# Mercury 3 di Inception: il modello a diffusione da 1.000 token al secondo contro Luna e Haiku

_Inception porta la diffusione su un modello 40 volte più grande del primo Mercury. Cosa vuol dire, i 12 benchmark del produttore uno per uno, prezzi, velocità reale e limiti._

Fonte: https://andreapirazzini.it/blog/mercury-3-inception-modello-diffusione-benchmark-prezzi · 20 ottobre 2026

> Articolo redatto da un sistema di AI a partire da fonti ufficiali: https://www.inceptionlabs.ai/blog/introducing-mercury-3.

## In breve

- Inception ha presentato il 19 ottobre 2026 Mercury 3, un modello linguistico a diffusione che genera più token in parallelo invece di uno alla volta.
- Inception dichiara 1.068 token al secondo su GPU NVIDIA, da 4 a 8 volte più veloce dei concorrenti, e un contesto di 1 milione di token.
- Nella tabella ufficiale, a livello medium, Mercury 3 vince 8 test su 12 contro GPT-6 Luna e Claude Haiku 5.5.
- Al lancio costa 0,10 $ per milione di token in ingresso e 0,35 $ in uscita, metà del prezzo pieno, senza data di fine dello sconto.
- La velocità non è ancora verificata da terzi e il livello di ragionamento predefinito è low, mentre i benchmark sono a medium.

## Perché se ne parla

Il 19 ottobre 2026 **Inception**, la società californiana che sviluppa modelli linguistici a diffusione, ha presentato **Mercury 3**. È il suo modello più grande e, secondo l'azienda, il modello a diffusione più capace mai rilasciato. Il messaggio dell'annuncio è netto: Mercury 3 supera **GPT-6 Luna** e **Claude Haiku 5.5** in una serie di benchmark, scrivendo **oltre 1.000 token al secondo**, da 4 a 8 volte più veloce.

Per un'azienda la velocità non è un vezzo tecnico. Conta negli assistenti vocali, nelle chat di assistenza, negli agenti che navigano siti e fanno decine di passaggi: ogni secondo di attesa si somma. Per capire dove si collocano i modelli piccoli e veloci di OpenAI, leggete anche [GPT-6 Sol e Luna](https://andreapirazzini.it/blog/gpt-6-sol-luna-openai-prezzi-benchmark).

- **1.068** Token al secondo in uscita su GPU NVIDIA, dichiarati da Inception
- **1M** Token di contesto, contro i 260.000 di Mercury 2.5
- **0,10 $** Per milione di token in ingresso, prezzo di lancio scontato del 50%
- **8 su 12** I test vinti contro GPT-6 Luna e Claude Haiku 5.5 nella tabella ufficiale

_Fonte: Inception, annuncio e documentazione del 19 ottobre 2026_

Tutti i benchmark di questo articolo sono **misurati da Inception**: sono dichiarazioni del produttore, non verifiche indipendenti.

## In parole semplici: cosa vuol dire «a diffusione»

Quasi tutti i modelli linguistici che usate oggi, da ChatGPT a Claude, sono **autoregressivi**: scrivono la risposta un token alla volta, da sinistra a destra, e ogni parola aspetta quella prima. Mercury lavora in un altro modo. Come i modelli che generano immagini, parte da una bozza grezza dell'intera risposta e la **rifinisce in pochi passaggi**, generando più token in parallelo, dal grossolano al preciso.

Il risultato pratico è la velocità: meno passaggi in sequenza vuol dire risposte complete in una frazione del tempo. Nell'API questo si vede anche nello streaming, che avanza a blocchi invece che parola per parola. Inception non ha pubblicato quanti passaggi usa Mercury 3.

