló que las sugerencias, respuestas marcadas y definiciones aparecen en aproximadamente un segundo. Según Tong, la calidad fue igual o mejor que la de los modelos usados anteriormente por la empresa, y el cambio funcionó como reemplazo directo de su pila tecnológica existente.

Octen AI probó el sistema en aplicaciones de búsqueda pensadas para gafas inteligentes, un contexto en el que su fundador y CEO, Kuan Zou, dijo que una espera de cinco segundos hace que la experiencia parezca rota. En las pruebas de API Sense, Mercury 3 registró una generación mediana de 0,9 segundos y una respuesta de extremo a extremo de 2,2 segundos, el mejor equilibrio entre velocidad y calidad entre los modelos rápidos que Octen evaluó, según Zou.

Voz, soporte al cliente y próximos pasos

En atención al cliente, Michael Gribben, miembro del personal técnico de Lorikeet, describió el reto de atender empresas complejas y reguladas mediante voz, chat y correo electrónico. Según su testimonio, Mercury 3 superó a otros modelos en latencia durante las pruebas tempranas y también rindió mejor en las evaluaciones y en producción, un resultado que la empresa atribuye a sus pruebas iniciales.

El anuncio sitúa a Mercury 3 dentro de un portafolio más amplio de productos para IA en tiempo real. Mercury Voice está adaptado a aplicaciones de voz y prioriza reducir el tiempo hasta el primer token de respuesta, no solo la latencia total; Inception afirma que ya impulsa agentes de Audivi AI, Altur y OpenCall.

La cartera también incluye Mercury Decide, un modelo de decisión diseñado para clasificación de alto volumen. Inception afirma que supera a Jev en pruebas de referencia como JevBench y LegalBench, aunque el anuncio de Mercury 3 no detalla resultados numéricos para esas comparaciones.

Para implementaciones empresariales, la compañía ofrece capacidad dedicada, escalado automático, controles de cumplimiento y opciones configurables de retención de datos. También propone colaborar con cada cliente en la adaptación de cargas de trabajo, el diseño de evaluaciones y el rendimiento dentro de sus restricciones de servicio, aspectos que deberán contrastarse en cada despliegue concreto.

Un artículo de Unite.AI sitúa el lanzamiento el 19 de octubre de 2026 y añade que Mercury 2 y Mercury 2.5 dejaron de estar disponibles para nuevos usuarios. Según esa publicación, los clientes que ya utilizaban esos modelos antes del 19 de octubre conservarán el acceso hasta el 15 de noviembre de 2026, mientras que los clientes empresariales seguirán bajo sus acuerdos vigentes.

El lanzamiento deja una pregunta práctica para los desarrolladores: cuánto valor aporta la generación acelerada cuando la calidad, el costo y la latencia se miden en sus propias aplicaciones. Mercury 3 ya puede probarse a través de los canales anunciados por Inception, pero la validación independiente de sus resultados y el desempeño sostenido en distintos escenarios serán claves para medir el alcance de la apuesta por la difusión.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.

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