Mercury 3、毎秒1,068トークンで登場——しかもベンチマーク数値は一切なし

Inception Labsは2026年10月19日にMercury 3をリリースし、発表では3つの数字が前面に出されています。NVIDIA GPU上で毎秒1,068トークン、100万トークンのコンテキストウィンドウ、そしてローンチ割引が続く限り入力100万トークンあたり0.10ドルです。そこに含まれていないのは、ベンチマークスコアが1つもないことです。品質に関する主張は比較によるもの——Mercury 3は「GPT-6 LunaやClaude Haiku 5.5を上回る」——であり、投稿内の定量的な主張はすべて速度、サイズ、価格に関するものです。これは批判というより、今週そのワークロードを移すかどうかを決めているときに扱える証拠の形そのものです。本稿では、Inceptionが実際に何を出荷したのか、スコアで裏付けられていない主張が何を意味するのか、そしてビルダーが試すことと依存することの線引きをどこでするべきかを説明します。 このようなリリースの背景にある、記録されたAIの障害やエージェントのインシデントは、OrcaRouter AI Incident Archive に収集されており、各項目には独自の情報源、深刻度、信頼度グレード、異議ありフラグが付いています。

10月19日にInceptionが提示したものは何か

Mercury 3は拡散言語モデルであり、InceptionではこれをdLLMと呼んでいる。同社は、これまでにリリースされた拡散ベースのモデルの中で最も高性能だとしている。このアーキテクチャはトークンを1つずつではなく並列に生成するため、そこがスループットに関する主張の根拠となっている。Inceptionによると、このモデルは総パラメータ数でMercury 1の40倍以上だが、絶対的なパラメータ数は公開していない。また、ベンチマークスイート全体で測定された知能は、Mercury 1（mini）からMercury 3へと約3倍に向上したという。

• コンテキスト — 100万トークン（Mercury 2.5の26万トークンから増加）、最大出力は131,072トークン。

• 価格 — 定価では入力100万トークンあたり$0.20、出力100万トークンあたり$0.70。ローンチ割引の実施中は$0.10と$0.35。

• キャッシュ済み入力 — 定価では100万トークンあたり$0.02、ローンチ期間中は半額の$0.01。これは入力料金に対する慣例的な90%割引です。

• 推論エフォート — 4つの設定: instant、low、medium、high。パラメータを省略した場合、Mercury 3 のデフォルトは low ですが、Mercury 2.5 と Mercury 2 のデフォルトは medium です。

• モダリティ — テキスト入力、テキスト出力。ツール呼び出しと構造化出力は chat completions エンドポイントでサポートされています。

• APIの形態 — OpenAI互換のチャット補完機能で、temperatureは0.5～1.0の間で調整可能です。

• 利用可能性 — Inception 独自の API プラットフォーム（新規アカウントには 1 億個の無料トークンが付与されます）と、複数のサードパーティ製推論プラットフォーム。エンタープライズ向けデプロイでは、専用キャパシティ、オートスケーリング、設定可能なデータ保持が追加されます。

デフォルトのエフォート設定は、見落とされやすく、かつ最も重要になりやすい詳細です。「低」エフォートでデフォルト応答するモデルは、同じモデルを「高」にした場合より速く見え、スコアは低くなります。また、Inception自身の比較主張には、どの設定で得られた結果なのかが明記されていません。Mercury 3を自分でベンチマークする場合は、エフォートレベルを明示的に固定してください。そうしないと、あなたの数値は他の誰の数値とも比較できません。

品質に関する主張は定量的なものではなく、比較的なものである

文をもう一度読んでください：Mercury 3 は「GPT-6 Luna と Claude Haiku 5.5 を上回る」。どちらも速度最適化モデルであり、最先端のフラッグシップではない。そして、レイテンシを全面的に売りにするモデルにとって、この比較は正しい。しかし発表には優位幅も、ベンチマーク名も、タスクごとの結果も示されていないため、自分で実行しない限り、その主張を公開ハーネスで検証することはできない。

何らかの構造を伴う唯一の品質結果は、エージェントテストだ。Inceptionは、自社の本番用Webエージェントハーネス内でMercury 3をフロンティアモデルに対して実行し、実際のMind2Webナビゲーションタスク50件で、その50%を完了したと報告している。これは「GPT-6.1-Solを大幅に上回る」もので、同じトークン量と同じエージェントステップ数を使用したため、トークンあたりのコストはその何分の一かにすぎない。50件のタスクは小さなサンプルであり、ハーネスはInception自身のもので、比較対象モデルはスコアなしで名前だけが挙げられている。これは確かなシグナルではある——実際のサイトでのタスク完了は、多肢選択式のテストスイートよりもごまかしが効きにくい——が、シグナルにすぎず、調達文書に記載できる測定値ではない。

Inceptionはまた、Mercury 3が「フロンティアの推論モデルと同等」ではなく、「フロンティアの速度最適化モデルと同等かそれ以上」だと述べている。この区別はこの投稿の中で大きな役割を果たしており、額面通りに受け取る価値がある。つまりこれは、Claude Opus 5.5やGemini 4 Argonではなく、高速ティアに対抗して位置づけられたモデルなのだ。

最後のMercuryと対比して示された速度数値

毎秒1,068トークンがその見出しであり、文脈から切り離されて引用される可能性が最も高い数字です。Inceptionはこれを「NVIDIA GPUs」によるものとしていますが、ハードウェア、バッチサイズ、エフォート設定、そして単一ストリームの測定なのか集約測定なのかを明示していません。この4つはいずれも、数字を数倍単位で変えます。

