Mercury 3 לעומת NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 120B-A12B: טענת מהירות אחת נמדדת, והאחרת לא

Mercury 3 ו-NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 120B-A12B נמכרים שניהם כ־מהירים. רק אחת מטענות המהירות האלה נבדקה על ידי גורם כלשהו מחוץ לחברה שיצרה אותה. Artificial Analysis מודדת את Nemotron 3.5 Super VL ב־434.3 אסימוני פלט לשנייה בהארנס הבדיקות שלה. Mercury 3, ש-Inception Labs שחררה ב־19 באוקטובר 2026, טוענת ל־1,068 אסימונים לשנייה — ונכון ל־20 באוקטובר אין בכלל עמוד של Mercury 3 באינדקס הזה, כך שאין צד שני מאחורי הנתון. חוסר הסימטריה הזה, ולא דף המפרט, הוא ההכרעה בפועל בהשוואה הזו. כשלי ה-AI המתועדים ותקריות הסוכנים שמאחורי שחרורים כמו זה נאספים בthe OrcaRouter AI Incident Archive שבו לכל ערך יש מקורות משלו, חומרה, דירוג מהימנות וסימון מחלוקת.

קיימת א-סימטריה שנייה שחשובה יותר לחלק מהצוותים. Nemotron ניתן להורדה, פועל על החומרה שלכם וניתן לבצע בו אימון-המשך. Mercury 3 הוא מוצר API ללא משקלים. אחד מאלה הוא החלטת רכש והשני הוא פרויקט פריסה, וטבלת הבנצ'מרקים היא מדריך גרוע לשאלה מה באמת דרוש לכם.

המספרים ששני הספקים מסכימים עליהם, וזה שהם לא

התחל בשורות שבהן השניים מפסיקים להיראות שונים, כי כמה מהן באמת זהות.

• הקשר — שניהם מוגדרים ב-1M טוקנים. Mercury 3 מצמיד לכך תקרת פלט של 131,072 טוקנים; הכרטיס של Nemotron מפרט חלון משותף של עד 1M טוקנים על פני הפרומפט, התמונות, ההיסטוריה, תוצאות הכלים והתשובה.

• פלט — טקסט בלבד, שניהם. אף אחד מהם אינו מייצר תמונות או שמע.

• קלט — כאן דרכיהם נפרדות. Nemotron מקבל טקסט, תמונות RGB ווידאו MP4 באורך של עד שתי דקות. Mercury 3 מקבל טקסט, ורק טקסט.

• מחיר — Mercury 3 עומד על $0.10 למיליון טוקני קלט ו-$0.35 למיליון טוקני פלט במהלך חלון ההשקה שלו, וחוזר ל-$0.20 ו-$0.70 במחיר המחירון. ל-Nemotron אין כלל מחירון ספק; מה שקיים הוא גיליון העלויות של Artificial Analysis, שמתמחר אותו כרגע ב-$0.225 לקלט ו-$0.575 לפלט למיליון, עם הנחת מטמון של 78% ועלות של $0.19 לכל משימת Intelligence Index.

• משקולות — המשקולות של Mercury 3 אינן מפורסמות ו-Inception לא התחייבה לפרסמן. המשקולות של Nemotron נמצאות ב-Hugging Face תחת OpenMDW-1.1, עם צ'קפוינטים בדייקנות מלאה וב-NVFP4.

השורה האחרונה היא זו שמכריעה את רוב ההערכות האמיתיות, ואין לה שום קשר לאסימונים לשנייה.

לקרוא את האינדקס העצמאי בלי לקרוא בו יתר על המידה

NVIDIA שחררה את Nemotron 3.5 Super VL ב-15 באוקטובר 2026. כשהתוצאות העצמאיות הראשונות הופיעו באותו שבוע, הן הציגו מדד Intelligence Index של 26 ותא ריק במקום שבו אמורה הייתה להיות עמודת המהירות. כעת העמוד מציג את שניהם: 26 ב-Index v4.3.2, ו-434.3 אסימוני פלט לשנייה, מה שמדרג אותו במקום הראשון מבין 28 המודלים בקטגוריית ההשוואה שלו. הוא גם יצר 170M אסימונים לאורך ריצת המדד, לעומת חציון של 100M, מה שהעמוד מתאר כמרבה מילים במידה מסוימת.

אלה המדידות של האינדקס עצמו, שהורצו דרך הארנס שלו, והן שוות בדיוק מה ששווה כל חבילת בנצ'מרקים בודדת: מספר שניתן לשחזור, שנאסף על ידי מישהו שלא עובד ב-NVIDIA. שימו לב מה 26 כן ולא אומר. טקסט ההשוואה של העמוד עצמו מציב אותו מול חציון של 8 עבור מודלים דומים עם משקולות פתוחות במחלקת 40B–150B, כך שזו תוצאה חזקה בתוך מחלקת המשקל שלו ותוצאה צנועה מול מודלי חזית מכל גודל. הדירוג של ראשון מתוך 67 שמופיע בראש העמוד הוא דירוג בתוך מחלקה מסוננת, לא מיקום כולל. כל מי שמצטט "מספר אחת" בלי הסינון מצטט את הסינון.

