Redwood City에 본사를 둔 인공지능 스타트업 Inception Labs는 스탠퍼드 대학교 교수이자 연구원인 Stefano Ermon이 공동 창립한 회사입니다. 이 회사는 기업의 고용량 수요를 위해 설계된, 전적으로 텍스트 확산(Diffusion LLM 또는 dLLM) 기반의 최초 대규모 언어 모델인 Mercury 3 출시를 공식화했습니다. 이번 공식 발표는 심층 학습 역사상 가장 오래 지속된 합의 중 하나를 뒤엎습니다. 즉, 순차적인 자기회귀 트랜스포머만이 사실적 지능, 논리적 추론 및 복잡한 지침 준수 측면에서 확장할 수 있다는 전제입니다.
Mercury 3는 왼쪽에서 오른쪽으로 토큰을 한 번에 예측하는 대신, 반복적 노이즈 제거(iterative denoising) 과정을 통해 텍스트 블록을 정제함으로써 작동합니다. 이로 인해 Mercury 3는 표준 NVIDIA 가속기에서 **초당 1,068 토큰(TPS)**의 추론 속도를 유지합니다. 이 속도는 현재 시장의 가장 빠른 자기회귀 모델인 Claude Haiku 5.5나 GPT-6 Luna보다 네 배에서 여덟 배 빠릅니다. 동시에, 이 모델은 선형 1,000,000 토큰 입력 컨텍스트 창으로 운영 능력을 확장했으며, 최대 131,072 토큰 출력 생성 능력, 4단계의 조정 가능한 추론(instant, low, medium, 및 high), 그리고 최초 가격 책정인 입력 1백만 토큰당 $0.10과 출력 1백만 토큰당 $0.35(캐시 읽기 시 1백만 토큰당 $0.01)을 제공합니다.
에이전트 시스템 엔지니어링의 경우 — 웹 페이지를 탐색하거나, 마이크로서비스 로그를 검사하거나, 대화형 튜터링을 수행하는 자율 에이전트 군단이 순차적(autoregressive) 턴 완료를 기다리며 수십 초간의 유휴 대기 시간을 누적할 때 — Mercury 3는 처리량의 새로운 실질적인 경계를 설정합니다. 본 기사에서는 텍스트 확산(diffusion)의 분석적 메커니즘을 면밀히 검토하고, Gemini 4 Argon 및 동시대 최첨단 모델들과 실제 세계 에이전트 테스트에서의 경험적 결과를 평가하며, 개발자를 위한 실용적인 통합 가이드를 제공합니다.
Inception Mercury 3: Geração de Texto por Difusão em Escala com 1.068 Tokens por Segundo
1. 사실과 배경: 순차적(Autoregressive) 독점의 종말과 확산에서의 스케일링 법칙
지난 10년간 트랜스포머가 정착된 이래, 인공지능의 텍스트 생성은 동일한 근본적인 패러다임 하에서 운영되어 왔습니다: 순차적 모델링(autoregressive modeling, AR). 이 접근 방식에서는 시퀀스의 결합 확률이 방향성 조건부 확률들의 곱으로 분해되며, 네트워크는 토큰 하나를 계산하고, 이를 이전 컨텍스트에 연결하며, 다음 심볼을 위해 컴퓨팅 주기를 반복해야 합니다. 비록 이 방법이 가장 큰 최신 파운데이션 모델의 출현을 가능하게 했지만, 이는 극복할 수 없는 하드웨어 병목 현상을 만들었습니다: 추론은 HBM 메모리 대역폭(memory-bandwidth bound)에 의해 엄격하게 제한됩니다. 왜냐하면 단일 심볼을 출력하기 위해 수천억 개의 파라미터를 GPU에 로드하는 것이 속도의 물리적 장벽을 부과하기 때문입니다.
Inception Labs가 Mercury 1을 출시하고 이후 Mercury 2를 출시했을 때, 연구 커뮤니티는 이 기술을 조심스러운 회의론으로 받아들였습니다. 이는 짧은 명령에 대한 기술적 실현 가능성을 보여주는 시연이었지만, 확산 모델(diffusion models)이 수백억 개의 매개변수와 심층 추론 작업으로 확장될 때 논리적 일관성을 유지할 수 있을지에 대한 의문이 남아 있었습니다.