存在する独立した測定は前世代に関するものだ。Artificial AnalysisはMercury 2.5を毎秒約706トークン、Mercury 2を680台と測定しており、いずれも独自のハーネスによるものだ。これらは実際の再現可能な第三者による数値であり、それらのローンチ時に添えられたベンダー数値より低い。その差はこのカテゴリーにおける通常のベンダー対独立測定の割引であり、悪意の証拠ではない — ただし、誰かが再現するまで1,068に頭の中で適用すべき割引だ。

2026年10月20日時点で、Artificial AnalysisにはMercury 3のページが存在しない。同社のモデル一覧には依然としてMercury 2.5とMercury 2が掲載されており、Mercury 3のURLは何も返さない。したがって、公開から1日経った今も、速度に関する主張には独立した検証がまだない。それはいずれ変わるだろう。注目すべきは、その数値が1,068付近に落ち着くかどうかではなく、中立的な評価ハーネスの下でもMercury 2.5との差がInceptionの説明が示唆するほど広いままかどうかである。

ローンチ割引がもたらす価値と、もたらさないもの

50%削減は一時的——「ローンチ時」——とされており、終了日は示されていません。これは料金表ではなくプロモーション料金であり、$0.10/$0.35に基づくコストモデルには、目に見えない有効期限があります。計画の基準にすべきは定価です。

具体的な比較をすると、その規模がはっきりします。サポートまたは検索のワークロードで、1日あたり入力1,000万トークン、出力4,000万トークンとします。定価では、Mercury 3のコストは入力が2ドル、出力が28ドルで、1日30ドルです。ローンチ時の料金では、同じトラフィックのコストは1ドルと14ドルで、1日15ドルです。1か月ではおよそ900ドル対450ドルになります。このプロモーションは、中級の自己回帰モデルに対するこのモデルの定価上の優位性の全体とほぼ同じ価値があります。有用ではありますが、それを前提にアーキテクチャを設計する理由にはなりません。

キャッシュ入力の料金体系こそが、エージェントワークロードの実際のコスト構造を変えるものです。エージェントは各ステップで同じシステムプロンプトとツール定義を再送信するためです。キャッシュトークン100万あたり$0.02なら、20,000トークンのプリアンブルは1回あたり$0.004ではなく$0.0004で済みます。50ステップのエージェント実行では、プリアンブル代が20セントではなく2セントになります。これは、タスクあたりの価格として成立するか、採算ぎりぎりかという違いです。

Inceptionはチャットボットを販売しているのではない

ローンチは単一モデルではなくポートフォリオを軸に打ち出されており、その枠組みから、この製品が誰向けなのかが分かる。Mercury Voiceは音声エージェントにおける最初の回答トークンまでの時間に最適化されており、Mercury Decideは別エンドポイント上の分類・スコアリングモデルで、入力100万あたり2セント、出力は無料という価格設定だ。Inceptionの顧客の声はすべて、レイテンシに敏感な本番システムに関するものだ。TinyFishのWebエージェントハーネス、RevisionDojoの学習フィードバック、Octenの検索生成、Lorikeetのサポートなどである。

これらは、2秒の応答が製品要件であり、5秒かかればバグとみなされるようなワークロードだ。また、これらは間違えてもリカバリーが効くワークロードでもある——的外れなヒント、的外れな検索結果、エスカレーションされたサポート対応——まさに、ベンチマークスコアが公開されていないモデルを安心して試せるリスクプロファイルそのものだ。

今週、これによって建設業者はどうなるのか

Mercury 3はOrcaRouterのカタログにありません。当社のモデルAPIは現在、Inceptionのどのモデルに対しても何も返さず、当社サイトにはMercury 3のモデルページも存在しません。そのため、これを呼び出したい人はInception自身のプラットフォームか、Inceptionが掲載しているサードパーティホストのいずれかを利用することになります。当社にない経路を示唆するよりも、それを率直に伝えたいと考えています。

この状況で当社のルーティングレイヤーが役立つのは、新しいモデルそのものではなく、そのモデルの周辺部分です。実績のない異常なほど高速なリリースで機能するパターンは、2モデル経路です。レイテンシーが重要な層はInceptionのキー経由でMercury 3に送り、フォールバックと難しいケースは当社が実際に取り扱っているモデルに残します — それら200以上を1つのOpenAI互換エンドポイントの背後に置き、プロバイダー定価でマークアップ0%、プロバイダーが劣化した場合の自動フェイルオーバー付きです。速度が効くところでは速度を、重要なところではセカンドオピニオンを得られ、フォールバックのために別の統合は不要です。

今後数週間で注目に値するのは3点だ。第一に、独立したMercury 3の測定だ。これによってスループットの数値と品質面での位置づけの両方が一度に決まる。第二に、Inceptionが自社の数値の背後にあるエフォート設定とハードウェアを公開するかどうか。それらがなければベンチマークは再現できないからだ。第三に、ローンチ割引に終了日が設定されるかどうか——定価はMercury 2.5の出力レートより33%低く、Claude Haiku 5.5のおよそ5分の1であり、モデルを40倍にスケールしたばかりの企業には、プロモーション用の数値を人々に覚えていてほしい数字にしたい理由がある。

それまでの間、正直にまとめるとこうだ。Mercury 3 は、筋の通ったアーキテクチャ上の説明を備えた本物のリリースであり、価格は真に攻撃的で、品質に関する主張は Inception の外部ではまだ誰も検証していない。レイテンシに縛られたワークロードで、人間またはエスカレーション経路がループ内に含まれるなら、1週間の評価を正当化するには十分だ。誤った回答のコストが高く、かつ監視されていないあらゆる用途では、移行を正当化するにはまだ十分ではない。