Inception Labs, 초당 1,009 토큰 처리하는 확산 기반 추론 LLM 'Mercury 2' 출시
전통 LLM을 뒤흔드는 새로운 아키텍처
AI 스타트업 Inception Labs가 2026년 2월 24일, 세계 최초의 생산급 확산(diffusion) 기반 추론 언어 모델 Mercury 2를 출시했다. 기존 모델이 텍스트를 토큰 하나씩 순차적으로 생성하는 자기회귀(autoregressive) 방식을 채택하는 것과 달리, Mercury 2는 전체 출력을 초안 형태로 시작해 여러 토큰을 병렬로 동시에 정제(denoising)하는 확산 방식을 사용한다.
압도적인 속도와 비용 경쟁력
Mercury 2는 NVIDIA Blackwell GPU 기준 초당 1,009 토큰을 처리하며, 이는 Claude Haiku 4.5(추론 포함, 초당 89토큰)나 GPT-5 Mini(초당 71토큰)보다 10~14배 빠른 수치다. 종단간(end-to-end) 지연 시간 역시 1.7초에 불과해, Gemini 3 Flash(14.4초)나 Claude Haiku 4.5(23.4초)와 비교했을 때 압도적인 반응 속도를 자랑한다.
비용 측면에서도 입력 100만 토큰당 $0.25, 출력 100만 토큰당 $0.75로 Gemini 3 Flash의 약 절반, Claude Haiku 4.5의 4분의 1 수준이다.
품질 벤치마크
Mercury 2는 GPQA Diamond 74점, LiveCodeBench 67점, IFBench 71점을 기록하며 속도 최적화 모델들에 필적하는 품질을 증명했다. 128K 컨텍스트 창, 툴 사용(tool use), JSON 출력을 모두 지원한다.
확산 아키텍처의 텍스트 분야 진출
Inception Labs는 Stanford, UCLA, Cornell 출신 연구자들이 설립한 스타트업으로, 이미지 생성에서 성공을 거둔 확산 아키텍처를 텍스트 추론으로 확장했다. 실시간 응답이 요구되는 AI 에이전트와 고빈도 API 워크로드에서 특히 큰 가치를 발휘할 것으로 기대된다.
출처: Inception Labs
Related Articles
작은 microcontroller에서 LLM을 돌린다는 말은 과장이 아니다. 핵심은 flash에 25M parameter lookup table을 두고 token마다 필요한 일부만 읽는 메모리 배치다.
오픈 가중치 모델을 둘러싼 관심은 “중국 모델을 막을 수 있나”보다 더 넓다. 모델 자체보다 그 위에 쌓이는 agent runtime, serving, 평가, 운영 도구가 다음 경쟁장이 되고 있다.
Claude Opus 5가 GitHub Copilot 모델 선택지에 들어오면서 고난도 코딩 작업을 GitHub 작업면 안에서 바로 맡길 수 있게 됐다. Pro+, Max, Business, Enterprise 사용자는 VS Code, Copilot CLI, cloud agent, JetBrains 등 9개 표면에서 순차적으로 접근한다.