Mercury 3 與 GLM-5.5：搜尋查詢所要求的那場比較，針對確實存在的模型來執行

並沒有 GLM-5.5。Z.ai 的發布日誌止於 2026 年 8 月 26 日的 GLM-5.3-Flash，其文件索引列出 GLM-5.3、GLM-5.3-Flash 與 GLM-5.2，Hugging Face 上 zai-org 組織最新的四個儲存庫是 8 月 25 日建立的 GLM-5.3 系列，Artificial Analysis 沒有以該名稱為標題的頁面，而我們自己的目錄對 z-ai/glm-5.5 回傳 model-not-found。五個查核介面，今天再次查核，全都查無此模型。因此，一個標題為「Mercury 3 vs GLM-5.5」的頁面只能做兩件事之一：為一個從未存在過的模型憑空編造規格表，或告訴你這個名稱可能指的是什麼，並執行真正可執行的比較。本頁做的是後者。 這類發布背後有紀錄的 AI 故障與代理事件，都彙整在 OrcaRouter AI Incident Archive，其中每筆條目都附有自己的來源、嚴重程度、信心等級與爭議標記。

現有模型是 GLM-5.3，Z.ai 於 2026 年 8 月 18 日發布，並於 8 月 25 日跟進開放權重。與之並列的是 Mercury 3，Inception Labs 於 2026 年 10 月 19 日將其作為擴散語言模型發布，具備 100 萬 token 上下文，並宣稱每秒 1,068 token 的吞吐量。這是一場真實的對決，其中包含一個真實的問題：一個經過驗證的開放權重程式碼模型，價格為 $1.26/$3.96，對上一個在其發布窗口期間輸出價格為 $0.35 的未經實測速度模型。標題中的版本號是錯的。其下方的比較則不是。

為什麼會有這個名字

GLM-5.5 是一項推測，並非官方公告。它可追溯至 2026 年 6 月流傳的一份分析師預測，該預測認為 Z.ai 的下一款旗艦模型會在 8 月的某個時間窗口推出；但 8 月最終以 GLM-5.3 收尾。分析師依據 Z.ai 的發布節奏，如今預期下一版將編號為 5.4，落在約 10 月 8 日至 11 月 9 日的窗口內。今天是 10 月 20 日——正處於該窗口內，卻尚未有任何產品發布。

本部落格已報導這個名稱十幾次，每次結論都相同；而每當 {{1}}Mercury{{/1}} 推出新版本時，總會讓人想把缺席的對手當成可略過這篇文章的許可。但事實並非如此：這個查詢確實存在，而真正有用的答案，是拿它與 {{2}}Z.ai{{/2}} 實際販售的模型做比較。下文先列出標題要變得準確之前必須出現哪些內容，再實際試算現有數字。

能讓 GLM-5.5 成為一款模型的五件事

• 一個 API 識別碼——z-ai/glm-5.5 可在任何公開目錄中解析。我們的會回傳 model-not-found，glm-5.4 也一樣。

• 價目表上的一列 —— z.ai 模型 API 頁面上的一個價格。該頁面目前列出 GLM-5.3（$1.40/$4.40）、GLM-5.3-Flash（$0.15/$0.50）、GLM-5.3-FlashX（$0.37/$1.25）以及較早的模型，5.3 以上則沒有任何項目。

• 一則發布說明條目——docs.z.ai 的 New Released 頁面以條目為單位標註日期，最新日期為 2026-08-26。

• 一個權重儲存庫，或明確的「無權重」聲明——zai-org 資訊源中最新的文字儲存庫日期皆為 {{1}}2026-08-25{{/1}}。

• 一份標註日期的獨立紀錄——artificialanalysis.ai/models/glm-5-5 回傳 404，而 glm-5-3 則回傳完整頁面。

其中任何一項都會是強烈的訊號。五項同時出現，才是發布該有的樣子；一項都沒出現，就是預測該有的樣子。這項檢查可以重複執行，而且應該重新執行、而非直接採信，因為否定的結論在廠商出貨的那一刻就開始失效了。

