[AIask]上线新模型 mercury-3，以扩散生成推理方式加速模型响应速度

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mercury-3，这是一款面向重视响应速度的应用场景的扩散式语言模型。与逐个词元生成文本的常见模型不同，扩散模型先生成答案的大致草稿，再经过多轮迭代不断修改，因此能够一次生成多个词语。据称该模型在英伟达显卡上的吞吐量为每秒1068 个词元，相比之下，Claude Haiku 5.5 约为240 个，GPT-6 Luna 约为130 个。

mercury-3，重点面向人工智能代理、搜索、客服、辅导等应用推广该模型，因为这些场景中的多次交互会让细小延迟不断累积。

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