![Grafico ufficiale «Model Quality vs. Model Size»: cinque generazioni di Mercury, da M1 mini del febbraio 2025 a M3 dell'ottobre 2026, con la qualità che sale insieme alla dimensione del modello in scala logaritmica.](https://xfzvzyxtnexwldhdjrdj.supabase.co/storage/v1/object/public/blog-media/posts/b8948944-343e-4f3d-aeca-ea35c5f619d2/9c8921dd-e777-4e69-9627-ea96289f2a45.png)
*Cinque generazioni di Mercury: secondo Inception la qualità cresce con la dimensione anche per i modelli a diffusione. Fonte: Inception.*

La domanda aperta, finora, era se questo approccio reggesse anche su modelli grandi. Inception sostiene di sì: Mercury 3 è **oltre 40 volte più grande** di Mercury 1 e, sulla media dei test standard, **tre volte più capace** di Mercury 1 mini, restando veloce. In altre parole, le leggi di crescita che valgono per i modelli autoregressivi varrebbero anche per la diffusione.

## Il video di lancio

Il video ufficiale di lancio dura 30 secondi e riassume il posizionamento: velocità o intelligenza, con Mercury 3 che promette entrambe.

[Video: Il video ufficiale di lancio di Mercury 3, pubblicato dal cofondatore Stefano Ermon. Fonte: Inception.](https://xfzvzyxtnexwldhdjrdj.supabase.co/storage/v1/object/public/blog-media/posts/b8948944-343e-4f3d-aeca-ea35c5f619d2/aa35df90-1ca7-4c16-885a-416170c03bf2.mp4)

## I benchmark, uno per uno

Questa è la tabella ufficiale dell'annuncio. Tutti i modelli sono al livello di ragionamento **medium**; in grassetto il valore migliore di ogni riga.

| Test | Mercury 3 | GPT-6 Luna | Claude Haiku 5.5 |
| --- | --- | --- | --- |
| Velocità (token al secondo) | **1.068** | circa 130 | circa 240 |
| GDPval (Elo) | **1.237,2** | 1.204,0 | 1.225,0 |
| τ³-bench Banking | **30,24** | 23,00 | 13,06 |
| MultiChallenge | **60,35** | 51,49 | 52,48 |
| AA-Omniscience | 46,44 | **46,94** | 37,22 |
| IFBench | **76,84** | 61,82 | 54,65 |
| GPQA Diamond | **89,23** | 86,36 | 84,51 |
| AA-LCR v1.1 | 77,67 | **78,30** | 74,70 |
| MRCR v2 | 75,50 | 62,72 | **78,40** |
| SWE-Bench Atlas | **51,08** | 33,33 | 32,26 |
| DeepSWE v1 | 46,31 | 37,76 | **51,62** |
| BrowseComp+ | **55,18** | 50,50 | 45,78 |
| DeepSearchQA | **71,33** | 60,00 | 65,22 |

![La tabella ufficiale dei benchmark di Mercury 3 a confronto con GPT-6 Luna e Claude Haiku 5.5, divisa in velocità e costo, ragionamento, contesto lungo, codice e ricerca.](https://xfzvzyxtnexwldhdjrdj.supabase.co/storage/v1/object/public/blog-media/posts/b8948944-343e-4f3d-aeca-ea35c5f619d2/c1eb120b-ab41-4ef5-a9dc-a195c373c095.png)
*La tabella originale da cui sono letti i valori. Fonte: Inception.*

Mercury 3 vince **8 test su 12**. Perde due volte contro GPT-6 Luna (AA-Omniscience e AA-LCR, entrambi di poco) e due volte contro Claude Haiku 5.5 (MRCR v2 sul contesto lungo e DeepSWE sulla programmazione su lavori lunghi). Il titolo «batte Luna e Haiku» è quindi vero **in parte**: più veloce sì, migliore nella maggior parte dei test, non in tutti. Anche il video ufficiale è più prudente del comunicato: parla di qualità «comparabile» a Haiku 5.5 e Luna.

