#inceptionlabs — Public Fediverse posts
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Mercury 2 nutzt Diffusion für Reasoning.
Inception Labs setzt nicht auf Transformer, sondern verfeinert Textbausteine parallel. Das Resultat sind 1.009 Tokens pro Sekunde und 1,7 Sekunden Latenz auf Nvidia-Blackwell Hardware.
Das Modell bietet 128k Kontextfenster, JSON-Output und ist deutlich schneller als Claude oder Gemini.
#Mercury2 #InceptionLabs #KI
https://www.all-ai.de/news/news26top/inception-labs-geschwindigkeit-llm -
Mercury 2 nutzt Diffusion für Reasoning.
Inception Labs setzt nicht auf Transformer, sondern verfeinert Textbausteine parallel. Das Resultat sind 1.009 Tokens pro Sekunde und 1,7 Sekunden Latenz auf Nvidia-Blackwell Hardware.
Das Modell bietet 128k Kontextfenster, JSON-Output und ist deutlich schneller als Claude oder Gemini.
#Mercury2 #InceptionLabs #KI
https://www.all-ai.de/news/news26top/inception-labs-geschwindigkeit-llm -
Mercury 2 nutzt Diffusion für Reasoning.
Inception Labs setzt nicht auf Transformer, sondern verfeinert Textbausteine parallel. Das Resultat sind 1.009 Tokens pro Sekunde und 1,7 Sekunden Latenz auf Nvidia-Blackwell Hardware.
Das Modell bietet 128k Kontextfenster, JSON-Output und ist deutlich schneller als Claude oder Gemini.
#Mercury2 #InceptionLabs #KI
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