Inception Mercury 3 發布：擴散語言模型飆破每秒 1068 tokens，品質打贏 GPT-6 Luna
Inception 推出史上最強擴散語言模型 Mercury 3，1,068 tokens/秒、100 萬 token 上下文，在 IFBench、GPQA Diamond、SWE-Bench Atlas 上超越 GPT-6 Luna 與 Claude Haiku 5.5，擴散架構正式進入前沿模型戰場。
Inception 在 2026 年 10 月 19 日正式發布 Mercury 3，號稱史上最強大的擴散式大型語言模型（dLLM）。這家由史丹佛教授 Stefano Ermon 創辦的公司，用一條完全不同的技術路線給出答案：生成速度超過每秒 1,068 個 tokens 的同時，在 IFBench、GPQA Diamond、SWE-Bench Atlas 三個基準測試上都打贏 OpenAI 的 GPT-6 Luna 和 Anthropic 的 Claude Haiku 5.5。
擴散模型不寫字，而是「修整」整篇答案
主流模型採自回歸（autoregressive）架構：一個字一個字依序生成，寫完第 5 個字才能寫第 6 個字。Inception 的擴散架構借用了影像生成（如 Midjourney）的思路：先用一張「雜訊草稿」產生整段回應，再在幾個粗到細的步驟中平行修正所有片段。
Mercury 3 的參數量是 Mercury 1 的 40 倍以上，證明擴散架構可以一路放大而不犧牲速度。創辦人 Ermon 在發布時表示：「擴散模型的規模限制是算力與資料，而不是演算法的基本障礙。」
基準成績：快 4 到 8 倍，品質還更好
根據 Inception 公布的官方基準，Mercury 3 在 12 個測試中 8 項領先兩位對手。最亮眼的是 SWE-Bench Atlas 拿到 51.08 分，領先 GPT-6 Luna 與 Haiku 5.5 將近 18 分。速度則達到兩者的 4 到 8 倍，這組「又快又好」的組合是業界長年認為難以兼得的。
上下文窗口同步放大到 100 萬 tokens（前代 Mercury 2.5 為 26 萬），首發定價為每百萬輸入 tokens 0.10 美元、輸出 0.35 美元，比標準定價五折。模型已在 OpenRouter、Baseten、Vercel 等平台上線，瞄準瀏覽器代理、即時搜尋代理與客服等對延遲敏感的場景。
台灣開發者的切入點
擴散模型把「生成速度」變成可規模化的優勢，直接衝擊的是代理型 AI 的成本結構：每百萬輸入 0.10 美元的價格，搭配千 tokens/秒的即時回應，正是客服機器人與銷售助理最需要的條件。OpenRouter 已確認 Mercury 3 於發布當天上線，台灣開發者可以立即串接驗證實際效能。
資料來源
- Business Wire 官方新聞稿〈Inception Launches Mercury 3, Setting a New Pareto Frontier in Speed and Intelligence〉（2026.10.19）
- Startup Fortune〈Inception Labs claims Mercury 3 beats Haiku and GPT-6 Luna at 1,068 tokens a second〉（2026.10.19）
- MarkTechPost〈Inception Releases Mercury 3 Diffusion LLM at 1,068 Tokens per Second〉（2026.10.19）