Inception: Mercury 3

Inception: Mercury 3는 Mercury 계열의 diffusion 기반 언어 모델을 만든 연구소인 Inception의 텍스트 모델입니다. Inception은 Mercury 3를 지금까지 자사에서 가장 성능이 뛰어난 모델이라고 설명하며, 지연 시간이 누적되는 에이전트 워크플로와 실시간 애플리케이션에 적합한 위치에 두고 있습니다. 텍스트를 입력받아 텍스트를 반환한다는 의미에서 텍스트 전용 모델이므로, 이미지, 오디오 또는 기타 입력 유형은 처리하지 않습니다.

컨텍스트 윈도우는 1,000,000 토큰으로, 단일 요청에 전체 코드베이스, 긴 문서 세트 또는 장시간의 대화 기록을 담을 수 있을 만큼 충분히 큽니다. 출력은 131,072 토큰으로 제한되므로, 입력 예산이 훨씬 더 크더라도 단일 응답은 매우 길어질 수 있습니다. 이 모델은 reasoning, reasoning_effort, include_reasoning 파라미터를 통해 추론 제어를 지원하며, response_format과 structured_outputs를 통해 구조화된 출력을 반환할 수 있습니다. 도구 사용은 tools와 tool_choice 파라미터를 통해 지원되며, 이것이 이 모델을 단순한 채팅이 아니라 에이전트 루프의 후보로 만드는 이유입니다.

이러한 기능은 몇 가지 실용적인 패턴을 가리킵니다. 에이전트 워크플로가 가장 명확한 예입니다. 모델에 큰 작업 컨텍스트를 제공하고, 도구를 노출하고, 언제 호출할지 모델이 스스로 결정하게 하며, 단계의 난이도에 맞춰 추론 노력을 조정할 수 있습니다. 실시간 애플리케이션은 명시된 또 다른 적합 용례로, 상호작용이 누적될 때 diffusion 접근 방식이 지연 시간을 낮게 유지하도록 설계되었습니다. 대규모 저장소 검토, 문서 모음 요약, 장시간 실행되는 어시스턴트 세션 유지와 같은 긴 컨텍스트 작업도 1M 토큰 윈도우에서 자연스럽게 따라오며, 구조화된 출력 덕분에 예측 가능한 JSON이 필요한 추출 및 분류 파이프라인에도 사용할 수 있습니다.

모델 id "inception/mercury-3"를 사용해 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 호출합니다. 인터페이스가 OpenAI 호환이므로 기존 클라이언트와 SDK는 base URL만 변경하면 작동합니다. 지원하는 요청 파라미터는 include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools입니다. 응답 길이를 제한하려면 max_tokens를, 샘플링을 제어하려면 temperature를, 사용자 지정 중지 시퀀스에는 stop을, 모델이 단계를 추론하거나 외부 함수에 작동하기를 원할 때는 reasoning 및 도구 파라미터를 사용하십시오.

주목할 만한 한 가지 제한은 모달리티입니다. 이 모델은 텍스트 입력과 텍스트 출력만 지원하므로, 이미지나 오디오가 관련된 작업에는 다른 모델이 필요합니다. 제공자 릴리스 날짜는 2026-10-16입니다. 작업에 추론, 도구 호출 또는 매우 큰 컨텍스트가 필요하지 않다면 더 단순한 텍스트 모델이 더 적합할 수 있지만, 지원되는 파라미터 집합 내에서 에이전트 및 긴 컨텍스트 작업에는 Mercury 3가 api14에서 직접적인 선택지입니다.