Inception: Mercury 3

Inception: Mercury 3 to model tekstowy od Inception, laboratorium stojącego za linią Mercury modeli językowych opartych na dyfuzji. Inception opisuje Mercury 3 jako swój najbardziej zaawansowany model do tej pory i pozycjonuje go do przepływów pracy agentów oraz aplikacji czasu rzeczywistego, w których opóźnienie się kumuluje. Jest to model wyłącznie tekstowy w tym sensie, że przyjmuje tekst i zwraca tekst, więc nie obsługuje obrazów, dźwięku ani innych typów danych wejściowych.

Okno kontekstu wynosi 1 000 000 tokenów, co wystarcza, aby pomieścić całe bazy kodu, długie zestawy dokumentów lub rozszerzone historie rozmów w jednym żądaniu. Dane wyjściowe są ograniczone do 131 072 tokenów, więc pojedyncza odpowiedź może być bardzo długa, mimo że budżet danych wejściowych jest znacznie większy. Model obsługuje kontrolę rozumowania poprzez parametry reasoning, reasoning_effort i include_reasoning, a także może zwracać ustrukturyzowane dane wyjściowe poprzez response_format i structured_outputs. Używanie narzędzi jest obsługiwane poprzez parametry tools i tool_choice, co czyni go kandydatem do pętli agentów, a nie zwykłego czatu.

Te możliwości wskazują na kilka praktycznych wzorców. Przepływy pracy agentów są tym oczywistym: możesz dać modelowi duży kontekst roboczy, udostępnić narzędzia i pozwolić mu decydować, kiedy je wywołać, z wysiłkiem rozumowania dostosowanym do trudności kroku. Aplikacje czasu rzeczywistego to drugie deklarowane zastosowanie, w którym podejście oparte na dyfuzji ma utrzymywać niskie opóźnienie w miarę narastania interakcji. Zadania z długim kontekstem, takie jak przeglądanie dużego repozytorium, podsumowywanie kolekcji dokumentów lub utrzymywanie długotrwałej sesji asystenta, również wynikają z okna 1M tokenów, a ustrukturyzowane dane wyjściowe czynią go użytecznym w potokach ekstrakcji i klasyfikacji, które wymagają przewidywalnego JSON.

Wywołujesz go poprzez API zgodne z OpenAI w api14, używając identyfikatora modelu "inception/mercury-3". Ponieważ interfejs jest zgodny z OpenAI, istniejące klienty i SDK działają po zmianie bazowego adresu URL. Obsługiwane parametry żądania to include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice i tools. Użyj max_tokens, aby ograniczyć długość odpowiedzi, temperature do kontroli próbkowania, stop dla niestandardowych sekwencji zatrzymania, a parametrów reasoning i narzędzi, gdy chcesz, aby model przemyślał krok lub zadziałał na zewnętrznych funkcjach.

Jednym ograniczeniem wartym odnotowania jest modalność: model przyjmuje tekst i zwraca tekst, więc wszystko, co wiąże się z obrazami lub dźwiękiem, wymaga innego modelu. Data wydania przez dostawcę to 2026-10-16. Jeśli Twoje zadanie nie wymaga rozumowania, wywołań narzędzi ani bardzo dużego kontekstu, prostszy model tekstowy może być lepszym wyborem, ale do pracy z agentami i długim kontekstem w ramach obsługiwanego zestawu parametrów Mercury 3 jest bezpośrednią opcją w api14.