實際規格對比

• 價格 — Mercury 3 推出時為每百萬 $0.10/$0.35，標價為 $0.20/$0.70。GLM-5.3 在我們的目錄中為 $1.26/$3.96，比 Z.ai 自家的 $1.40/$4.40 標價低 10%。

• 上下文 — 兩者皆為 1M token。Mercury 3 的輸出上限為 131,072 個 token；GLM-5.3 的輸出上限則為 128,000 個。

• 架構 — Mercury 3 是擴散模型，會平行生成 token；Inception 表示其規模比 Mercury 1 大 40 倍以上，但未給出絕對參數量。GLM-5.3 是混合專家（MoE）Transformer，Z.ai 僅在模型系列層級公布其細節。

• 速度 — Mercury 3 達 1,068 tok/s，為 Inception 公布的數字，尚未被重現。GLM-5.3 的輸出速度為 88.4 tok/s，此數據取自我們自家 playground 連續七天的流量，端到端延遲中位數為 3.3 秒。

• 獨立評分 — GLM-5.3 在 Artificial Analysis 的 Intelligence Index 上獲得 44.8 分，在其 Coding 指數上獲得 74.8 分，於其追蹤的模型中程式設計排名第 14。Mercury 3 則沒有 Artificial Analysis 頁面。

任務分數——根據 Artificial Analysis，GLM-5.3 在 Terminal-Bench 2.1 上取得 83.9%，在 Terminal-Bench 4.0 上取得 41.9%，在 GPQA Diamond 上取得 91.7%，在 τ²-Banking 上取得 50.3%。Mercury 3 未公布任何數值任務分數；其唯一結構化結果是在 50 項即時 Mind2Web 導覽任務上達到 50% 完成率。

• 權重 — GLM-5.3 為開放模型，自 8 月 25 日起於 Hugging Face 提供檢查點。Mercury 3 的權重並未公開，而 Inception 也未承諾會公開。

• 模態 — 兩者皆為文字輸入、文字輸出。

GLM-5.3 明確更值得買的一點，也是最容易驗證的一點：它已被實測。74.8 的程式碼指數與 83.9 的 Terminal-Bench 2.1 分數，告訴你在你能具體指名的任務上，這個模型表現如何。Mercury 3 則告訴你它勝過 Claude Haiku 5.5，卻沒說贏多少、贏在哪裡，也沒說是在四段努力程度設定中的哪一段。

每秒 1,068 個 token 的價值何在，又對誰有價值

Mercury 的速度主張並不是它在實際耗時上更快完成編碼任務——一個需要更多步驟或需要重試的模型，無論吞吐量多高，都可能輸掉這場競賽。它的主張是：個別回合能在人還看著螢幕時就返回。Inception 自家的客戶引述明確說明了這一點：約一秒內給出課業輔導提示、搜尋生成中位數 0.9 秒、客服回覆仍維持對話感。

GLM-5.3 每秒 88.4 個 token 是正常的自迴歸速度，對前述任何情境都會令人難受。對於一個執行六分鐘後回報結果的代理而言，這完全足夠——而這正是其基準設定檔所描述的工作負載形態：儲存庫規模的程式開發、多步驟工程、長時程的工具使用。

那才是這兩個模型之間真正的斷層線，而它不是價格。關鍵在於是否有真人正在等待。如果是，Mercury 3 的吞吐量就是產品本身，而它缺失的基準測試是一項你可以用重試預算來設限的風險。如果不是，GLM-5.3 經實測的能力就值得付出 11 倍的輸出價格溢價，因為背景代理給出錯誤答案的代價，比它省下的 token 更高。

編碼代理工作負載的成本

編碼代理是輸入密集型：每一步都需要冗長的儲存庫上下文、工具定義和對話歷史。假設每天有 3 億個輸入 token 和 1,200 萬個輸出 token，這相當於一個小團隊持續運行代理。以 Mercury 3 的發布費率計算，輸入費用為 $30，輸出費用為 $4.20，合計 $34.20。按牌價計算，則為 $60 和 $8.40，合計 $68.40。

