拡散ベースの推論
Mercury 2は、左から右へのトークンデコードではなく拡散ベースの生成を使用し、少数のステップで出力を並列に洗練します。
Mercury 2は、低レイテンシ、OpenAI API互換、構造化出力に対応したInceptionの拡散ベース推論言語モデル。コーディング、エージェント、音声、検索重視のAIワークフローに最適。
Mercury 2は、自己回帰デコードではなく拡散に基づいて構築された、Inceptionの最速推論言語モデルです。厳しいレイテンシ制約の中で推論レベルの品質を必要とするチーム向けの、本番運用志向のLLMとして提示されています。
この製品は、コーディングアシスタント、エージェントループ、音声インターフェース、検索パイプラインのように、複数ステップにまたがってレイテンシが累積するワークフローを対象としています。Inceptionは、Mercury 2がAPIとチャット体験を通じて現在利用可能であり、既存のスタックへの導入を容易にするためOpenAI API互換であると述べています。
Mercury 2は、左から右へのトークンデコードではなく拡散ベースの生成を使用し、少数のステップで出力を並列に洗練します。
モデルページでは、Mercury 2は商用NVIDIA GPU上で毎秒1,000トークン超で動作すると説明されており、発表投稿ではNVIDIA Blackwell GPU上で毎秒1,009トークンと示されています。
このモデルはOpenAI API互換として提示されており、既存のLLMワークフローのドロップイン代替として利用できます。
Inceptionは、調整可能な推論、128Kコンテキストウィンドウ、ネイティブなツール使用、そして本番ワークフロー向けのスキーマ整合JSON出力を挙げています。
発表投稿によると、Mercury 2は高い同時実行時でもp95レイテンシ、ターンごとの挙動、スループットを安定させるよう設計されています。
InceptionはMercury 2を、性能と速度の両方が重要な複雑なアプリケーション向けの最も強力なモデルとして位置付けています。
オートコンプリート、次編集候補、リファクタリング、対話型コーディングエージェントでは、Mercury 2は開発者の作業フローを維持できる程度に応答性の高い提案を提供するよう位置付けられています。
サブエージェントやキャンペーン最適化のように、多数の推論呼び出しを連鎖させるワークフローでは、1回あたりのレイテンシが低いほど実行可能なステップ数が変わります。
音声インターフェースやリアルタイム会話システムでは、InceptionはMercury 2を自然な発話のテンポに合わせてテキスト生成を維持する手段として位置付けています。
マルチホップ検索、再ランキング、要約パイプラインでは、Mercury 2はエンドツーエンドのレイテンシを実用範囲の外に押し出さずに推論を追加できます。
Mercury 2は、InceptionのAPIとチャットインターフェースで利用できます。サイトではOpenAI API互換とも説明されているため、既存のスタックに書き換えなしで組み込めます。
InceptionはMercury 2を、コーディングや編集、エージェントワークフロー、リアルタイムの音声・対話、検索やRAGパイプラインのようなレイテンシに敏感な作業向けに位置付けています。
製品ページには、調整可能な推論、128Kのコンテキストウィンドウ、ネイティブのツール使用、スキーマに整合したJSON出力が記載されています。また、拡散ベースの並列リファインによる高速生成も強調されています。
サイト上の料金ページは利用できませんでしたが、モデルページにはFree、Developer、Enterpriseの利用経路が表示されています。Freeには全モデルへのアクセスと1,000万件の無料トークンが含まれ、Developerは従量課金、Enterpriseはカスタムレート制限、SLA保証、セキュリティとプライバシー、ボリュームベースの価格設定が追加されます。
ソース資料には正式な統合カタログは掲載されていません。ただし、Mercury 2はOpenAI API互換であり、AISuite、LiteLLM、LangChainを含むライブラリでサポートされていると記載されています。
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