النقاط الرئيسية
- أطلقت شركة الذكاء الاصطناعي الناشئة Inception نموذج Mercury 3، وهو نموذج لغة قائم على الانتشار. فبدلاً من كتابة النص كلمة بكلمة، يُحسّن مسودة أولية من الإجابة كاملةً خطوة بخطوة. وتقول Inception إن هذا يجعله أسرع بكثير من النماذج القياسية.
- في المعايير الداخلية لشركة Inception، يولّد Mercury 3 أكثر من 1,000 رمز في الثانية على وحدات معالجة الرسومات من Nvidia. ويتصدر المنافسين مثل GPT-6 Luna وClaude Haiku 5.5 في 8 من 12 اختباراً.
- يمكن للنموذج معالجة ما يصل إلى 1 مليون رمز في وقت واحد، ويستخدم واجهة برمجة متوافقة مع OpenAI. بنت Inception النموذج أساساً لتطبيقات الوقت الفعلي التي تكون فيها السرعة مهمة، مثل وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين والنظارات الذكية ودعم العملاء.
تقول Inception إن نموذج اللغة الجديد Mercury 3 يتفوق على GPT-6 Luna وClaude Haiku 5.5 في مجموعة من المعايير بينما يعمل أسرع بأربع إلى ثماني مرات.
في إعلانها، تسمي الشركة Mercury 3 نموذج اللغة الانتشاري الأكثر قدرة الذي صدر حتى الآن.
تأتي السرعة من طريقة بناء النموذج. فالنماذج مثل GPT أو Claude تكتب كلمة واحدة في كل مرة، لذا يجب على كل كلمة جديدة أن تنتظر الكلمة التي قبلها. أما نماذج الانتشار فهي معروفة بشكل أفضل من توليد الصور. فهي ترسم أولاً نسخة أولية تقريبية من الإجابة كاملةً ثم تُحسّنها على عدة مراحل، مولّدةً كلمات كثيرة في وقت واحد. يشرح التقرير التقني من Google حول DiffusionGemma الفكرة الأساسية.
تقدم Mercury 3 أضيق مما يشير إليه الإعلان
يحكي جدول المعايير الخاص بشركة Inception نفسها قصة أكثر تبايناً. يفوز Mercury 3 في 8 من 12 اختباراً، مع عمل النماذج الثلاثة بإعدادات متوسطة. الفجوة هي الأوسع في اتباع التعليمات. ففي IFBench، يحصد Mercury 3 76.84 نقطة، أي 15 نقطة أكثر من GPT-6 Luna. كما يتقدم بوضوح في البرمجة المستقلة على SWE-Bench Atlas بـ 51.08 نقطة، بينما يبلغ منافساه 33.33 و32.26. إعلان
يفوز Claude Haiku 5.5 في اختبار البرمجة الأطول DeepSWE. كما أنه أفضل في العثور على المعلومات في النصوص الطويلة. ويتقدم GPT-6 Luna بفارق ضئيل في اختبارين من Artificial Analysis. أما نظرة Inception المختصرة فهي أكثر حذراً، إذ تصف جودة Mercury 3 بأنها مماثلة أو أفضل.
وفق Inception، يولّد Mercury 3 بمعدل 1,068 رمزاً في الثانية على وحدات معالجة الرسومات من Nvidia. وفي مقارنة الشركة، يحقق Claude Haiku 5.5 حوالي 240 وGPT-6 Luna حوالي 130. لا توجد اختبارات مستقلة بعد.
تقول Inception إن Mercury 3 يحتوي على أكثر من 40 ضعفاً من المعاملات مقارنة بـ Mercury 1 لكنه يعمل بنفس السرعة. كما تضاعفت الأداء ثلاث مرات منذ Mercury 1 mini الصغير. وترى Inception في ذلك إشارة إلى أن نماذج الانتشار تتحسن بموثوقية مع توسعها، تماماً مثل نماذج اللغة القياسية. ويظل عدد المعاملات الدقيق غير معلن.
يستهدف Mercury 3 التطبيقات التي تتراكم فيها التأخيرات الصغيرة
تسوّق Inception نموذج Mercury 3 أساساً لوكلاء الذكاء الاصطناعي والبحث ودعم العملاء والتدريس. فوكلاء الذكاء الاصطناعي يكملون المهام على many خطوات منفصلة وينتظرون النموذج عند كل خطوة. وتتراكم تلك التأخيرات الصغيرة بسرعة. إعلان
يتقاسم شركاء الوصول المبكر نتائجهم في الإعلان، ومعظمهم يركز أيضاً على السرعة. تبني Octen AI ميزات بحث للنظارات الذكية. "على النظارات الذكية، الإجابة التي تستغرق خمس ثوانٍ تبدو معطلة"، يقول المؤسس كوان زو. ويقول إن البحث نفسه استغرق حوالي 80 مللي ثانية فقط، وكان نموذج اللغة هو العائق. ومع Mercury 3، وصلت الاستجابة الوسيطة بعد 0.9 ثانية. واستغرقت العملية الكاملة 2.2 ثانية.
تقول شركة التعليم General Learning إنها الآن تقدم تلميحات وتصحيحات للطلاب في حوالي ثانية واحدة. ويبلغ مزود خدمة العملاء Lorikeet عن أوقات استجابة أسرع مع نتائج أفضل. وفي TinyFish AI، يقول المؤسس المشارك شوهاو تشانغ إن Mercury 3 أُعطي 50 مهمة تنقل على مواقع حقيقية. وحلّ 25 منها، متفوقاً على GPT-6.1-Sol. ولا يقدم تشانغ رقماً لنموذج OpenAI.
قد لا يدوم تسعير الإطلاق المنخفض لـ Mercury 3
التسعير العادي هو $0.20 لكل مليون رمز إدخال و$0.70 لكل مليون رمز إخراج. وتخفض Inception الأسعار إلى النصف عند الإطلاق. ولم تقل متى ينتهي الخصم. بعد ذلك، سيكلف Mercury 3 أكثر للإخراج من GPT-6 Luna وClaude Haiku 5.5، على الأقل للمدخلات الأقصر، حيث يتقاضى كلاهما $0.50. أما للطلبات الطويلة جداً، فيتقاضى كلا المنافسين أسعاراً أعلى بكثير. ويمكن لـ Mercury 3 التعامل مع ما يصل إلى 1 مليون رمز في وقت واحد.
النموذج متاح على منصة Inception الخاصة بالإضافة إلى OpenRouter وBaseten وVercel. وهو يستخدم نفس واجهة البرمجة الخاصة بنماذج OpenAI، لذا تقول Inception إن المطورين يمكنهم التبديل بجهد قليل.
في فبراير، أطلقت شركة Inception Mercury 2الذي أسمته أول نموذج انتشاري قادر على التفكير عبر خطوات وسيطة قبل الإجابة. وقبل ذلك، جمعت الشركة الناشئة 50 مليون دولار. ومن بين الداعمين NVentures وM12 وSnowflake Ventures، وهي الذراعان الاستثمارتان لشركتي Nvidia وMicrosoft وSnowflake.
تعمل Google على النهج نفسه. فقد عُرض Gemini Diffusion لتجربته، تلاه في يونيو النموذج المفتوح DiffusionGemma. وتقول Google إنه يعمل بسرعة تصل إلى أربعة أضعاف سرعة Gemma 4 القياسي لكنه يقدم نتائج أضعف قليلاً.
المصدر: Inception Labs / Mercury 3