ABD merkezli yapay zeka şirketi Inception, bu hafta kendilerinden beklediğimiz kadar iddialı bir modelle karşımızda. Şirket, yeni dil modeli Mercury 3'ün GPT-6 Luna ve Claude Haiku 5.5 gibi en üst modelleri bile bazı performans testlerinde geride bıraktığını ve bunlardan 4 ila 8 kat daha hızlı çalışabildiğini iddia ediyor. NVIDIA ekran kartlarında saniyede 1.000'den fazla token üretebildiği belirtilen model, aynı zamanda 1 milyon tokenlık bağlam penceresiyle de öne çıkıyor.
Mercury 3, Hızından Ödün Vermeden Daha Yetenekli Hâle Gelmeyi Hedefliyor
Geleneksel büyük dil modelleri, yanıtlarını oluştururken metni genellikle token adı verilen küçük parçalara ayırıyor ve bu parçaları sırayla üretiyor. Mercury 3 gibi diffusion tabanlı dil modelleri ise bundan farklı bir yaklaşım benimsiyor. Bu modeller, metnin birden fazla bölümünü paralel olarak oluşturarak bunları aşamalı şekilde iyileştirebiliyor. Böylece özellikle uzun yanıtların oluşturulmasında daha yüksek hızlara ulaşabiliyorlar. Inception, Mercury 3 ile bu yaklaşımın daha büyük ve yetenekli modellerde de verimli şekilde kullanılabileceğini göstermeyi amaçlıyor.
Şirketin açıklamasına göre Mercury 3, Mercury 1'den 40 kattan daha büyük olmasına rağmen saniyede 1.000 tokenın üzerinde üretim hızını koruyabiliyor. Bu, diffusion tabanlı modellerin ölçekleri büyüdükçe mutlaka yavaşlamak zorunda olmadığını gösteren önemli bir iddia. Tabii bu iddianın ne kadar doğru olduğunu görmek için önümüzdeki günlerde yapılacak bağımsız testlerin de sonuçlarını beklememiz gerekyior. Ancak Inception'ın iddiası kesinlikle dikkat çekici.
1 Milyon Tokenlık Bağlam Penceresi Sunuyor
Mercury 3'ün dikkat çeken bir diğer özelliği ise 1 milyon tokenlık bağlam penceresi. Mercury 3'ün bu alandaki kapasitesi, Inception'ın önceki modellerine kıyasla önemli bir artışı ifade ediyor. Zira şirketin bir önceki modeli olan Mercury 2.5, 260 bin tokenlık bir bağlam penceresine sahipti.
Inception, Mercury 3'ü özellikle yanıt sürelerinin kullanıcı deneyimini doğrudan etkilediği alanlarda kullanıma sunmayı hedefliyor. Etkileşimli eğitim uygulamaları, canlı çeviri araçları, yazma asistanları ve otomatik yazılım ajanları bu alanların başında geliyor. Şirket, modelin hâlihazırda bazı müşteriler tarafından gerçek iş akışlarında test edildiğini de belirtiyor. Eğer şirketin performans tarafındaki iddiası doğruysa, önümüzdeki dönemde bu iş birliklerinin sayısı da hızla artacaktır.
İyi de bahsettikleri seviyeler Qwen3.8 27B (xhigh) seviyeleri. Yani açık kaynak kodlu sistemler arasında bile çok aşağılarda. Deepseek falan daha bu sistem ile gayet hızlı ve bu seviyelerden çok daha iyi zekada sonuçlar üretebiliyor.
Mercury 3, Hızından Ödün Vermeden Daha Yetenekli Hâle Gelmeyi Hedefliyor
https://x.com/StefanoErmon/status/2112222911218291051
Geleneksel büyük dil modelleri, yanıtlarını oluştururken metni genellikle token adı verilen küçük parçalara ayırıyor ve bu parçaları sırayla üretiyor. Mercury 3 gibi diffusion tabanlı dil modelleri ise bundan farklı bir yaklaşım benimsiyor. Bu modeller, metnin birden fazla bölümünü paralel olarak oluşturarak bunları aşamalı şekilde iyileştirebiliyor. Böylece özellikle uzun yanıtların oluşturulmasında daha yüksek hızlara ulaşabiliyorlar. Inception, Mercury 3 ile bu yaklaşımın daha büyük ve yetenekli modellerde de verimli şekilde kullanılabileceğini göstermeyi amaçlıyor.
Şirketin açıklamasına göre Mercury 3, Mercury 1'den 40 kattan daha büyük olmasına rağmen saniyede 1.000 tokenın üzerinde üretim hızını koruyabiliyor. Bu, diffusion tabanlı modellerin ölçekleri büyüdükçe mutlaka yavaşlamak zorunda olmadığını gösteren önemli bir iddia. Tabii bu iddianın ne kadar doğru olduğunu görmek için önümüzdeki günlerde yapılacak bağımsız testlerin de sonuçlarını beklememiz gerekyior. Ancak Inception'ın iddiası kesinlikle dikkat çekici.
1 Milyon Tokenlık Bağlam Penceresi Sunuyor
Mercury 3'ün dikkat çeken bir diğer özelliği ise 1 milyon tokenlık bağlam penceresi. Mercury 3'ün bu alandaki kapasitesi, Inception'ın önceki modellerine kıyasla önemli bir artışı ifade ediyor. Zira şirketin bir önceki modeli olan Mercury 2.5, 260 bin tokenlık bir bağlam penceresine sahipti.
Ayrıca Bkz.AI Günlükleri: Yapay zekâ dünyasında bu hafta (20 Ekim 2026)
Inception, Mercury 3'ü özellikle yanıt sürelerinin kullanıcı deneyimini doğrudan etkilediği alanlarda kullanıma sunmayı hedefliyor. Etkileşimli eğitim uygulamaları, canlı çeviri araçları, yazma asistanları ve otomatik yazılım ajanları bu alanların başında geliyor. Şirket, modelin hâlihazırda bazı müşteriler tarafından gerçek iş akışlarında test edildiğini de belirtiyor. Eğer şirketin performans tarafındaki iddiası doğruysa, önümüzdeki dönemde bu iş birliklerinin sayısı da hızla artacaktır.
Kaynak:https://interestingengineering.com/ai-robotics/mercury-3-diffusion-model-8-times-faster
Haberi Portalda Gör