Inception: Mercury 3

Inception: Mercury 3 ist ein Textmodell von Inception, dem Labor hinter der Mercury-Reihe diffusionsbasierter Sprachmodelle. Inception beschreibt Mercury 3 als sein bisher leistungsfähigstes Modell und positioniert es für agentische Workflows und Echtzeitanwendungen, bei denen sich Latenz aufsummiert. Es ist in dem Sinne ein reines Textmodell, dass es Text entgegennimmt und Text zurückgibt, es verarbeitet also keine Bilder, Audiodaten oder andere Eingabetypen.

Das Kontextfenster beträgt 1.000.000 Tokens, was groß genug ist, um ganze Codebasen, lange Dokumentensammlungen oder ausgedehnte Gesprächsverläufe in einer einzigen Anfrage aufzunehmen. Die Ausgabe ist auf 131.072 Tokens begrenzt, eine einzelne Antwort kann also sehr lang sein, obwohl das Eingabebudget weit größer ist. Das Modell unterstützt Reasoning-Steuerung über die Parameter reasoning, reasoning_effort und include_reasoning, und es kann strukturierte Ausgaben über response_format und structured_outputs zurückgeben. Tool-Nutzung wird über die Parameter tools und tool_choice unterstützt, was es zu einem Kandidaten für Agent-Schleifen statt für einfachen Chat macht.

Diese Fähigkeiten deuten auf einige praktische Muster hin. Agentische Workflows sind das offensichtliche: Sie können dem Modell einen großen Arbeitskontext geben, Tools bereitstellen und es entscheiden lassen, wann es sie aufruft, wobei der Reasoning-Aufwand auf die Schwierigkeit des Schritts abgestimmt wird. Echtzeitanwendungen sind der andere genannte Anwendungsfall, bei dem der Diffusionsansatz die Latenz niedrig halten soll, während Interaktionen sich anhäufen. Langkontext-Aufgaben wie das Durchsehen eines großen Repositorys, das Zusammenfassen einer Dokumentensammlung oder das Aufrechterhalten einer langlebigen Assistentensitzung ergeben sich ebenfalls aus dem 1M-Token-Fenster, und strukturierte Ausgaben machen es nutzbar für Extraktions- und Klassifizierungspipelines, die vorhersehbares JSON benötigen.

Sie rufen es über die OpenAI-kompatible API von api14 mit der Modell-ID "inception/mercury-3" auf. Da die Oberfläche OpenAI-kompatibel ist, funktionieren bestehende Clients und SDKs mit einer Änderung der Basis-URL. Die unterstützten Anfrageparameter sind include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice und tools. Verwenden Sie max_tokens, um die Antwortlänge zu begrenzen, temperature für die Sampling-Steuerung, stop für benutzerdefinierte Stoppsequenzen und die Reasoning- und Tool-Parameter, wenn das Modell einen Schritt durchdenken oder auf externe Funktionen einwirken soll.

Eine erwähnenswerte Einschränkung ist die Modalität: Das Modell nimmt Text entgegen und gibt Text aus, alles mit Bildern oder Audiodaten benötigt also ein anderes Modell. Das Veröffentlichungsdatum des Anbieters ist der 2026-10-16. Wenn Ihre Aufgabe kein Reasoning, keine Tool-Aufrufe und keinen sehr großen Kontext benötigt, könnte ein einfacheres Textmodell besser passen, aber für agentische Arbeit und Langkontext-Arbeit innerhalb des unterstützten Parametersatzes ist Mercury 3 die direkte Option auf api14.