Inception تطلق Mercury 3 بسرعة تتجاوز 1000 رمز في الثانية
الشركة أعلنت أن نموذج الانتشار اللغوي يتفوق على GPT-6 Luna وClaude Haiku 5.5 في اختباراتها الخاصة، مع دعم سياق يصل إلى مليون رمز.
أطلقت شركة Inception في 19 أكتوبر 2026 نموذج Mercury 3، وهو نموذج لغوي كبير قائم على تقنية الانتشار (dLLM) يولّد أكثر من 1000 رمز في الثانية، بحسب ما أوردته aitimes.com. وأعلنت الشركة معه منتجين جديدين هما Mercury Voice وMercury Decide.
وقالت Inception إن Mercury 3 يضم أكثر من 40 ضعف عدد المعاملات في الجيل السابق Mercury 1 Mini. وبلغت سرعة التوليد المقاسة على وحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA نحو 1068 رمزًا في الثانية. ويدعم النموذج سياقًا يصل إلى مليون رمز.
نتائج تنافسية في اختبارات الشركة
وفق معايير Inception الخاصة، سجّل Mercury 3 نتيجة 51.08 في SWE-bench Atlas مقابل 33.33 لـ GPT-6 Luna و32.26 لـ Claude Haiku 5.5. وفي IFBench بلغ 76.84، بفارق نحو 15 نقطة عن GPT-6 Luna، وسجّل 89.23 في GPQA Diamond.
غير أن Claude Haiku 5.5 تفوّق على Mercury 3 في DeepSWE v1 بنتيجة 51.62 مقابل 46.31، وكذلك في MRCR v2. ويُتاح النموذج عبر منصة Inception API وOpenRouter وBaseten وVercel، بسعر 0.20 دولار لكل مليون رمز إدخال و0.70 دولار لكل مليون رمز إخراج، مع خصم إطلاق بنسبة 50 بالمئة.
وأفاد شركاء في الوصول المبكر بنتائج ميدانية: قالت TinyFish إن Mercury 3 أنجز 50 بالمئة من 50 مهمة تصفح حقيقية على الويب، وأبلغت Octen AI عن زمن توليد وسيط قدره 0.9 ثانية وزمن استجابة إجمالي 2.2 ثانية لبحث يعمل عبر نظارات ذكية، بينما ذكرت RevisionDojo أن تلميحات الدراسة وعرض الإجابات يتمان في نحو ثانية واحدة.
وكان Mercury 1 Mini أول نموذج تطلقه Inception، وارتفع متوسط الأداء في المعايير بنحو 3 أضعاف بينه وبين Mercury 3.
أسئلة سريعة
ما هو Mercury 3؟
نموذج لغوي كبير قائم على تقنية الانتشار أطلقته شركة Inception في 19 أكتوبر 2026، ويولّد أكثر من 1000 رمز في الثانية ويدعم سياقًا حتى مليون رمز.
كم تبلغ تكلفة استخدام Mercury 3؟
0.20 دولار لكل مليون رمز إدخال و0.70 دولار لكل مليون رمز إخراج، مع خصم إطلاق بنسبة 50 بالمئة، عبر Inception API وOpenRouter وBaseten وVercel.
كيف يقارن Mercury 3 بنماذج GPT-6 Luna وClaude Haiku 5.5؟
وفق معايير Inception يتفوق Mercury 3 في SWE-bench Atlas وIFBench وGPQA Diamond، لكن Claude Haiku 5.5 يتفوق عليه في DeepSWE v1 وMRCR v2.