Inception lanserer Mercury 3 og lover over 1000 tokens i sekundet
Inception lanserer Mercury 3, en diffusjonsbasert språkmodell som ifølge selskapet slår GPT-6 Luna og Claude Haiku 5.5 og leverer over 1000 tokens i sekundet. Tallene er ikke uavhengig testet.
Den amerikanske KI-startupen Inception lanserte mandag Mercury 3, en språkmodell bygget på diffusjonsteknikk i stedet for den vanlige ord-for-ord-metoden. Ifølge selskapet slår modellen OpenAIs GPT-6 Luna og Anthropics Claude Haiku 5.5 på en rekke tester, og den leverer over 1000 tokens i sekundet. Modellen er tilgjengelig nå via Inceptions eget API, OpenRouter, Baseten og Vercel. Alle ytelsestall kommer fra Inception og selskapets kunder. Uavhengige målinger er ikke publisert.
Hva Inception har lansert
Inception publiserte kunngjøringen på bloggen sin 19. oktober. Medgründer Stefano Ermon, som også er professor ved Stanford, la ut lanseringen på X kl. 18:42 norsk tid.
Ifølge Inception er Mercury 3 mer enn 40 ganger større enn den første Mercury-modellen. Selskapet oppgir at resultatene på en rekke standard tester er tredoblet fra Mercury 1 (mini), mens hastigheten er den samme. Målt hastighet er 1068 tokens i sekundet på Nvidia-grafikkort, og Inception skriver at modellen er fire til åtte ganger raskere enn GPT-6 Luna og Claude Haiku 5.5. Kontekstvinduet er utvidet til én million tokens, fra 260 000 i Mercury 2.5.
Prisen er 0,20 dollar per million inndata-tokens og 0,70 dollar per million utdata-tokens. I lanseringsperioden gir Inception 50 prosent rabatt. Bufrede inndata-tokens får 90 prosent rabatt. Kunngjøringen oppgir ikke hvor lenge lanseringsrabatten varer.
Modellen er kompatibel med OpenAIs API. Ifølge Inception kan den dermed byttes inn i eksisterende systemer uten omskriving. For bedriftskunder lover selskapet dedikert kapasitet, automatisk skalering, compliance-kontroller og valgfri lagringstid for data.
Hvorfor hastighet er poenget
Vanlige språkmodeller skriver teksten ett ledd om gangen. Diffusjonsmodeller jobber med hele svaret samtidig og forbedrer det i flere runder. Inception har satset på at denne metoden gir lavere ventetid.
Selskapet retter Mercury 3 mot bruk der forsinkelse merkes: nettleseragenter, kundeservice på chat og telefon, sanntidssøk og digital undervisning. Når en KI-agent må gjøre mange steg etter hverandre, legges ventetiden sammen. Inception argumenterer for at en raskere modell lar agenten bli ferdig tidligere eller prøve flere løsninger.
Flere tidlige kunder er sitert i kunngjøringen. TinyFish AI oppgir at Mercury 3 løste halvparten av 50 nettleseroppgaver i selskapets egen testrigg, flere enn GPT-6.1-Sol. Octen AI oppgir en mediantid på 0,9 sekunder for å generere svar i sine tester. Kundeserviceselskapet Lorikeet sier at modellen var raskere enn andre modeller og scoret høyere både i deres tester og i produksjon. Dette er kundepåstander om egne arbeidslaster, ikke uavhengige tester.
Hva kunngjøringen ikke sier
Inception viser til «en rekke tester», men teksten i kunngjøringen navngir ikke hvilke tester sammenligningen med GPT-6 Luna og Claude Haiku 5.5 bygger på. Selskapet oppgir heller ikke antall parametere, hvor dataene behandles, eller om det finnes tilbud med datalagring i EU. Det er ikke oppgitt at modellen får åpne vekter.
Vår vurdering er at Mercury 3 er mest interessant der svartid koster penger eller kunder, og der oppgavene er avgrenset. For krevende analyser eller viktige beslutninger er det for tidlig å si om modellen holder mål.
Hva norske ledere bør gjøre
- Virksomheter med kundeservice, talebotter eller interne agenter der svartid er et problem, kan be teamet teste Mercury 3 mot dagens modell på egne eksempler. Mål kvalitet, feilrate og kostnad per løst sak, ikke bare hastighet.
- Avklar datalokasjon, lagringstid og databehandleravtale før persondata eller kundedata sendes til tjenesten. Kunngjøringen svarer ikke på dette.
- Regn på normalpris, ikke lanseringsrabatten, når dere vurderer langsiktig bruk.
Fordi modellen bruker samme API-format som OpenAI, er terskelen for å teste lav, og det er like enkelt å bytte tilbake.
Kilder og medier
- Inception, «Diffusion at Scale: Introducing Mercury 3» (Inception Team), datert 19.10.2026, klokkeslett ikke oppgitt på siden: Inceptions blogg
- X-post fra @StefanoErmon (Stefano Ermon, medgründer av Inception, verifisert konto), 19.10.2026 kl. 18:42 norsk tid: Stefano Ermons X-innlegg
- X-post fra @StefanoErmon om pris og tilgjengelighet, 19.10.2026 kl. 18:42 norsk tid: Stefano Ermons X-innlegg om pris og tilgjengelighet
- Kildene ble sjekket 19.10.2026.
- Illustrasjon: KI-generert med Grok Bot / hogby.ai
