Inception Labs, el creador de los modelos de difusión Mercury

Una startup nacida de la investigación en difusión

Inception, a menudo llamada Inception Labs, fue fundada por tres académicos estadounidenses: Stefano Ermon (Stanford), Aditya Grover (UCLA) y Volodymyr Kuleshov (Cornell). Según su anuncio de financiación de noviembre de 2025, la empresa tiene su sede en Palo Alto, California; sus páginas oficiales no indican el año de fundación. Entre sus inversores figuran nombres conocidos del sector, como Andrej Karpathy y Andrew Ng.

Su apuesta es técnica. La gran mayoría de los grandes modelos de lenguaje actuales son «autorregresivos»: escriben un token tras otro. Inception aplica al texto la lógica de los modelos de difusión, popularizados por la generación de imágenes: la respuesta aparece primero como un boceto ruidoso y se va precisando en pocas pasadas, procesando varias partes en paralelo.

La familia Mercury

Mercury, lanzado en febrero de 2025, es presentado por Inception como la primera familia de modelos de lenguaje de difusión disponible comercialmente. Al 22 de octubre de 2026, la gama incluye tres modelos:

• Mercury 3, el modelo generalista más capaz de la familia, con razonamiento;
• Mercury Voice, optimizado para agentes de voz, donde el tiempo hasta la primera palabra es decisivo;
• Mercury Decide, un modelo de decisión pensado para elecciones estructuradas, como clasificar o enrutar solicitudes.

Lo que tienen en común es la latencia: la empresa destaca tiempos de respuesta muy cortos y un coste por tarea inferior al de los modelos optimizados para la velocidad. Son afirmaciones de Inception; para comparar modelos con criterios medidos, use nuestro comparador de modelos.

Modelos cerrados, acceso por API

Inception no publica los pesos de Mercury: son modelos propietarios, lo contrario de los modelos de pesos abiertos. Se puede acceder a ellos de varias formas:

• la plataforma API de Inception, documentada en docs.inceptionlabs.ai;
• mercados en la nube como AWS Bedrock y Azure Foundry;
• agregadores como OpenRouter;
• Mercury Chat, una interfaz de conversación para probar los modelos en el navegador.

Qué distingue a Inception

En la práctica, Inception ocupa un nicho: la velocidad. Mientras la mayoría de los fabricantes compite por la inteligencia bruta de modelos cada vez más grandes, Inception apuesta por una arquitectura distinta para servir usos en tiempo real, como la voz o los agentes de IA que encadenan muchas llamadas. Queda una incertidumbre: la difusión sigue siendo un enfoque minoritario para el texto, y su diferencia real con los mejores modelos autorregresivos depende de la tarea. Para situar a Inception entre otros actores, consulte nuestra lista de laboratorios de IA.