Mercury 3의 출시는 이러한 기술적 질문에 명확하게 답합니다: 텍스트 확산은 규모 법칙(scaling laws)을 따른다는 것입니다. Mercury 1보다 전체 매개변수 볼륨이 40배 이상 증가한 Mercury 3는 표준화된 학술 테스트 스위트에서 사실적 품질과 추론 점수를 세 배로 높였으며, 최고 속도인 초당 1,068 토큰을 처리하는 능력에 어떤 저하도 없었습니다. 얼리 액세스 프로그램에 참여한 기업들은 이미 네 가지 중요한 기업 전면(fronts)에서 이 엔진을 가동했습니다:
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웹 탐색 에이전트 (TinyFish AI): Mind2Web 스위트를 이용한 프로덕션 테스트에서, 이 모델은 동적 웹사이트의 복잡한 탐색 및 양식 작성 작업을 50% 완료했으며, 동일한 턴 수와 더 짧은 응답 시간으로 기존 독점적인 자기회귀(autoregressive) 모델을 능가했습니다;
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상호작용 교육 및 실시간 튜터링 (RevisionDojo): 피드백 지연 시간이 교육적 개입당 약 1초로 감소하여, 학생들의 주의를 분산시키던 대기 시간을 제거했습니다;
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에이전트 검색 및 스마트 글래스 (Octen AI): 모델의 평균 생성 시간은 0.9초에 도달했으며(문서 검색 시간에 2.2초의 종단 간 지연 시간 추가), 응답 시간이 3초를 초과하는 경우 시스템 정지 느낌을 유발했던 웨어러블 인터페이스의 병목 현상을 해결했습니다;
2. LLM 아키텍처 대 자기회귀 트랜스포머: 확산(Diffusion) 작동 방식
자기회귀 트랜스포머와 확산 트랜스포머(dLLM) 간의 개념적 차이는 추론 과정의 기하학에 있습니다. Mercury 3는 단방향 확률적 행진으로 시간 축을 따라 왼쪽에서 오른쪽으로 순차적으로 진행하는 대신, 반복적인 정제 과정을 통해 전체 잠재 공간(latent matrix) 위에서 작동합니다.
2.1 연속 디노이징 및 대역폭 분리
Mercury 3의 학습 과정에서 완전한 텍스트 시퀀스는 가우시안 노이즈(또는 이산 표현 공간에서의 교란)가 점진적으로 주입되어 무작위 분포가 됩니다. 신경망은 노이즈 벡터를 깨끗하고 일관된 의미론적 상태로 매핑하는 점수 함수(score function) 연산자를 학습합니다.
추론 과정 중에는:
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모델이 원하는 응답 길이의 블록 잠재 표현을 할당합니다;
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(선택된 추론 수준에 맞춰 조정된) 적은 수의 동시 양방향 패스를 통해 확산 디코더가 여러 토큰의 노이즈를 동시에 제거합니다;
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문장이나 단락의 모든 단어는 동기화되어 출현하며, 구문, 구두점 및 의미론을 총체적으로 정제합니다.
GPU가 KV 캐시에서 수천 개의 분절된 순차적 읽기를 수행하는 대신 고밀도 높은 산술 점유율의 2차원 블록에 대해 행렬 곱셈을 실행하기 때문에, 텐서 코어(Tensor Cores) 포화도는 최적의 실리콘 한계에 근접하며, 기업용 서버에서 지속적인 1.068 TPS를 달성할 수 있게 합니다.
2.2 1백만 토큰 창과 KV 캐시 효율성
Mercury 3는 Mercury 2.5의 메모리 용량을 선형적으로 4배 증가시켜 100만 토큰의 입력 컨텍스트와 최대 131,072 토큰의 출력 생성 능력을 달성했습니다. 시스템 프롬프트, OpenAPI 도구 스키마 및 지원 문서가 고정되는 에이전트 플로우에서는 Inception Labs의 캐시 메커니즘이 캐시된 토큰 읽기에 대해 90% 할인을 적용하여 요금을 $0.10에서 단지 백만 토큰당 $0.01로 낮춥니다.
