Mercury 2
4486°
<mercury-2>
支持 ModelTrends 标签的应用允许你通过在提示中复制这段代码来运行/安装模型，无需任何设置。请在支持该功能的应用中寻找我们的图标，比如下面的 Prism。
运行此模型
优惠 / 广告
Easy Creator (Prism) 网页
不限量 · 固定费用
最适合初学者。强大的工作流程，学习曲线低。
PirateDiffusion Telegram
不限量 · 固定费用
创建视频、图像、自定义聊天角色等。
Pro studio (SpyGlass) 网页
不限量 · 固定费用
从任何浏览器或手机浏览模型、渲染和优化。
Discord bot (Vector)
不限量 · 固定费用
将 Vector 添加到你的服务器或加入 Vector Discord。创造任何东西！
Unified Editor 网页
不限量 · 固定费用
图像和视频编辑器：在同一页面渲染、编辑、放大等。
OpenRouter 终端 / API
按令牌付费
在浏览器中与此模型聊天，或使用一个 API 密钥从代码中调用它。
本地应用
需设置
如果你的电脑硬件够好，可以安装本地程序。
ModelDuel 网页
按次付费
一次在多达50个检查点/基础模型上生成相同的提示。
本模型的指南
全部指南
Inception | 128,000 令牌上下文 | $0.25/M 输入，$0.75/M 输出。Mercury 2 是一款极其快速的推理大语言模型（LLM），也是首个推理扩散大语言模型（dLLM）。它不是顺序生成令牌，而是并行生成和优化多个令牌，在标准GPU上实现超过1000令牌/秒的速度。Mercury 2 比领先的速度优化型LLM如 Claude 4.5 Haiku 和 GPT 5 Mini 快5倍以上，且成本仅为其一小部分。Mercury 2 支持可调推理级别、128K上下文、本地工具使用和符合模式的JSON输出。专为延迟累积的编码工作流、实时语音/搜索和代理循环构建。兼容OpenAI API。详情请参阅博客文章Opens in new tab。
船长笔记
2026-10-13 的笔记
Mercury 2 是 Inception 推出的一款推理模型，基于扩散架构而非顺序标记生成，能在标准 GPU 上以超过每秒 1000 标记的速度并行生成和优化标记。速度是其最大特点：Inception 称其速度是 Claude 4.5 Haiku 和 GPT-5 Mini 的五倍以上且成本更低。适合需要低延迟推理的场景——代理循环、实时搜索、语音等，等待慢模型会迅速积累延迟。
以……著称
- 通过扩散架构实现并行标记生成，而非顺序自回归
- 标准 GPU 上速度超过每秒 1000 标记
- 可调推理深度，按需在计算量和质量间权衡
- 原生支持工具调用和符合模式的 JSON 输出，适合代理工作流
- 兼容 OpenAI API，切换成本低
注意
- 权重未开源，仅通过 Inception API 使用，无法本地部署。
- 基于扩散的推理是新架构，复杂任务的实际质量仍在验证中。
- 128K 上下文窗口虽大，但不属于超长上下文，处理超大文档可能受限。
推荐尝试的提示词
代理工具调用链
你有三个工具：search(query)、read_file(path) 和 write_file(path, content)。用户请求：找到项目中所有导入了 'requests' 的 Python 文件，检查每个文件中 HTTP 调用是否缺少错误处理，并将报告写入 audit.md。请规划调用工具的顺序，并解释每步的理由。
低延迟代码审查
请审查以下 Python 函数的正确性、边界情况和性能。用不超过 200 字给出结论，随后列出编号问题，最后给出修正版本。
def get_user(users, id):
for u in users:
if u['id'] == id:
return u['name']
return None
结构化 JSON 提取
从以下文本中提取字段并返回有效 JSON：company_name, founding_year, headquarters_city, number_of_employees, primary_product。文本：Meridian Robotics 成立于 2019 年，位于德克萨斯州奥斯汀。公司约有 340 名员工，生产面向北美物流公司的自主仓库分拣系统。
与……比较
- Mercury 2.5仅限API模型260,000 令牌上下文 · $0.04/M 输入，$0.15/M 输出
- DeepSeek V4.1 Flash开源权重模型1,048,576 令牌上下文 · $0.04/M 输入，$0.68/M 输出
- GLM 5.3 Flash开源权重模型1,048,576 令牌上下文 · $0.02/M 输入，$0.72/M 输出
- Hy4 preview开源权重模型1,048,576 令牌上下文 · $0.83/M 输入，$2.50/M 输出
来自 inception 的更多文本模型
常见问题
- 我可以本地运行 Mercury 2 吗？
- 不可以。Inception 未公开权重，Mercury 2 仅通过 API 提供，无法自托管。
- 价格和上下文窗口是多少？
- 输入标记每百万 $0.25，输出标记每百万 $0.75，上下文窗口为 128,000 标记。
