2026年10月19日、InceptionはBusiness Wireを通じてMercury 3を発表した。同社の拡散大規模言語モデルシリーズとして4回目のリリースとなる。Mercury 3は一般的なNVIDIA GPU上で毎秒1000トークンを超える生成速度を維持し、文脈ウィンドウはMercury 2.5の26万トークンから100万トークンへ拡大、モデル規模はMercury 1の40倍を超える。Inceptionによれば、標準ベンチマーク群でMercury 3はGPT-6 LunaとClaude Haiku 5.5に匹敵するか上回り、実行速度は4〜8倍速い。ただしこれらの数値は同社の発表資料に基づくもので、第三者による検証はまだ行われていない。
拡散生成はなぜこれほど速いのか
従来の大規模モデルはトークンを1つずつ順番に生成する。Mercuryシリーズは拡散方式で複数のトークンを並列に生成し、反復的に修正する。この路線の弱点は規模だった。2025年6月に登場したMercury 1はコード補完のような単純なタスクが中心で、Mercury 2で推論が加わり、Mercury 2.5で調整可能な推論深度が加わった。Mercury 3は、規模・長文脈・速度を1つの製品に初めて同居させたリリースである。共同創業者のStefano Ermon氏は発表の中で、拡散モデルの拡張を制限するのは主に計算資源とデータであり、アルゴリズム自体の根本的な障壁ではないとし、次世代モデルの学習をすでに始めていると述べた。
価格と利用方法
Mercury 3の標準価格は入力100万トークンあたり0.20ドル、出力0.70ドルで、発売記念の半額期間中は0.10ドルと0.35ドル、キャッシュ済みトークンは入力価格の9割引となる。即日、Inception API、Baseten、OpenRouter、Vercel経由で利用でき、APIはOpenAI互換のため既存プロジェクトはモデル名を変えるだけで切り替えられる。初期顧客はすでにブラウザエージェント、対話型教育、リアルタイム検索エージェント、顧客サポートで利用しており、教育プラットフォームRevisionDojoは、ヒントや採点結果が約1秒で返り、品質は以前使っていたモデルに劣らないと報告している。出力速度を重視するチームは、本サイトが以前報じた MiniMax M3.1 Flash と比較できる。一方はアーキテクチャの並列化、他方はエンジニアリングの最適化で、価格帯も近い。
速度の影響が最も大きいのはエージェントのループである。モデルは各ステップで前の結果を待つため、1ステップで削った遅延はステップ数だけ増幅される。試用を考えるチームはまず3点を確認したい。自分のタスクが本当に遅延に敏感か、ベンダーのベンチマークが自社タスクとどう関係するか（実業務サンプルで自ら測ってから移行すべきである）、そして半額は発売期間中の価格であり、長期コストは標準価格で見積もるべきことである。