3. 실제 벤치마크 대결: Mercury 3 vs. Gemini 4 Argon 및 동시대적 경계
Mercury 3의 정확한 엔지니어링 가치를 확립하려면, 그 성능 지표를 최첨단 인공지능의 핵심 기둥들, 즉 Google의 Gemini 4 Argon (연속 추론 및 멀티모달 인프라의 최고 수준 기준), DeepSeek V4.1 (MoE 기반 552B) 및 Anthropic의 Claude Opus 5.5와 비교하는 것이 필수적입니다.
Confronto de Benchmarks Reais: Inception Mercury 3 vs. Gemini 4 Argon e Fronteira Contemporânea
3.1 처리량(Throughput) 및 순수 생성 속도
발행 간격의 차이는 가장 눈에 띄는 지표입니다:
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Mercury 3 (dLLM): 클라우드 인프라에서 중앙값 초당 1,068 토큰(TPS);
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DeepSeek V4.1: 140 ~ 160 TPS;
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Gemini 4 Argon: 110 ~ 135 TPS;
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Claude Opus 5.5: 60 ~ 75 TPS.
Mercury 3의 속도는 대규모 밀집형(dense) 및 MoE 모델을 능가할 뿐만 아니라, 낮은 지연 시간에 초점을 맞춘 컴팩트한 변형 모델(예: Claude Haiku 5.5 및 GPT-6 Luna)까지 뛰어넘어, 초당 천 토큰 이상의 발행 속도로 작동할 수 있는 최초의 최고 수준 인텔리전스 모델 클래스를 개시했습니다.
3.2 웹 환경에서의 에이전트 자율성 (Mind2Web)
벤치마크 Mind2Web — 실제 웹 플랫폼에서 에이전트의 자율 탐색을 평가하며, DOM 요소 위치 파악, 복잡한 양식 해석 및 정확한 클릭/입력 액션 생성을 요구함:
Mercury 3은 경쟁하는 자기회귀(autoregressive) 모델들과 동일한 토큰 볼륨과 에이전트 스텝 수를 사용하여 목표를 달성하지만, 사이클을 클럭 시간(wall-clock time) 기준으로 4분의 1로 단축하여 HTTP 세션 만료 및 브라우저 타임아웃으로 인한 실패 확률을 줄입니다.
3.3 인터랙티브 인터페이스에서의 응답 지연 시간 (Sense API)
Sense API 스위트에서는 웨어러블 장치(스마트 글래스)와 라이브 대화형 검색 엔진에서의 경험을 측정합니다:
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Mercury 3: 평균 생성 시간에 0.9초(종단 간 지연 시간은 2.2초);
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DeepSeek V4.1: 생성 시간 3.1초;
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Gemini 4 Argon: 생성 시간 3.8초;
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Claude Opus 5.5: 생성 시간 6.2초.
3.4 Gemini 4가 기술적 우위를 유지하는 영역
신중한 기술 감사(audit)는 깊은 자기회귀 아키텍처가 여전히 대체 불가능한 영역을 구분할 것을 요구합니다:
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장기 형식 추론 (MCTS 및 수학적 증명): Gemini 4는 Monte Carlo 검색 트리와 최대 100만 토큰의 네이티브 심층 반추 버퍼를 사용하여 지속적인 추론을 수행하도록 개발되었으며, 국제 수학 경진 대회(예: IMO Bench) 및 코드 형식 검증에서 최고 수준에 도달했습니다. Mercury 3은 'high'까지 조정 가능한 추론 레벨을 제공하지만, 무한한 사고 사슬을 제한하는 확산 샘플러의 반복 상한선이 있습니다;
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전체 모노레포지토리 구조 리팩토링: Gemini 4 Argon 및 Claude Opus 5.5와 같은 모델은 작업이 외부 도구 지원 없이 서로 의존하는 50개 파일을 처음부터 다시 작성할 것을 요구할 때 약간 더 높은 해결률을 유지합니다;
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전략적 진단: Mercury 3은 자율 에이전트 군집, 실시간 음성 비서 및 웹 자동화를 위한 최고의 엔진으로 자리매김하는 반면, Gemini 4는 극도의 깊이를 가진 분석 문제에 대한 최고 기준 나침반으로 남아 있습니다.
4. 확산 기반 조정 가능한 추론: 4가지 레벨 (instant부터 high까지)