Mercury 3диффузионная нейросеть Inception: пишет ответ целиком, а не по слову
Американская нейросеть, которая работает как проявка фотографии: набрасывает весь ответ и за несколько проходов делает его чётче. Inception заявляет 1 068 токенов в секунду и контекст в миллион токенов; независимые замеры скорости заметно скромнее, а веса закрыты.
Ответ «проявляется» целиком, а не печатается по слову
Обычные модели предсказывают следующий токен и не могут вернуться назад. Диффузионная модель начинает с шума по всему тексту и за несколько проходов проясняет все позиции сразу. Запустите схему и поменяйте число проходов: так выглядит принцип, который Inception использует в Mercury 3.
Схема иллюстративная: Inception не раскрывает, сколько проходов делает Mercury 3 и как именно устроено уточнение. Тексты на схеме — примеры, а не ответы модели.
Mercury 3 в 12 фактах
Кто выпустил, что внутри и что остаётся неизвестным. Данные сверены на 24.10.2026; у каждой цифры есть источник в конце страницы.
Inception
Редвуд-Сити, Калифорния. Делает диффузионные языковые модели; сооснователь — Стефано Эрмон.
19.10.2026
Блог и пресс-релиз — 19.10; листинг OpenRouter датирован 16.10; новости — 19–21.10.
Диффузия
Пишет весь ответ сразу и уточняет его за несколько проходов, а не токен за токеном.
Не раскрыт
Больше Mercury 1 более чем в 40 раз по общему числу параметров; качество на тестах выросло примерно втрое (по Inception).
1 068 ток/с
Заявка Inception. Измерено OpenRouter: 276 на 24.10, медиана недели — 221.
1 млн токенов
Было 260 тыс. у Mercury 2.5. Ответ — до 131 072 токенов.
Текст → текст
Картинки, аудио и видео не принимает; мультимодальность — во внутренних прототипах.
instant … high
По умолчанию low (у Mercury 2 и 2.5 — medium). Все тесты Inception — на medium.
mercury-3
OpenAI-совместимый. На OpenRouter и Vercel — inception/mercury-3. Есть tools и структурированные ответы.
0,5 … 1,0
Нулевую температуру, то есть строго детерминированный вывод, модель не принимает.
Закрытые
Только API: ни весов, ни квантизованных сборок. Самостоятельный запуск невозможен.
4 площадки
Inception API, OpenRouter, Baseten, Vercel AI Gateway. Новым ключам — 100 млн токенов.
Гонка на 600 токенов: заявка и реальность
Выберите источник скорости Mercury 3 и длину ответа, затем запустите гонку. Скорость соперников — по таблице самой Inception, независимо она не проверена; это единственная возможность сравнить всех по одной шкале.
Таблица: скорость по источникам
| Источник | Скорость, ток/с | Примечание |
|---|---|---|
| Inception (заявка) | 1 068 | NVIDIA GPU, без задержки до первого токена |
| OpenRouter, 24.10 | 276 | медиана лучшего провайдера (он единственный) |
| OpenRouter, 20.10 | 160 и 254 | два снимка |
| OpenRouter, неделя | 221 | P50; P75 — 137, P90 — 79, P95 — 55, P99 — 27 |
| Bito, агентные запросы | 198 | медиана запроса; пик 512 |
| GPT-6 Luna | 130 | по таблице Inception |
| Claude Haiku 5.5 | 240 | по таблице Inception |
Inception не называет число токенов в секунду для конкурентов вне своей таблицы; задержка до первого токена у Mercury 3 по OpenRouter около 1,1 с, на Hacker News её называют долгой.
Девять тестов Inception: кто впереди
Сравнение Mercury 3 с GPT-6 Luna и Claude Haiku 5.5 из таблицы самой Inception, все прогоны — на среднем уровне рассуждения. Выберите группу: в каждой строке три градусника, верхний — Mercury 3.
Таблица: все тесты Inception
| Группа | Тест | Mercury 3 | GPT-6 Luna | Claude Haiku 5.5 |
|---|---|---|---|---|
| Знания и рассуждение | GPQA Diamond | 89,23 | 86,36 | 84,51 |
| Знания и рассуждение | AA-Omniscience-Public | 46,44 | 46,94 | не указано |
| Знания и рассуждение | AA-LCR v1.1 | 77,67 | 78,30 | не указано |
| Инструкции и агенты | IFBench | 76,84 | 61,82 | 54,65 |
| Инструкции и агенты | τ³-bench Banking | 30,24 | 23,00 | 13,06 |
| Инструкции и агенты | BrowseComp+ | 55,18 | 50,50 | 45,78 |
| Код и длинный контекст | SWE-Bench Atlas | 51,08 | 33,33 | 32,26 |
| Код и длинный контекст | DeepSWE v1 | 46,31 | 37,76 | 51,62 |
| Код и длинный контекст | MRCR v2 | 75,50 | 62,72 | 78,40 |
Из 12 тестов Inception мы нашли значения для девяти. The Decoder насчитал победу в 8 из 12, eesel — в 10 из 12; таблицу целиком Inception публикует картинкой. Самые крупные отрывы заявлены на SWE-Bench Atlas (+18) и IFBench (+15 к Luna).