**Mercury 3 contro GPT-6 Luna e Claude Haiku 5.5** — Sei test della tabella ufficiale, livello di ragionamento medium, più alto è meglio

| Voce | Mercury 3 | GPT-6 Luna | Claude Haiku 5.5 |
| --- | --- | --- | --- |
| IFBench | 76,84 | 61,82 | 54,65 |
| SWE-Bench Atlas | 51,08 | 33,33 | 32,26 |
| MultiChallenge | 60,35 | 51,49 | 52,48 |
| DeepSearchQA | 71,33 | 60 | 65,22 |
| AA-LCR v1.1 | 77,67 | 78,3 | 74,7 |
| DeepSWE v1 | 46,31 | 37,76 | 51,62 |

_Fonte: Dati di Inception, 19 ottobre 2026_

Il grafico che Inception ha pubblicato su X mette insieme le due dimensioni: sull'asse orizzontale la velocità, su quello verticale un indice di intelligenza, cioè la media non pesata dei test. Mercury 3 è da solo nel riquadro «più veloce e più capace», con Claude Haiku 5.5 molto vicino sull'intelligenza e lontano sulla velocità.

![Grafico ufficiale «Intelligence vs. speed»: Mercury 3 in alto a destra oltre i 1.000 token al secondo, Claude Haiku 5.5 a circa 240 token al secondo con un indice quasi uguale, GPT-6 Luna più in basso e più lento.](https://xfzvzyxtnexwldhdjrdj.supabase.co/storage/v1/object/public/blog-media/posts/b8948944-343e-4f3d-aeca-ea35c5f619d2/4cd324f5-4b43-4392-bfd5-f2874b364705.png)
*Intelligenza e velocità secondo Inception, livello medium. Fonte: Inception, post su X del 19 ottobre 2026.*

## Prezzi e disponibilità

|  | Ingresso | Ingresso in cache | Uscita |
| --- | --- | --- | --- |
| **Mercury 3, prezzo di lancio (−50%)** | 0,10 $ | 0,01 $ | 0,35 $ |
| Mercury 3, prezzo pieno | 0,20 $ | 0,02 $ | 0,70 $ |
| GPT-6 Luna | 0,10 $ |  | 0,50 $ |
| Claude Haiku 5.5 | 0,10 $ |  | 0,50 $ |

Prezzi in dollari per milione di token, IVA non indicata, dalla tabella dell'annuncio e dalla documentazione. Inception non dice quando finisce lo sconto di lancio. Le nuove chiavi API ricevono **100 milioni di token gratuiti**, una volta sola.

Mercury 3 è disponibile sulla piattaforma API di Inception, su **OpenRouter**, **Baseten** e **Vercel AI Gateway**. L'API è compatibile con quella di OpenAI, supporta la chiamata di strumenti e gli output strutturati, accetta solo testo in ingresso e restituisce fino a 131.072 token. Il ragionamento ha quattro livelli: instant, low, medium e high.

Per dare un ordine di grandezza, ecco una **stima** del costo di 1.000 risposte da 3.000 token in ingresso e 300 in uscita, calcolata sui prezzi e sulle velocità dichiarate, senza ragionamento, cache e IVA. Non è un dato di Inception.

| Modello | Costo di 1.000 risposte (stima) | Tempo per scrivere 300 token (stima) |
| --- | --- | --- |
| Mercury 3, prezzo di lancio | 0,41 $ | 0,3 s |
| Mercury 3, prezzo pieno | 0,81 $ | 0,3 s |
| GPT-6 Luna | 0,45 $ | 2,3 s |
| Claude Haiku 5.5 | 0,45 $ | 1,3 s |

Al prezzo pieno Mercury 3 costa circa il doppio dei concorrenti su questo esempio; al prezzo di lancio è in linea. Il vantaggio vero, sulla carta, è il tempo.

## Chi lo usa già

Inception cita quattro partner che hanno provato Mercury 3 in anteprima. Sono testimonianze raccolte dal produttore:

- **TinyFish**, agenti che navigano il web: su 50 compiti reali di Mind2Web Mercury 3 ne ha completati il 50%, più di GPT-6.1 Sol secondo il cofondatore.
- **RevisionDojo**, tutor per studenti: suggerimenti e correzioni tornano in circa un secondo.
- **Octen**, ricerca per occhiali smart: tempo mediano di generazione di 0,9 secondi e risposta completa in 2,2 secondi.
- **Lorikeet**, assistenza clienti in settori regolati: latenza più bassa e risultati migliori nei test interni.

