基於 diffusion 的推理
Mercury 2 採用基於 diffusion 的生成，而非由左至右的 token 解碼，並在少量步驟中平行細化輸出。
Mercury 2 是什麼
Mercury 2 是 Inception 速度最快的推理語言模型，建立於 diffusion 而非自回歸解碼之上。它被定位為一款以生產為導向的 LLM，適合需要在嚴格延遲預算內取得推理級品質的團隊。
這項產品鎖定的是延遲會在多步驟中累積的工作流程，例如程式助理、agentic 迴圈、語音介面與檢索管線。Inception 表示 Mercury 2 現已可透過其 API 與聊天體驗使用，且相容 OpenAI API，方便在既有技術堆疊中更容易導入。
主要功能
高吞吐量生成
模型頁面將 Mercury 2 描述為在商用 NVIDIA GPU 上可達每秒 1,000+ tokens，而發表文章則引用 NVIDIA Blackwell GPU 上每秒 1,009 tokens。
可直接套用的 API 相容性
該模型被定位為相容 OpenAI API，並可作為既有 LLM 工作流程的直接替代方案。
面向生產環境的輸出控制
Inception 列出可調式推理、128K 上下文視窗、原生工具使用，以及適用於生產流程的 schema 對齊 JSON 輸出。
以延遲為核心的設計
發表文章指出，Mercury 2 的設計目標是在高並發下維持 p95 延遲、逐輪行為與吞吐量穩定。
通用推理模型
Inception 將 Mercury 2 定位為其最強大的模型，適合兼顧效能與速度的複雜應用。
Mercury 2 的適用場景
程式撰寫與編輯
對於自動完成、下一步編輯建議、重構與互動式程式代理，Mercury 2 的定位是提供足夠即時的回應，讓建議能跟上開發者的工作節奏。
Agentic 迴圈
對於會串接許多推理呼叫的工作流程，例如 subagents 或活動最佳化，較低的單次呼叫延遲會影響可實際執行的步驟數。
即時語音與互動
對於語音介面與即時對話系統，Inception 將 Mercury 2 視為讓文字生成與自然語速節奏保持一致的一種方式。
搜尋與 RAG 管線
對於多跳檢索、重排序與摘要管線，Mercury 2 可在不讓端到端延遲超出實用範圍的前提下加入推理能力。
Pros and Cons
Pros
- 專為即時或近即時應用設計，適合在每個步驟都重視延遲的情境。
- 採用基於 diffusion 的生成，能一次平行產生多個 tokens，而非序列式解碼。
- 支援可調式推理、工具使用、結構化 JSON 輸出與 128K 上下文視窗。
- 定位為相容 OpenAI API，可降低既有團隊的遷移成本。
- 有文件化的使用案例，涵蓋程式開發、agent、語音與搜尋工作流程。
Cons
- 公開定價頁無法存取，因此除了來源頁提及的定價資訊外，方案細節並未完整文件化。
- 來源資料未提供正式的整合目錄或部署矩陣。
FAQ
團隊要如何使用 Mercury 2？
Mercury 2 現可透過 Inception 的 API 與聊天介面使用。網站也表示它相容 OpenAI API，因此可直接嵌入既有技術堆疊而無需重寫。
Mercury 2 最適合用於哪些情境？
Inception 將 Mercury 2 定位為適合低延遲工作的模型，例如程式撰寫與編輯、agent 工作流程、即時語音與互動，以及搜尋或 RAG 管線。
產品頁描述了哪些功能？
產品頁列出可調式推理、128K 上下文視窗、原生工具使用，以及與 schema 對齊的 JSON 輸出。它也強調透過基於 diffusion 的平行細化來加速生成。
網站上顯示了哪些定價選項？
網站上的定價頁目前無法存取，但模型頁顯示 Free、Developer 與 Enterprise 三種使用途徑。Free 包含所有模型的存取權與 1000 萬個免費 tokens；Developer 採用按用量計費；Enterprise 則提供自訂速率限制、SLA 保證、安全與隱私，以及依量計價。
有哪些已文件化的整合？
來源資料沒有列出正式的整合目錄。不過資料指出 Mercury 2 相容 OpenAI API，並可透過包括 AISuite、LiteLLM 與 LangChain 在內的函式庫支援。
Quick Facts
- Category
- AI 模型 / 開發者工具
- Product
- Mercury 2
- Company
- Inception
- Platform
- API 與聊天
- Compatibility
- 相容 OpenAI API
- Context window
- 128K
Mercury 2 替代品
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