【拡散型AI「Mercury 3」とは？ 】 ClaudeやChatGPTは、文章を「左から右へ、1文字ずつ順番に書いていく」、いわゆる「自己回帰型」の方式なので、前の文字が決まらないと次の文字を出せないので、どうしても時間がかかる。 一方、Inception Labsが発表した「Mercury 3」は、まったく違う「拡散型」と呼ばれる仕組みを提唱している。 イメージとしては、最初にぼんやりした下書きを全体でパッと作り、そこから徐々に「ノイズを取り除いて」仕上げていく感じで、複数の部分を同時に修正できるので、GPUの並列処理を最大限に活かせる。 1. その結果「速度が桁違い」 公式によると1秒あたり1,000トークン以上（約1,068トークン/秒）で生成でき、速度重視のモデルであるClaude Haiku 5.5やGPT-6 Lunaと比べて4〜8倍速いとされているのに、品質はそれらと同等か、それ以上を主張している。 2. 注目ポイント「大きくしても遅くならない」 「Mercury 3は初代より40倍以上大きくなり、知能も約3倍向上したのに、速度はほぼ変わらない」 これが拡散型の大きな利点で、従来の自己回帰型では難しかったスケーリングを実現した、と開発者のStefano Ermon氏は強調している。 コンテキスト窓は100万トークンまで対応し、推論の強さ（reasoning effort）も調整可能。価格もローンチ時は入力10セント・出力35セント／100万トークンと非常に安く設定されている。 【実務での違い】 ・Claude（特にClaude Code）やCodexは、長時間かけてじっくり考えるコーディングや複雑な推論が得意。 ・Mercury 3は、音声対応やリアルタイムの教育、ブラウザ操作、大量のサブエージェントなど、「待ち時間が積み重なる」場面で強みを発揮する。 すでにコードレビューや対話型教育などで使われ始めている。 【まとめ】 Mercury 3は「速さ」と「コスト」で勝負する新しい選択肢。 最高難度の長時間タスクではまだClaudeやCodexが優位かもしれないが、日常的に速さと安さを求める用途では、かなり魅力的な存在になりそう。 APIもOpenAI互換なので、既存の仕組みに比較的入れやすいのもポイント。 ドンドン新しい革新的なサービスが出てくるな…🤔