在 GLM-5.3 上，按我們的目錄價計算，相同流量為輸入 $378、輸出 $47.52，也就是每天 $425.52。Z.ai 的牌價則會是 $420 與 $52.80，也就是 $472.80。因此，溢價在 Mercury 牌價下約為 6.2 倍，在首發期間則約為 12.4 倍。

現在來看誠實的反面因素：如果 Mercury 3 在真實程式設計任務上的完成率明顯低於 GLM-5.3，那麼這個倍數就不成立。一個只能完成三分之二任務的模型，需要多出 50% 的嘗試次數，而每次嘗試都會重新傳送儲存庫上下文。在 33% 的缺口下，實際溢價降到約 4 倍——仍然很大、仍然真實，但已不再是不用實測就能做的決定。Mind2Web 的結果只說明 Mercury 能瀏覽實際運作中的網站；它完全沒說明 Mercury 能否成功提交修補。

開放權重問題，並非定價問題

GLM-5.3 的權重已發佈在 Hugging Face 上，這意味著該模型可以自行託管、在你自己的程式碼庫上進行微調，或鎖定版本以避免遭淘汰。對於一個競爭優勢建立在微調之上的團隊而言，這就是全部的理由，而沒有任何託管方案的價格能與之競爭。Mercury 3 則不提供這樣的途徑：它是一款 API 產品，而公告中的企業方案著重於專屬運算容量與資料保留，而非把權重交到你手上。

反駁意見是經濟層面的。對多數團隊而言，自行部署一個 GLM-5.3 級別的模型，在 GPU 和維運上的花費，都高於每百萬輸入 token 收費 1.26 美元；而開放授權是保險，不是計畫。當供應商變更條款時，它很重要；而在平常的星期二，它並不重要。

將兩者並排執行

GLM-5.3 已列在我們的產品目錄中，型號為 z-ai/glm-5.3，價格為 $1.26/$3.96——這是供應商的 定價表價格，零加成，因此當 Z.ai 調整價格時，我們這邊會在當天同步生效，而不是等到下一個計費週期。Mercury 3 不在我們的產品目錄中；我們的模型 API 對每個 Inception 模型都回傳 model-not-found，所以要用它只能透過 Inception 自家的平台，該平台會給新帳戶 1 億個免費 token。我們提供 GLM-5.3 的路由，但不提供 Mercury 3 的路由，而兩者存取方式的差異正是由此而來，而非出於偏好。

要用自家流量而非發布貼文來解決這場對決，方法是盲測路由分流：將代理一半的步驟以固定努力等級透過 Inception 的金鑰送往 Mercury 3，另一半送往 z-ai/glm-5.3，並比較完成率與每項完成任務的總成本，而非每 token 成本。一個 OpenAI 相容端點即可涵蓋 GLM 端以及超過 200 個其他模型，並具備自動容錯移轉，因此若新供應商第一個月的表現不穩定，你的備援已經接好。路由 DSL 可將此分流保存為規則，這樣答案回來時只需變更設定，而非變更程式碼。

當 GLM-5.5 還只是個名字時，該做些什麼

如果你來到這裡是為了尋找 GLM-5.5，真實的答案是 Z.ai 尚未發布它，而這個編號只是預測。請留意發行說明頁面和 Hugging Face 資訊流；當儲存庫出現時，這個名稱就會成為一款模型，而這篇比較也會以好的方式變得過時。分析師預期下一款旗艦模型會在 10 月 8 日至 11 月 9 日的時間窗口內推出，多數人預期其編號為 5.4，而今天正處於該窗口內，卻尚未有任何發布。

如果你必須今天就決定，選擇會落在一個穩健的開放權重程式編寫模型（價格約為六到十二倍）與一個快得多的文字模型（沒有公開的基準測試分數）之間。若工作的產出在交付前你不會先審閱，選 GLM-5.3。若有人正在等待，而且重試成本低廉，選 Mercury 3。並按牌價為 Mercury 3 編列預算，因為讓它看起來免費的那個折扣，正是 Inception 沒有承諾會維持的數字。