Mercury 3 โมเดลภาษาแบบ diffusion รุ่นที่สาม

Inception Labs ประกาศ Mercury 3 เมื่อ 19 ตุลาคม 2026 โดยเขียนว่า "Today we're introducing Mercury 3, the most capable diffusion-based LLM released to date." ประโยคนี้อ้างว่าเป็นโมเดลแบบ diffusion ที่เก่งที่สุดเท่าที่เคยเปิดตัวจากทุกค่าย ซึ่งเป็นคำอ้างของบริษัทเอง (Inception Labs)

โมเดลแบบ diffusion สร้างคำตอบโดยเริ่มจากร่างหยาบแล้วขัดหลายคำให้ชัดพร้อมกัน ต่างจากโมเดลทั่วไปที่เขียนทีละคำ รายละเอียดกลไกและรุ่นก่อนหน้าอยู่ที่ mercury-2-5-diffusion-llm

ตัวเลขที่บริษัทให้ไว้

หน้าประกาศระบุความเร็ว 1,068 โทเคนต่อวินาทีบนการ์ด NVIDIA โดยไม่บอกรุ่นการ์ด batch size หรือจำนวนงานที่รันพร้อมกัน หน้าต่างบริบทขยายเป็น 1 ล้านโทเคนจาก 260,000 โทเคนของ Mercury 2.5 ซึ่งข้อมูลบน OpenRouter ก็ระบุตรงกัน (OpenRouter) บริษัทบอกด้วยว่าโมเดลใหญ่กว่า Mercury 1 มากกว่า 40 เท่า

ด้านคุณภาพ บริษัทเขียนว่าในชุดทดสอบหลายชุด Mercury 3 ทำได้ดีกว่า GPT-6 Luna และ Claude Haiku 5.5 และเร็วกว่า 4 ถึง 8 เท่า แต่เนื้อหาในบล็อกไม่มีคะแนนหรือความเร็วของรุ่นที่ใช้เทียบ ในกระทู้ Hacker News มีผู้ใช้พูดถึงคะแนน DeepSWE ซึ่งบอกเป็นนัยว่าอาจมีกราฟคะแนนอยู่ที่ใดที่หนึ่ง แต่ผู้ตรวจของเราหาไม่พบ

ราคาและช่องทาง

ราคาป้ายคือ 0.20 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนขาเข้าและ 0.70 ดอลลาร์ขาออก ช่วงเปิดตัวลดครึ่งราคาเหลือ 0.10 และ 0.35 ดอลลาร์ และโทเคนที่อ่านจากแคชลด 90% จากราคาขาเข้า ทั้งหน้าบล็อกและหน้าโมเดลไม่ได้บอกวันสิ้นสุดของราคาช่วงเปิดตัว (Inception Labs Models)

ใช้ได้ผ่าน Inception API Platform, OpenRouter, Baseten และ Vercel และ API เรียกแบบเดียวกับ API ของ OpenAI จึงเสียบเข้าระบบเดิมได้โดยไม่ต้องเขียนใหม่ บริษัทให้โทเคนทดลองฟรี 100 ล้านโทเคน ข้อมูลบน OpenRouter แสดงว่าโมเดลขึ้นรายการตั้งแต่ราว 16 ตุลาคม ก่อนวันประกาศสามวัน

เสียงจากลูกค้าคือคำรับรอง ไม่ใช่การวัดอิสระ

หน้าประกาศมีคำกล่าวของลูกค้าที่ได้ลองก่อนสี่ราย ซึ่งบริษัทเลือกมาเอง Shuhao Zhang ผู้ร่วมก่อตั้ง TinyFish AI เล่าว่าทีมรัน Mercury 3 ในระบบ web agent ของตัวเองกับงานนำทางเว็บ Mind2Web แบบสด 50 งาน และเขียนว่า "Mercury 3 completed 50% of them, significantly more than GPT-6.1-Sol." โดยไม่ได้บอกตัวเลขของ GPT-6.1-Sol

Kuan Zou ผู้ก่อตั้ง Octen AI รายงานเวลาสร้างคำตอบค่ากลาง 0.9 วินาที แต่เวลาตอบสนองทั้งกระบวนการค่ากลางอยู่ที่ 2.2 วินาที ตัวเลขสองตัวนี้จึงต้องไม่สลับกัน

ยังไม่มีผู้วัดอิสระ และผู้ใช้วัดได้ช้ากว่าตัวเลขประกาศ

ณ 20 ตุลาคม 2026 หน้าโมเดล Mercury 3 บน Artificial Analysis ยังไม่มี และหน้าผู้ให้บริการ Inception แสดงเพียงสองโมเดลคือ Mercury 2.5 และ Mercury 2 (Artificial Analysis)

ในกระทู้ Hacker News ที่ได้ 213 คะแนน ผู้ใช้หลายคนลองเองแล้ววัดได้ราว 160 ถึง 400 โทเคนต่อวินาที ต่ำกว่าตัวเลขประกาศมาก Simon Willison เรียกความเร็วว่าน่าผิดหวังเล็กน้อย และผู้ใช้ที่ระบุตัวว่าเป็นผู้ร่วมก่อตั้ง Inception ก็อธิบายโมเดลว่าอยู่ในระดับเดียวกับ Haiku หรือ Luna ไม่ใช่ระดับ Opus ทั้งหมดนี้เป็นการลองแบบไม่เป็นระบบ ไม่ใช่ชุดทดสอบ (Hacker News)

ทำไมเรื่องนี้สำคัญกับคนทำงาน

งานที่มีคนรอคำตอบสดๆ เช่น แชตบริการลูกค้า ผู้ช่วยบนแว่นอัจฉริยะ หรือการเติมข้อความระหว่างพิมพ์ ความเร็วกับราคาสำคัญพอๆ กับความฉลาด Mercury 3 เพิ่มทางเลือกในกลุ่มนี้ด้วยราคาขาออกต่ำกว่า 1 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนและบริบทยาวพอใส่เอกสารใหญ่ได้

วิธีประเมินที่เหมาะคือทดสอบกับงานจริงของตัวเองแล้ววัดความเร็วเอง เพราะตัวเลขในประกาศไม่มีเงื่อนไขการวัด และราคาช่วงเปิดตัวที่ไม่มีวันหมดอาจเปลี่ยนได้โดยไม่ต้องแจ้งล่วงหน้า

ดูเทียบกับ claude-haiku-5-5 และ gpt-5-6-family ซึ่งเป็นกลุ่มโมเดลราคาประหยัดที่บริษัทเลือกมาเทียบ

คำถามที่ยังไม่มีคำตอบ

• ความเร็ว 1,068 โทเคนต่อวินาทีวัดบนการ์ดรุ่นไหนและที่จำนวนงานพร้อมกันเท่าไร
• คะแนนชุดทดสอบที่ใช้เทียบกับ GPT-6 Luna และ Claude Haiku 5.5 อยู่ที่ไหน
• ราคาช่วงเปิดตัวจะสิ้นสุดเมื่อไร
• ผู้วัดอิสระอย่าง Artificial Analysis จะขึ้นผลเมื่อไร