- Mercury 2 与 Claude Haiku 或 GPT-5 Mini 等快速模型有何不同？
- 它采用扩散架构并行生成标记，而非逐个生成，Inception 称其速度是这些模型的五倍以上且成本更低——如果你运行高吞吐代理循环，这差异非常显著。
船长评语如果你的瓶颈是代理或实时流水线中的原始吞吐量，Mercury 2 是目前最直接的解决方案。
船长根据模型自身描述和模型卡撰写这些笔记。价格和上下文大小为撰写时提供商的数据，可能会变动。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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这个评分是怎么计算的
这个模型还没有任何来源的流行度数据，所以它用一个低于 7,000° 的替代数值来保持列表完整。它永远不会排在有数据的模型前面。一旦有来源报告数据，分解就会显示在这里。
术语表：这里用到的术语
- 热度得分
- 一个数字，表示模型当前的使用和需求程度，范围从0°到9,999°。本站所有标注为最热门的榜单都按这个分数排序，别无他物。
- 基准线
- 所有有真实数据的模型起始于7,000°。分数范围是0°到9,999°；基准线以下的部分保留给无数据的替代模型，这样有数据的模型总是排在无数据模型之上。基准线对所有人相同，不影响排名；超过基准线的度数才是实际测量值。
- 下载等价量
- 得分中当作下载计算的所有项目总和：下载本身，每个种子上传者算1,000，每个AI Horde图片和每次生成网站的运行算一个。
- 对数刻度
- 以十为单位计数，而不是以一为单位：从1,000到10,000下载增加的热度和从10,000到100,000增加的热度相同。这样可以防止巨头压倒一切。
- 点赞
- 来自所有来源的点赞和竖起大拇指，每个点赞在对数刻度上价值半个下载。
- 采用率
- 模型当前每天的下载次数，基于两次读数的差值。权重是下载项的四分之一。
- 测量与估算
- 测量表示有两个来源的读数，且差异是真实的。估算表示只知道今天的总数，过去的数据是根据模型的生命周期分配的；网站会说明显示的是哪种。
- 做种者
- 指那些在线保存权重副本供他人通过种子下载的人，或者提供同样服务的托管镜像。每个做种者相当于1000次下载。
- AI Horde
- 一个志愿者网络，在捐赠的电脑上免费生成图片。它用某个模型生成的图片数量是公开的，每张图片算作一次下载。
- 生成网站
- 托管自己模型副本并允许用户生成的站点，比如PixAI、SeaArt和Yodayo。它们的下载计数和Civitai一样，每次生成算一次下载。
- OpenRouter 令牌
- 通过API提供的文本模型，如Claude或GPT，没有权重需要下载，因此其使用量以令牌计量：过去30天内通过OpenRouter（一种许多应用使用的网关）读取和生成的文本片段。每10,000,000个令牌计为一次下载。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
- 完整模型（检查点）
- 权重文件本身，是能独立生成的文件。它会获得额外加分，因为附加组件依赖它。
- LoRA和嵌入
- 小型附加文件，用来引导别人的权重朝向某种风格、角色或概念。它们不能单独运行。
- 家族与权重
- 模型构建所基于的基础，比如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每个模型继承其家族权重的发布日期。
- 年龄
- 根据家族权重发布多久，扣除的度数：每年150°，最多750°。它保留了那些积累了多年下载量的老模型，防止它们被挤出榜单顶部。
- 家族加成
- 对当前网站重点推广的某个家族的LoRA给予的小幅度限制性加分，总是在分数细目中列出。
- 替代分数
- 给还没有任何来源报告的模型一个稳定的最低分数，这样榜单才完整。它永远不会高于有数据的模型。
- 新模型！（宽限期）
- 不到7天的新模型显示“新模型！”而非分数，且不参与排名。其分数从第一天开始计算，但一天大的模型增长最快，若不等待，周榜#1总是昨天刚发布的模型，而非持续一周的。
- 趋势
- 模型在某段时间内的增长与同一时间段内典型模型增长的对比。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
- 典型模型
- 目录的中间值：一半有数据的模型增长比它快，一半比它慢。
Mercury 2 是 Text / LLM 系列的一个文本模型，收录于 ModelTrends.ai——一个只读的开源 AI 图像、视频和文本模型目录。你可以将它与其他 Text / LLM 模型比较，查看热度分数了解趋势，并在 PirateDiffusion 或 BitVector 上打开试用。
按模型系列浏览
Text / LLM 模型
434
Anima 模型
528
Chroma 模型
19
Fibo 模型
2
Flux 模型
1,496
Flux 2 / Klein 模型
1,239
Flux 3 模型
3
Moss 模型
3
Iris 模型
1
MiniMax H3 模型
364
Hunyuan 模型
204
Ideogram 模型
20
Krea2 模型
717
Qwen 模型
20
Qwen2 模型
47
Ltx2 模型
153