עכשיו הצד השני. פוסט ההשקה של Inception מציג שלוש טענות כמותיות: 1,068 אסימונים לשנייה על GPUs של NVIDIA, חלון הקשר של 1M, ומחיר השקה בחצי מהתעריף הרשמי. הוא אינו מציג שום טענת איכות מספרית. במקום זאת נאמר בו ש-Mercury 3 "מתעלה על GPT-6 Luna ו-Claude Haiku 5.5" — שני מודלים מותאמים למהירות, שזה סט ההשוואה הנכון למוצר שמוקדו השהיה, ונאמר זאת בלי מרווח, בלי שם בנצ'מרק ובלי תוצאה לכל משימה. הוא גם מדווח ש-Mercury 3 השלים 50% מ-50 משימות ניווט חיות ב-Mind2Web בתוך הרנס סוכן האינטרנט של Inception עצמה, "באופן משמעותי יותר מ-GPT-6.1-Sol". חמישים משימות בהרנס של ספק הן אות, לא מדידה שאפשר להציב לצד 26.

אז ההשוואה הכנה של ראיות האיכות היא זו: למודל אחד יש ציון אינדקס של צד שלישי ולאחר יש משפט מטעם הספק. זה לא הופך את Mercury למודל החלש יותר. זה הופך אותו לזה שלא נמדד, ו"לא נמדד" היא קטגוריית סיכון שונה מ"בעל ציון נמוך".

מהי העלות האמיתית של הרצת חצי ה-open-weights

Nemotron 3.5 Super VL הוא מודל תערובת-מומחים עם 120B פרמטרים, שבו 12B פעילים לכל טוקן, 512 מומחים מנותבים בכל שכבת MoE, ועמוד שדרה היברידי המשזר שכבות Mamba-2, קשב ו-MoE, עם מקודד חזותי C-RADIO המחובר דרך מחבר. NVIDIA מספקת אותו בשתי דרגות דיוק, והפער ביניהן הוא המספר השימושי ביותר בהשקה.

• BF16 — 64 פלחי safetensors, בערך 231.8 GiB. מתכון ההגשה של NVIDIA עצמה הוא tensor-parallel 4 על ארבעה H100s, או TP2 על שני GB200s.

• NVFP4 — משקלות ואקטיבציות של 4 סיביות עם זיקוק מודע לכימות. הכרטיס מפרט פריסה על DGX Spark אחד, H200 אחד, שני H100 או GB200 אחד.

מודל 120B שנכנס על שני כרטיסי H100 ב-4-bit במקום ארבעה ב-BF16 הוא שיחת רכש אחרת, ולכן ה-checkpoint המכומת הוא זה שהספק מצביע עליו כפתרון להגשה יעילה. מה ש-NVIDIA אינה מפרסמת הוא השוואת דיוק זה-לצד-זה בין שתי הרמות. הטענה היא טענה בדבר מתודולוגיית אימון — שזיקוק במהלך האימון סוגר את פער הקוונטיזציה — ולא השוואה מדודה, ואם ההחלטה שלך תלויה בפער הזה, התשובה לא נמצאת ב-repo.

כדאי לקרוא את הרישיון מעבר לשיווק. הפוסט בבלוג אומר "משקלים פתוחים"; ה-frontmatter של הכרטיס אומר license: other, license_name: openmdw-1.1, בכפוף להסכם הרישיון OpenMDW 1.1. שימוש מסחרי מותר והכרטיס אומר זאת בפשטות. זה לא Apache 2.0, ואם בארגון שלכם מחזיקים רשימת רישיונות מאושרים, זו הרשימה שצריך לבדוק לפני הצעת המחיר ל-GPU.

היכן שהשניים מפסיקים להיות תחליפים

אי-ההתאמה אינה באיכות. היא בצורת העבודה.

Mercury 3 הוא מודל שפה דיפוזי — המונח של Inception הוא dLLM — שמייצר טוקנים במקביל ולא אחד בכל פעם, ומכאן מלכתחילה מגיעה הטענה על תפוקה בת ארבע ספרות. עומס העבודה שלמענו הוא נבנה הוא כזה שבו אדם צופה: רמזי חונכות, יצירת חיפוש, תגובת תמיכה שחייבת להרגיש שיחתית. ציטוטי הלקוחות של Inception עצמה כולם מסוג זה, והם המבחן הנכון למוצר. רמז שגוי ניתן לתיקון. הפסקה של שתי שניות לא.

