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인셉션, 최고 성능 dLLM '머큐리 3' 공개..."오픈AI·앤트로픽 맞먹어" (원문, 새 창)
한국어 요약
Claude · 2026-10-22AI 스타트업 인셉션이 10월 19일 확산 대형언어모델(dLLM) '머큐리 3'를 출시했다. 초당 1000토큰 이상(엔비디아 GPU 환경 1068토큰)을 생성하면서도 자체 벤치마크 기준 GPT-6 루나와 클로드 하이쿠 5.5보다 높은 품질을 낸다고 주장했다. 전체 매개변수 규모를 전작 '머큐리 1 미니'보다 40배 이상 늘려 표준 벤치마크 평균 성능을 약 3배 끌어올렸으며, SWE-벤치 아틀라스에서 51.08점으로 경쟁 모델을 앞섰지만 딥SWE v1과 긴 문맥 검색 과제인 MRCR v2에서는 하이쿠 5.5가 더 높은 점수를 기록했다. 토큰을 순차적으로 생성하는 자기회귀 방식과 달리 전체 답변 초안을 만든 뒤 여러 단계에서 동시에 다듬는 확산 방식으로 지연 시간을 줄여, 코드 리뷰나 실시간 검색 등 응답 속도가 중요한 AI 에이전트 작업에 적합하다. 최대 100만 토큰 문맥을 지원하며 오픈AI API와 호환돼 기존 개발 환경에 통합하기 쉽다.
- 인셉션, dLLM '벼기놐 3' 출시. 초놐 1000토큰 이상 생성하샌 GPT-6 놌노·하이쿠 5.5부놀 놐은 품질 주장
- 매개믰수 40바 증가, 믴쾤마크 성놀 약 3바 거선
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AI 인사이트
- 인셉션, 확산 대형언어모델 '머큐리 3' 공개…초당 1068토큰으로 GPT-6 루나·클로드 하이쿠 5.5 상회
- 이전 모델 대비 매개변수 40배 확대, SWE-벤치 아틀라스 51.08점으로 경쟁 모델 앞서
- IF벤치 76.84점, GPQA 다이아몬드 89.23점으로 코딩·지시이행서 강점
- 딥SWE v1·MRCR v2 장문검색에서는 하이쿠 5.5가 여전히 우위
왜 중요한가
확산 모델도 규모를 키우면 자기회귀 모델 수준 지능을 내면서 지연시간은 유지할 수 있음을 보여줘, 응답속도가 핵심인 AI 에이전트 응용에 새로운 선택지를 제시한다.
본문 미리보기
AI 모델 경쟁이 성능뿐 아니라 응답 속도와 비용 효율성으로 확대되는 가운데, 확산 대형언어모델(dLLM)이 기존 모델의 한계를 넘어설 수 있다는 가능성을 보여주는 사례가 등장했다. 초고속 생성 능력에 더해 오픈AI와 앤트로픽의 모델에 버금가는 성능을 입증하며 복잡한 AI 에이전트 작업까지 겨냥했다.인셉션(Inception)은 19일(현지시간) 초당 1000토큰 이상을 생성하면서도 'GPT-6 루나'와 '클로드 하이쿠 5.5'보다 높은 품질을 내세운 dLLM '머큐리 3(Mercury 3)'를 출시했다. 모델 규모를 이전 세대보다
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