Mercury 3: nieuw AI-model belooft acht keer snelheid van concurrenten

Inception, een AI-bedrijf uit Californië, presenteert met Mercury 3 zijn krachtigste taalmodel tot nu toe. Het bedrijf claimt dat het model op kwaliteit de recent uitgebrachte snelle varianten van concurrenten evenaart of overtreft, terwijl het vier tot acht keer sneller werkt. Uit Inceptions eigen benchmarks blijkt dat Mercury 3 in acht van de twaalf tests beter scoort dan GPT-6 Luna van OpenAI en Claude Haiku 5.5 van Anthropic, met de grootste voorsprong bij instructievolging en autonoom programmeren. Op de langere programmeertest DeepSWE en bij het terugvinden van informatie in lange teksten doet Claude Haiku 5.5 het juist beter, en GPT-6 Luna wint twee tests van onderzoeksbureau Artificial Analysis; onafhankelijke metingen zijn er nog niet. Mercury 3 verwerkt volgens Inception 1.068 tokens per seconde op gangbare Nvidia-chips, tegenover ongeveer 240 voor Claude Haiku 5.5 en 130 voor GPT-6 Luna, en kan in één keer tot een miljoen tokens aan informatie verwerken, goed voor lange documenten of uitgebreide gesprekken.

Andere bouwwijze dan gangbare AI-modellen

Het verschil met de meeste bekende chatbots zit in de onderliggende techniek. Reguliere taalmodellen bouwen een antwoord woord voor woord op, in volgorde. Mercury 3 is een zogeheten diffusiemodel: het genereert en verfijnt meteen meerdere delen van een antwoord tegelijk, parallel aan elkaar. Dat maakt het in potentie veel sneller, zeker bij toepassingen waarin gebruikers snel respons verwachten. Tot nu toe gold vaak de vuistregel dat snellere modellen minder slim zijn en slimmere modellen trager. Inception zegt met Mercury 3 te bewijzen dat die afweging niet per se nodig is. Het model is volgens oprichter Stefano Ermon meer dan veertig keer groter dan het allereerste model van het bedrijf, Mercury 1 uit juni 2025, maar behoudt toch een vergelijkbare snelheid; het exacte aantal parameters maakt Inception niet openbaar. Sindsdien bracht Inception ook Mercury 2 uit, met redeneervermogen, en Mercury 2.5, met een groter geheugen van 260.000 tokens. Mercury 3 vergroot dat geheugen nu naar een miljoen tokens, bijna een verviervoudiging. Voorafgaand aan de release van Mercury 2 haalde Inception overigens 50 miljoen dollar aan investeringen op, onder meer van de investeringstakken van Nvidia, Microsoft en Snowflake. Inception is daarbij niet de enige partij die op diffusietechnologie inzet: ook Google experimenteert ermee, met de demo Gemini Diffusion en het open model DiffusionGemma, dat volgens Google tot vier keer sneller werkt dan het standaardmodel Gemma 4 maar iets zwakker presteert.

Toepassingen voor ontwikkelaars en studenten

Inception richt zich vooral op toepassingen waarbij wachttijd voelbaar is voor gebruikers, zoals het geven van realtime bijles, het vertalen van gesprekken, schrijfhulpprogramma's en zogeheten AI-agents die zelfstandig meerdere taken na elkaar uitvoeren, bijvoorbeeld het doorzoeken van websites of het analyseren van systeemlogboeken. Bij dat soort ketens van stappen telt elke seconde vertraging extra op, waardoor snelheid volgens het bedrijf direct invloed heeft op de bruikbaarheid van een toepassing. Het onderwijstechnologiebedrijf RevisionDojo test Mercury 3 al in de praktijk en meldt dat studenten nu binnen ongeveer een seconde feedback, hints en uitleg krijgen op hun antwoorden. Ook andere vroege testpartners melden vergelijkbare resultaten: zoekbedrijf Octen AI, dat zoekfuncties voor smart glasses bouwt, zag de mediane reactietijd dalen naar 0,9 seconden en het hele proces naar 2,2 seconden, waar trage antwoorden volgens oprichter Kuan Zou op smart glasses al snel 'kapot' aanvoelen. Onderwijsbedrijf General Learning meldt dat het nu binnen ongeveer een seconde hints en verbeteringen aan studenten geeft, klantenservicebedrijf Lorikeet rapporteert kortere reactietijden met betere resultaten, en bij AI-agentbedrijf TinyFish AI loste Mercury 3 25 van de 50 navigatietaken op echte websites op, meer dan het model GPT-6.1-Sol van OpenAI. Mercury 3 is beschikbaar via de eigen API van Inception en via platforms als Baseten, OpenRouter en Vercel. Doordat het model dezelfde technische indeling gebruikt als de API van OpenAI, kunnen ontwikkelaars het naar eigen zeggen zonder grote aanpassingen inpassen in bestaande software. Het model kost normaal 0,20 dollar per miljoen invoertokens en 0,70 dollar per miljoen uitvoertokens, maar Inception geeft bij de lancering vooralsnog 50 procent korting op die prijzen; daarna wordt uitvoer bij Mercury 3 duurder dan bij GPT-6 Luna en Claude Haiku 5.5, die voor kortere invoer beide 0,50 dollar per miljoen tokens rekenen, al rekenen die concurrenten bij hele lange prompts juist een veel hoger tarief. Ermon liet weten dat het bedrijf inmiddels is begonnen met de training van een opvolger.