Что подтвердили независимые замеры
Шесть пробирок: в каждой — заявка Inception против замеров третьих лиц. Уровень ртути — наша оценка, насколько замер совпал с заявкой: чем выше, тем лучше совпадение.
Таблица: заявка и независимые замеры
| Проверка | Заявка | Независимо |
|---|---|---|
| Скорость | 1 068 ток/с | 160–276 ток/с (OpenRouter), 198 (Bito) |
| Код | лидерство на SWE-Bench Atlas, уступка Haiku на DeepSWE | 65% против 76% у Haiku в длинных сессиях Bito |
| Рабочие задачи | 50% из 50 веб-задач (TinyFish) | слайды 18-е из 24, опросы 9-е из 13, ROASBench 26,1 против 56,6 у Astra |
| Стоимость | выход ×0,70 к Luna на старте | сессия Bito в 3,4 раза дороже DeepSeek V4.1 Flash 1017 |
| Надёжность | не заявлена | ошибки структурированного вывода 2,5%, вызова инструментов 0,6% |
| Рассуждение | тесты на medium | в API по умолчанию low |
Длинные кодовые сессии: быстро, но не лучше
Bito прогнал пять моделей через длинные многоходовые сессии в Claude Code. Переключайте метрику: балл, стоимость сессии (в разах к Mercury 3) и время.
Таблица: сессии Bito
| Модель | Балл длинных сессий, % | Стоимость сессии, × к Mercury 3 | Время сессии, мин |
|---|---|---|---|
| Mercury 3 | 65 | 1,00 | 5,8 |
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 77 | 0,29 | 15,4 |
| Claude Haiku 5.5 | 76 | 1,44 | 8,1 |
| Claude Sonnet 5.5 | 77 | 2,67 | 6,8 |
| Claude Opus 5.5 | 87 | 11,30 | 17,2 |
Bito пишет, что тесты — их собственные сессии на реальной работе, судья — Claude Opus 5.5 (он же участвует в сравнении), шум между сессиями около 3 пунктов, Mercury 3 прогнан 8 длинных и 16 коротких раз при настройках по умолчанию. Это единичный независимый тест, а не отраслевой рейтинг.
Во сколько раз дешевле или дороже
Цены мы не приводим: показываем множители к GPT-6 Luna и Claude Haiku 5.5 (у них вход и выход одинаковы). Задайте долю кэша и длину ответа и посмотрите, как меняется итог.
Кэш мы применяем только к Mercury 3: скидку кэша у соперников не проверяли, а у Haiku 5.5 выше 100 тысяч токенов запроса ставки растут. Поэтому при большой доле кэша счёт честнее считать на своих данных.
Таблица: множители тарифов
| Показатель | Mercury 3, старт (−50%) | Mercury 3, обычный | GPT-6 Luna и Haiku 5.5 |
|---|---|---|---|
| Вход | ×1,00 | ×2,00 | ×1,00 (основа) |
| Выход | ×0,70 | ×1,40 | ×1,00 (основа) |
| Выход к входу | 3,5 | 3,5 | 5,0 |
| Кэшированный вход | 0,1 от входа | 0,1 от входа | не проверяли |
Стартовый тариф — со скидкой 50% без объявленной даты окончания; CEO говорил, что ищут способ сделать цены постоянными. В реальных сессиях Bito кэш в основном промахивался, поэтому дешёвые токены не сделали сессию дешёвой — см. раздел 6.
Четыре режима: скорость или глубина
Параметр reasoning_effort меняет задержку и качество. По умолчанию Mercury 3 включает low, а все тесты Inception шли на medium. Передвиньте рычаг и посмотрите, что известно про каждый уровень.
Шахматы на время — тест Spring Prompt: партии по одной минуте на сторону, вымышленные условия. Он показывает цену рассуждения в секундах, а не силу модели.
Подходит ли Mercury 3 вашей задаче
Двенадцать сценариев с вердиктом на основе заявок партнёров и независимых тестов. Фильтруйте по вердикту.