![Il portafoglio di modelli di Inception: Mercury Decide per la classificazione, Mercury 3 al centro e Mercury Voice per le applicazioni vocali.](https://xfzvzyxtnexwldhdjrdj.supabase.co/storage/v1/object/public/blog-media/posts/b8948944-343e-4f3d-aeca-ea35c5f619d2/c3b7a48d-4ff4-49ac-a839-67b6815d85ce.webp)
*Mercury 3 è il modello di punta di una famiglia che comprende Mercury Voice e Mercury Decide. Fonte: Inception.*

## Cosa cambia in pratica

Mercury 3 ha senso dove la latenza pesa più dell'ultimo punto di qualità: assistenti vocali e centralini, chat di assistenza, agenti che fanno molti passaggi, ricerca su tanti documenti. Prima di sceglierlo, tre controlli concreti:

1. **Provate al livello giusto.** Il livello di ragionamento predefinito di Mercury 3 è **low**, mentre tutti i benchmark ufficiali sono a **medium**. Misurate qualità e velocità con le impostazioni che userete davvero.
2. **Misurate la velocità reale.** Il dato di 1.068 token al secondo è di Inception. Su OpenRouter, il 20 ottobre alle 18:58 ora italiana, la velocità mediana osservata era di **188 token al secondo** con una latenza mediana di 747 ms: è un metodo diverso, che include rete e carico, ma ricorda che il numero di laboratorio non è quello che vedrete in produzione.
3. **Controllate l'italiano e i dati.** Il supporto all'italiano non è dichiarato. Le condizioni d'uso di Inception permettono di usare i contenuti inviati per addestrare i modelli, salvo disattivare l'opzione «Improve the model for everyone»; non risultano indicazioni sul trattamento dei dati in Unione europea.

Se state valutando quale modello mettere dietro un assistente o un agente, potete partire dalla pagina sui [sistemi AI su misura](https://andreapirazzini.it/servizi/sistemi-ai-su-misura).

> **Attenzione:** Cosa non sapete ancora. I benchmark sono tutti misurati da Inception a livello medium, mentre il livello predefinito è low. Artificial Analysis, al 20 ottobre, non ha ancora misurato Mercury 3, quindi la velocità indipendente non è verificata. Inception non dice quando finisce lo sconto di lancio, non pubblica i pesi e non dichiara il supporto all'italiano. Chi usa Mercury 2 o 2.5 deve migrare: i modelli sono chiusi ai nuovi utenti e restano disponibili per i clienti esistenti fino al 15 novembre 2026.

[Prenota una call con Andrea](https://andreapirazzini.it/prenota)

## Domande frequenti

**Cos'è un modello linguistico a diffusione?**

È un modello che non scrive un token alla volta da sinistra a destra, ma genera una bozza dell'intera risposta e la rifinisce in pochi passaggi, producendo più token in parallelo. Per questo può essere molto più veloce dei modelli autoregressivi.

**Mercury 3 è migliore di GPT-6 Luna e Claude Haiku 5.5?**

Nella tabella ufficiale di Inception vince 8 test su 12, tutti al livello medium. Perde AA-Omniscience e AA-LCR contro Luna, MRCR v2 e DeepSWE contro Haiku. Sono dati del produttore.

**Quanto costa Mercury 3?**

Al lancio 0,10 $ per milione di token in ingresso e 0,35 $ in uscita, con uno sconto del 50% sul prezzo pieno di 0,20 $ e 0,70 $. La data di fine dello sconto non è indicata. Le nuove chiavi API hanno 100 milioni di token gratuiti.

**Dove si può usare?**

Sulla piattaforma API di Inception, su OpenRouter, Baseten e Vercel AI Gateway. L'API è compatibile con quella di OpenAI, quindi si integra cambiando endpoint e nome del modello.

**Funziona in italiano?**

Inception non dichiara il supporto all'italiano. Conviene provarlo sui propri testi prima di usarlo con i clienti.

**I dati inviati vengono usati per l'addestramento?**

Le condizioni d'uso di Inception lo permettono, salvo disattivare l'opzione «Improve the model for everyone» nelle impostazioni. La conservazione zero si chiede caso per caso e i contratti Enterprise hanno una conservazione configurabile.