Inception تكشف عن Mercury 3 وتؤكد تفوقه في السرعة والأداء على المنافسين
كشفت Inception عن أحدث نموذج لغوي لها، Mercury 3، مؤكدة أنه يتفوق على GPT-6 Luna وClaude Haiku 5.5 في اختبارات متعددة، بينما يعمل بسرعة تزيد أربع إلى ثماني مرات.
تصف الشركة Mercury 3 بأنه أكثر نماذج اللغة القائمة على الانتشار (diffusion) تطوراً حتى الآن. وتأتي هذه الميزة في السرعة من تصميمه المعماري الذي يتيح له توليد عدة كلمات في وقت واحد، على عكس النماذج التقليدية مثل GPT أو Claude التي تنتج كلمة واحدة في كل مرة.
تقدم نتائج اختبارات Inception صورة أكثر دقة. فبينما يتصدر Mercury 3 ثمانية من أصل اثني عشر اختباراً، يقدم المنافسون أداءً جيداً في مجالات محددة. على سبيل المثال، يسجل Mercury 3 76.84 نقطة في اختبار IFBench لاتباع التعليمات، متجاوزاً GPT-6 Luna بـ15 نقطة. كما يتفوق في البرمجة الذاتية على SWE-Bench Atlas بدرجة 51.08، مقابل 33.33 و32.26 لمنافسيه.
غير أن Claude Haiku 5.5 يتفوق في اختبارات البرمجة الأطول مثل DeepSWE ويظهر قدرة أفضل على استرجاع المعلومات من النصوص الطويلة. كما يتفوق GPT-6 Luna في اختبارين من Artificial Analysis. وتأتي نظرة Inception إلى Mercury 3 حذرة، إذ تشير إلى أن جودته مماثلة أو أعلى.
وفقاً لـ Inception، يستطيع Mercury 3 توليد 1,068 رمزاً (token) في الثانية على وحدات معالجة الرسوميات من Nvidia، وهو أسرع بكثير من Claude Haiku 5.5 الذي يولد نحو 240 رمزاً وGPT-6 Luna بنحو 130 رمزاً. ولم يُجرَ أي تحقق مستقل من هذه الادعاءات بعد.
تقول Inception إن Mercury 3 يضم أكثر من 40 ضعف عدد معاملات سلفه Mercury 1 مع الحفاظ على سرعة مماثلة. وتشير تقارير إلى أن الأداء تضاعف ثلاث مرات منذ النموذج الأصغر Mercury 1 mini، ما يوحي بأن نماذج الانتشار تتحسن بشكل موثوق مع التوسع، على غرار نماذج اللغة القياسية. لكن العدد الدقيق للمعاملات لم يُفصح عنه.
يستهدف Mercury 3 بشكل أساسي التطبيقات التي تتراكم فيها التأخيرات الصغيرة، مثل وكلاء الذكاء الاصطناعي والبحث ودعم العملاء والتدريس. وقد شارك شركاء الوصول المبكر تجاربهم مؤكدين سرعة النموذج. على سبيل المثال، أشارت Octen AI، التي تطور ميزات بحث للنظارات الذكية، إلى أن تأخيراً بخمس ثوانٍ يبدو مفرطاً. ومع Mercury 3، انخفض متوسط زمن الاستجابة إلى 0.9 ثانية، مع استغراق العملية بأكملها 2.2 ثانية.
أفادت شركة التعليم General Learning بأنها تقدم الآن تلميحات وتصحيحات للطلاب في نحو ثانية واحدة، بينما شهد مزود خدمة العملاء Lorikeet أوقات استجابة أسرع ونتائج محسنة. وذكر Shuhao Zhang، الشريك المؤسس لـ TinyFish AI، أن Mercury 3 أكمل 25 من أصل 50 مهمة تنقل على مواقع ويب حقيقية، متجاوزاً GPT-6.1-Sol.
أطلقت Inception Mercury 3 بسعر ترويجي قدره 0.20 دولار لكل مليون رمز إدخال و0.70 دولار لكل مليون رمز إخراج، أي نصف الأسعار العادية. ولم تفصح الشركة عن موعد انتهاء هذا الخصم. وبعد فترة العرض الترويجي، قد يصبح Mercury 3 أكثر تكلفة في الإخراج من GPT-6 Luna وClaude Haiku 5.5، لا سيما في المدخلات القصيرة حيث يتقاضى كلاهما 0.50 دولار. لكن في المطالبات الطويلة جداً، يتقاضى المنافسان مبالغ أعلى بكثير. ويستوعب Mercury 3 ما يصل إلى مليون رمز في المرة الواحدة.
النموذج متاح على منصة Inception وكذلك عبر OpenRouter وBaseten وVercel، باستخدام واجهة برمجة التطبيقات (API) نفسها التي تستخدمها نماذج OpenAI، ما يسهل انتقال المطورين.
في فبراير، أطلقت Inception نموذج Mercury 2، الذي وصفته بأنه أول نموذج انتشار قادر على التفكير عبر خطوات وسيطة قبل توليد الإجابات. كما جمعت الشركة الناشئة 50 مليون دولار من مستثمرين من بينهم NVentures وM12 وSnowflake Ventures، وهي أذرع الاستثمار الجريء لشركات Nvidia وMicrosoft وSnowflake.
وتستكشف Google أساليب مماثلة، إذ عرضت نموذج Gemini Diffusion ثم أطلقت لاحقاً النموذج المفتوح DiffusionGemma، الذي يعمل وفق تقارير بسرعة تصل إلى أربعة أضعاف سرعة Gemma 4 القياسي، وإن بأداء أقل قليلاً.
المصدر: The Decoder