Голосовые и живые агенты
Задержка важнее глубины. У Inception есть отдельная голосовая линейка Mercury Voice; Mercury 3 в режиме instant — разумный кандидат, но проверьте задержку до первого токена.
Поиск и быстрые ответы
Партнёр Octen сообщает о медиане 0,9 с на генерацию и 2,2 с на весь ответ в поиске для умных очков. Это заявка партнёра, не независимый замер.
Обучающие подсказки
RevisionDojo сообщает, что подсказки и проверка ответов возвращаются примерно за секунду и модель встала в их стек без переделки.
Подзадачи агента
Сооснователь Inception сам называет Mercury 3 моделью уровня Haiku или Luna, лучше всего работающей как субагент, а не ведущая модель.
Веб-агенты
TinyFish заявляет 25 успешных задач из 50 в живой навигации по сайтам. Тест на собственной сборке партнёра: считайте ориентиром.
Поддержка клиентов
Партнёр Lorikeet пишет, что получил меньшую задержку и более высокие оценки, но не приводит цифр. Проверьте на своих диалогах.
Программирование
Короткие вопросы — близко к Haiku 5.5, длинные многоходовые сессии — хуже заметно. Годится для быстрых правок, не для самостоятельной разработки.
Поиск фактов в длинном тексте
Контекст до 1 млн токенов, но на MRCR v2 результат ниже, чем у Haiku 5.5 (75,50 против 78,40). Точные цитаты проверяйте.
Слайды и бизнес-аналитика
Spring Prompt: 18-е место из 24 на слайдах и 9-е из 13 в анализе опросов; готовыми к показу такие презентации не признали.
Ведущая модель длинного проекта
Многошаговая работа и устойчивое использование инструментов — слабые места по практическим тестам; зато модель отлично встаёт под ведущую.
Картинки, аудио и видео на входе
Вход и выход только текстовые; мультимодальность, по сообщениям, пока на уровне внутренних прототипов.
Свои серверы и температура 0
Веса закрыты, запустить у себя нельзя. Температура допускается только от 0,5 до 1,0, строго детерминированный вывод недоступен.
API: четыре площадки, один формат
Mercury 3 совместима с форматом OpenAI. Выберите пример и скопируйте: ключ в примерах заменён на заглушку. Помните, что без reasoning_effort включится low.
# Inception API: формат Chat Completions, совместим с OpenAI curl https://api.inceptionlabs.ai/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer ВАШ_КЛЮЧ_INCEPTION" \ -d '{ "model": "mercury-3", "messages": [{"role": "user", "content": "Объясни диффузионную модель двумя предложениями"}], "reasoning_effort": "medium", "temperature": 0.75, "max_completion_tokens": 2000 }' # без reasoning_effort включится low, а не medium
Inception API
Нативный endpoint; 100 млн токенов новым аккаунтам, карта для старта не нужна.
OpenRouter
inception/mercury-3, единственный провайдер — Inception; 276 ток/с на 24.10.
Vercel AI Gateway
Та же модель через AI SDK: generateText и streamText.
Baseten
Партнёрская модель в библиотеке; доступ по запросу к инженерам.
Inception и диффузионная ставка
Компания
Inception из Редвуд-Сити делает языковые модели на диффузии. Сооснователь Стефано Эрмон. В ноябре 2025 года компания объявляла раунд в пятьдесят миллионов долларов под руководством Menlo Ventures; среди инвесторов также Mayfield, Innovation Endeavors, M12, Snowflake Ventures, Databricks Ventures и NVentures, а из частных лиц — Эндрю Ын, Андрей Карпати и Эрик Шмидт.
Линейка
Mercury 1, 2 и 2.5, затем Mercury 3. Рядом — Mercury Voice, оптимизированная под время до первого токена в голосе, и Mercury Decide, модель классификации. Mercury 2 и 2.5 закрыты для новых пользователей, у старых доступ до 15.11.2026.
Что говорят партнёры
Octen: медиана 0,9 с на генерацию и 2,2 с на весь ответ в поиске. RevisionDojo: подсказки и проверка примерно за секунду. TinyFish: 25 из 50 живых веб-задач. Lorikeet: меньшая задержка и более высокие оценки, без цифр. Всё это заявки самих партнёров.
Самоулучшение и конкуренты
По словам CEO, рои агентов Mercury 3 помогли ускорить саму модель ещё на 16%: заявка компании, не проверена. Google DeepMind в июне выпустил диффузионную текстовую модель DiffusionGemma на 26 млрд параметров. Inception сообщает, что уже начала обучение следующей модели.
От Mercury 1 до Mercury 3
Шкала в духе градусника: главные даты линейки и первые недели жизни Mercury 3.