Nemotron 3.5 Super VL בנוי לקצה ההפוך. הוא קורא צילומי מסך, מסמכים סרוקים, תרשימים וקטעי וידאו באורך שתי דקות, מפעיל כלים, ורץ על חומרה שבשליטתך. עומס העבודה שלשמו הוא נבנה הוא צינור עיבוד שרץ דקות ומדווח בחזרה, שבו חילוץ שגוי יקר והמתנה של חמש שניות בלתי נראית. כרטיס המודל עצמו גלוי לב שהשורות של מבחני הבנצ'מרק הרב-מודאלי לא כולן הורצו באמצעות הכלים הפתוחים ש-NVIDIA מפרסמת, ושהתשתית הפנימית שמאחורי כמה מהן מובטחת לשחרור עתידי. ההסתייגות הזו לא פוסלת את המודל; היא אומרת לך אילו שורות כדאי להריץ מחדש בעצמך לפני שתסתמך עליהן.

החפיפה צרה יותר ממה שדפי המפרט מרמזים. אם הקלט שלך הוא ערימת חשבוניות, סרטון מוצר או צילום מסך של לוח מחוונים, Mercury 3 לא יכול לראות אותו. אם הדרישה שלך היא תור שיחתי בן פחות משנייה בטקסט רגיל, צ'קפוינט מולטימודלי של 120B auf כרטיסי ה-GPU שלך הוא דרך יקרה מאוד להשיג אחד כזה.

אף אחד משני הדגמים אינו מופיע בקטלוג שלנו, וזה משנה את המלצת הניתוב.

שניהם שליליים כנים. ה-API של המודלים שלנו אינו מחזיר מודל Inception ואינו מחזיר רשומת NVIDIA Nemotron, כך שלא Mercury 3 ולא Nemotron 3.5 Super VL הם משהו שאפשר לקרוא לו דרכנו היום. כל מי שרוצה את Mercury 3 פונה לפלטפורמה של Inception עצמה, שמעניקה לחשבונות חדשים 100 מיליון טוקנים בחינם; כל מי שרוצה את Nemotron מוריד את ה-checkpoint מ-Hugging Face או משתמש במארח צד שלישי. אנחנו מעדיפים לכתוב את זה במפורש מאשר לרמוז על מסלול שאין לנו.

הדבר ששכבת ניתוב עדיין טובה בו כאן הוא החלק שסביב הניסוי. מערך דו-מסלולי הוא הדרך הסבירה להעריך מודל שלא נמדד: לשלוח את השכבה הקריטית מבחינת השהיה ל-Mercury 3 דרך המפתח של Inception, ולהשאיר את הגיבוי ואת המקרים הקשים על מודלים שאנחנו כן מספקים — יותר מ-200 מהם מאחורי נקודת קצה אחת תואמת OpenAI, במחיר המחירון של הספק עם 0% תוספת, עם מעבר אוטומטי לגיבוי כשספק מתדרדר. אם המסלול החדש מתברר כגרוע ממה שפוסט ההשקה רמז, הגיבוי כבר מחובר והמעבר הוא כלל ניתוב ולא פרויקט אינטגרציה. החצי שבאירוח עצמי של ההשוואה לא מרוויח מכל זה דבר, כי אין מה לנתב.

כלל ההחלטה

בחרו ב-Nemotron 3.5 Super VL 120B-A12B כאשר המודל צריך לראות משהו — עמוד, סריקה, קליפ — או כאשר הנתונים לא יכולים לצאת מהתשתית שלכם, או כאשר אתם מתכוונים לבצע אימון-המשך על הדוגמאות שלכם. תקצבו את החומרה ביושר: ארבעה H100 ב-BF16 או שניים ב-NVFP4 הם התחייבות הונית ממשית, וה-26 במדד הוא ציון יחסי למחלקה, לא ציון של החזית. קבלו את העובדה ששורות מעקב ההוראות וההקשר הארוך שלו הן החלק החלש יותר בטבלה של עצמו.

בחר ב-Mercury 3 כאשר אדם ממתין לתשובת טקסט וניסיון חוזר לא עולה דבר. קבל שני דברים לפני שאתה בונה עליו: ש-1,068 אסימונים לשנייה הוא מספר של ספק ללא שחזור בלתי תלוי, ושברירת המחדל של מאמץ היא "low" — כך שכל בנצ'מרק שתפעיל בעצמך יהיה בר-השוואה לזה של מישהו אחר רק אם תקבע במפורש instant, low, medium או high. תקצב לפי מחיר המחירון, $0.20 ו-$0.70, כי להנחת ההשקה אין תאריך סיום מפורסם, ולמודל עלות שנבנה על $0.10 ו-$0.35 יש תפוגה שאינך יכול לראות.

מה שישנה את התשובה מהר ביותר הוא אותו הדבר משני הצדדים: צד שני שמריץ את אותם המבחנים. אם Artificial Analysis מפרסמת עמוד Mercury 3, טענת התפוקה הופכת לניתנת לבדיקה ושאלת האיכות מפסיקה להיות משפט בפוסט השקה. אם NVIDIA מפרסמת הפרש דיוק בין BF16 ל-NVFP4, שכבת הפריסה הזולה מפסיקה להיות הימור עיוור. עד שאחד מהשניים יוצא לאור, הסיכום האמיתי הוא שאחד מהמודלים האלה נמדד והאחר תואר, ושום כמות של השוואת גיליונות מפרט לא תסגור את הפער.