Inception lança Mercury 3: modelo de IA rivaliza com GPT-6 Luna e Claude Haiku 5.5 com até 8x mais velocidade

A startup Inception AI colocou no ar o Mercury 3, seu modelo flagship. Nos benchmarks da própria empresa, o Mercury 3 superou o GPT-6 Luna, da OpenAI, e o Claude Haiku 5.5, da Anthropic, em oito de doze testes – com uma vantagem que chama a atenção: entregou os resultados de quatro a oito vezes mais rápido.

O salto de velocidade não é pequeno. Enquanto o GPT-6 Luna processa cerca de 130 tokens por segundo e o Haiku 5.5 chega a 240, o Mercury 3 atingiu 1.068 tokens por segundo em GPUs da Nvidia. A diferença faz diferença em aplicações onde cada milissegundo conta, como óculos inteligentes ou assistentes de tutoria.

A difusão que acelera a conversa

A diferença técnica explica o desempenho. Modelos convencionais escrevem a resposta um token depois do outro, em sequência. O Mercury 3, que usa a arquitetura de difusão, rascunha a resposta inteira de uma vez e depois refina cada posição em paralelo em poucas passadas. É como desenhar um borrão e ir ajustando os detalhes, em vez de traçar linha por linha.

O CEO e cofundador Stefano Ermon disse que a pergunta que a empresa mais ouviu desde o Mercury 1 é se a difusão escala. Para ele, os limites são de “computação e dados, não de barreiras algorítmicas fundamentais”. A empresa não revelou a contagem de parâmetros do Mercury 3, apenas que é mais de 40 vezes maior que a do Mercury 1. A janela de contexto cresceu para 1 milhão de tokens, contra 260 mil do Mercury 2.5. O treinamento do sucessor já começou.

Onde o Mercury 3 ganha (e onde perde)

Nos testes, a maior vantagem sobre o GPT-6 Luna apareceu em programação: no SWE-Bench Atlas, o Mercury 3 marcou 51,1 contra 33,3 do modelo da OpenAI e 32,3 do Claude Haiku 5.5. Já no DeepSWE, outro benchmark de código, o Haiku 5.5 passou na frente por 51,6 a 46,3. O Mercury 3 também ficou atrás em um teste de contexto longo, e o GPT-6 Luna venceu em dois testes por menos de um ponto cada. Nenhum grupo externo publicou resultados próprios até agora.

A velocidade, no entanto, já conquistou clientes. Kuan Zou, CEO da Octen AI, que faz busca em tempo real para óculos inteligentes, disse que “uma resposta que leva cinco segundos parece quebrada”. O tempo mediano de geração nos testes da Octen foi de 0,9 segundo. No aplicativo de tutoria RevisionDojo, o CTO Michael Tong contou que dicas e respostas corrigidas agora voltam em cerca de um segundo.

Preço e acesso para desenvolvedores

O Mercury 3 custa US$ 0,20 (cerca de R$ 1,00) por milhão de tokens de entrada e US$ 0,70 (cerca de R$ 3,51) por milhão de tokens de saída, com entrada em cache 90% mais barata. Uma promoção de lançamento corta os dois valores pela metade por tempo limitado. O GPT-6 Luna e o Haiku 5.5 cobram US$ 0,10 (cerca de R$ 0,50) e US$ 0,50 (cerca de R$ 2,51) para prompts típicos. Desenvolvedores podem acessar o modelo pela plataforma da Inception ou por OpenRouter, Baseten Labs e Vercel. Código escrito para a API da OpenAI precisa de mudanças pequenas para funcionar com o Mercury 3.

Valores em reais convertidos pela cotação de fechamento do Banco Central de 20/10/2026 (US$ 1 = R$ 5,01). Conversão direta, sem impostos nem taxas de importação.

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Fonte: SiliconANGLE