[推广] [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
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。 请先注册 ： https://aiask.me/ 开通方法 ：API 密钥 -> 创建密钥 -> 分组选择 组合，再选“默认”分组 默认分组 API 价格查看 ： https://aiask.me/model-plaza
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Research analysis
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Version & cost evidence
Recent records to compare: “Show HN: Typos – Render Typst Documents to Thermal Printers (Go and ESC/POS)” (Show HN, Nov 5, 2026); “Show HN: Strive and Seek – original merch for builders, hackers and founders” (Show HN, Nov 5, 2026). Shared themes are navigation hints; they have not been verified as the same need or independent corroboration.
Who is affected
Identify the existing workflow this change affects before recommending an upgrade. Launch attention does not establish improvement; an API, pricing or availability change may instead create migration work.
Missing comparison points
Missing checks: old versus new behavior, affected plans and regions, availability date, compatibility, rollback path and cost under the same workload.
Migration check
Save the release or policy notice, run the same task on the old and new option, and compare outputs and the full bill. For retirement notices, verify the deadline before scheduling migration.