Inception zaprezentował Mercury 3, czwartą wersję swojego modelu Mercury, który działa na zasadzie diffusion LLM i generuje tekst równolegle zamiast sekwencyjnie, token po tokenie. Model osiąga imponującą prędkość 1068 tokenów na sekundę na GPU NVIDIA i dysponuje oknem kontekstu 1 miliona tokenów. Parametry modelu nie zostały ujawnione, ale Inception zaznacza, że jest on ponad 40 razy większy niż Mercury 1.
Według wewnętrznych benchmarków Inception, Mercury 3 przewyższa konkurencję w znacznej części testów. Model lideuje w 8 z 12 porównawczych testów względem GPT-6 Luna i Claude Haiku 5.5, ze szczególnie silnym wynikiem w SWE-Bench Atlas wynoszącym 51.08 punktów - około 18 punktów więcej niż u konkurentów. Najsłabszy wynik to 46.31 w DeepSWE v1, gdzie Haiku 5.5 osiągnął 51.62 punktów. Model dostępny jest wyłącznie przez API na serwerach Inception, bez opcji pobrania wag czy skwantyzowanych wersji.
Mercury 3 stanowi znaczący krok naprzód w stosunku do Mercury 2.5, która wprowadzała konfigurowalny reasoning i okno kontekstu 260K tokenów. Nowe podejście diffusion LLM ma potencjał zmienić sposób, w jaki aplikacje generują tekst - przydatne szczególnie dla developer ów budujących agenty, voice boty i narzędzia wyszukiwania, gdzie szybkość odpowiadania jest krytyczna dla doświadczenia użytkownika.