Mercury 1
Первая коммерческая диффузионная модель Inception. Источники расходятся в месяце выхода (февраль или июнь 2025).
Mercury 2
Добавляет рассуждение. Журнал TIME включил Mercury 2 в список лучших изобретений 2026 года (по Inception, 15.10).
Mercury 2.5
Настраиваемое рассуждение и контекст 260 тысяч токенов. Дата выхода в источниках не названа.
Mercury Voice
Модель, оптимизированная под время до первого токена в голосовых агентах.
Листинг на OpenRouter
Дата, указанная на странице модели; публичный запуск Inception датирует 19.10.
Выход Mercury 3
Блог и пресс-релиз Inception: контекст 1 млн, 1 068 ток/с, стартовая скидка 50%, 100 млн токенов новым ключам. Mercury 2 и 2.5 закрыты для новых пользователей.
Первые независимые отзывы
Spring Prompt, eesel, Саймон Уиллисон; Bito публикует тест на реальных кодовых сессиях. Скорость на OpenRouter — 160–254 ток/с.
Сегодня
OpenRouter показывает 276 ток/с и задержку около 1,1 с. Независимого индекса Artificial Analysis для Mercury 3 пока нет.
Конец доступа к Mercury 2 и 2.5
Старые клиенты с использованием до 19.10 могут пользоваться ими до этой даты; корпоративные контракты могут отличаться.
Как пользоваться из России: выберите маршрут
Самый простой путь — попробовать топовые нейросети онлайн в Strelka AI. Остальные варианты проверяйте на доступность и условия сами.
Просто попробовать
без VPN и зарубежной картыОткройте Strelka AI и пробуйте топовые модели онлайн бесплатно. Есть ли именно Mercury 3 в каталоге, мы не обещаем: актуальный список моделей смотрите в приложении.
- Регистрация и оплата картой РФ, без обходных путей
- Подходит, если нужна быстрая сильная нейросеть, а не именно эта модель
- Сравните ответы разных топовых моделей на своей задаче
Что мы не знаем и где источники спорят
Десять оговорок. Мы не утверждаем, что модель есть в каталоге Strelka AI, и не выдаём самоотчёт Inception за независимую проверку.
Почти все цифры качества — самоотчёт
Таблицу из 12 тестов составила Inception, и все прогоны сделаны на среднем уровне рассуждения. Независимой таблицы, например у Artificial Analysis, на 24.10 мы не нашли.
Скорость в живом API ниже заявленной
Заявка — 1 068 ток/с, на OpenRouter за неделю — около 221, на 24.10 — 276, в агентных сессиях Bito — 198. Преимущество перед Luna и Haiku остаётся, но не в 4–8 раз.
Сколько тестов выиграно — источники спорят
The Decoder пишет о 8 тестах из 12, eesel — о 10 из 12 против каждого соперника. Мы показали 9 тестов, значения которых нашли в открытых публикациях.
Режим по умолчанию — не тот, что в тестах
Заявленные баллы получены на medium, API без параметра включает low. Если не укажете reasoning_effort, качество может быть ниже опубликованного.
Размер модели не раскрыт
Известно только, что параметров более чем в 40 раз больше, чем у Mercury 1. Рост размера не доказывает рост качества; сколько именно параметров, неизвестно.
Стартовая скидка — временная
Цены указаны на старте с минус 50%; Inception не назвала дату окончания. Слова CEO о постоянной скидке — намерение, а не обещание.
Только API и только текст
Веса закрыты, вход текстовый. Вложение картинок, аудио или видео не поддерживается.
Тесты третьих лиц ограничены
Bito сам выбирал судью (Opus 5.5 участвовал в сравнении), Spring Prompt использовал составленные кейсы, TinyFish — собственную сборку. Это ориентиры, а не приговоры.
Даты и источники расходятся
Листинг OpenRouter датирован 16.10, блог и пресс-релиз — 19.10, новости вышли 19–21.10. eesel и OrcaRouter продают конкурирующие продукты — их оценки читайте с поправкой.
Каталог Strelka и язык
Мы не утверждаем, что Mercury 3 есть в каталоге Strelka AI. Модель обучали главным образом для английского; качество на русском отдельно не измеряли.
Частые вопросы о Mercury 3
Что такое Mercury 3?
Mercury 3 — диффузионная языковая модель компании Inception. Вместо того чтобы писать ответ по одному слову, она набрасывает ответ целиком и уточняет его за несколько проходов. Это самая крупная модель линейки: по заявлению Inception, в 40+ раз больше Mercury 1, с контекстом 1 млн токенов.
Кто создал Mercury 3 и когда она вышла?
Создала американская компания Inception из Редвуд-Сити (Калифорния), в числе основателей Стефано Эрмон. Блог и пресс-релиз датированы 19 октября 2026 года; в листинге OpenRouter стоит 16 октября. Mercury 3 — четвёртый релиз линейки после Mercury 1, 2 и 2.5.
Чем диффузионная модель отличается от обычной?
Обычная модель пишет токен за токеном слева направо и не может вернуться назад. Диффузионная создаёт черновик всего ответа и улучшает все его позиции параллельно за несколько проходов. Идея в том, чтобы лучше загрузить видеокарту; число проходов Inception не раскрывает, а схема на странице лишь иллюстрирует принцип.
Правда ли, что Mercury 3 выдаёт 1 000 токенов в секунду?
Так заявляет Inception: 1 068 ток/с на видеокартах NVIDIA. Независимые снимки OpenRouter заметно ниже: 160–254 ток/с 20 октября, медиана за неделю около 221, на 24 октября — 276. В агентных сессиях Bito медиана составила 198. Конкуренты Luna и Haiku 5.5, по таблице Inception, пишут 130 и 240 ток/с.
Насколько Mercury 3 хороша в независимых тестах?
Единого независимого индекса на 24.10 нет. Bito в реальных кодовых сессиях дал 65% против 76% у Haiku 5.5, Spring Prompt поставил модель на 18-е место из 24 в слайдах и 9-е из 13 в анализе опросов. Короткие вопросы и скорость — сильные стороны, длинные многошаговые задачи — слабые.
Дешевле ли Mercury 3, чем GPT-6 Luna и Claude Haiku 5.5?
По тарифу на старте вход стоит столько же, а выход — на 30% дешевле (×0,70). По обычному тарифу вход вдвое, выход в 1,4 раза дороже. Стартовая скидка минус 50% не имеет объявленного срока. В реальных сессиях Bito кэш часто промахивался, и сессия вышла в 3,4 раза дороже, чем у DeepSeek V4.1 Flash 1017, и дешевле, чем у Haiku 5.5.
Какой контекст и какой формат у Mercury 3?
Контекст — до 1 млн токенов (у Mercury 2.5 было 260 тыс.), ответ — до 131 072 токенов. Вход и выход только текстовые. Поддерживаются вызов инструментов и структурированные ответы; на OpenRouter ошибки структурированного вывода держатся около 2,5%.
Какой уровень reasoning_effort выбрать?
Доступны instant, low, medium и high. По умолчанию для Mercury 3 включается low (у Mercury 2 и 2.5 был medium). Заявленные тесты Inception шла на medium, поэтому для сравнения указывайте его явно. Для голоса и реального времени подходит instant, для чата и инструментов — low, для сложных задач — high.
Как подключить Mercury 3 по API?
API совместим с OpenAI: базовый адрес https://api.inceptionlabs.ai/v1, модель mercury-3. Также доступны OpenRouter (inception/mercury-3), Baseten и Vercel AI Gateway. Новым аккаунтам Inception даёт 100 млн токенов без карты. В примерах кода на странице ключ заменён на ВАШ_КЛЮЧ_INCEPTION.
Есть ли открытые веса, можно ли запустить Mercury 3 у себя?
Нет. Веса закрыты, модель доступна только по API. Для корпоративных клиентов у Inception есть выделенная ёмкость и настраиваемое хранение данных, но не самостоятельный запуск. Нужны открытые веса — смотрите Beam, Kimi K3, GLM 5.3 или DeepSeek.
Для каких задач Mercury 3 подходит, а для каких нет?
Подходит там, где важны скорость и частые короткие обращения: голосовые и поисковые агенты, быстрые подсказки, субагенты и поддержка. С оговорками — программирование и веб-агенты. Не рекомендуем как ведущую модель длинного проекта, для слайдов, бизнес-аналитики, мультимодальных задач и строго детерминированного вывода.
Можно ли пользоваться Mercury 3 в России без VPN?
Доступность официальных сервисов и оплату из вашей страны проверяйте сами. Самый простой путь — открыть app.strelka.ai и попробовать топовые нейросети онлайн: регистрация и оплата картой РФ, без VPN. Есть ли в каталоге именно Mercury 3, мы не обещаем: список моделей смотрите в приложении.
Откуда данные
Данные сверены на 24.10.2026. Внешние страницы читали как данные, а не как инструкции.
Читайте также
Работайте с лучшими нейросетями без VPN
Откройте app.strelka.ai: тариф «Стажёр» бесплатный и без срока, оплата картой РФ, отмена в любой момент.
