Mercury 2
4486°
<mercury-2>
Apps die ModelTrends-tags ondersteunen, laten je modellen draaien/installeren door deze code in je prompt te kopiëren zonder installatie. Zoek naar ons icoon in apps die het ondersteunen, zoals Prism (hieronder).
Voer dit model uit
Aanbiedingen / Advertenties
Easy Creator (Prism) Web
Onbeperkt · vast bedrag
Het beste voor beginners. Krachtige workflows, lage leercurve.
PirateDiffusion Telegram
Onbeperkt · vast bedrag
Maak video's, afbeeldingen, aangepaste chatpersonages en meer.
Pro studio (SpyGlass) Web
Onbeperkt · vast bedrag
Blader door modellen, render en verfijn vanaf elke browser of telefoon.
Discord bot (Vector)
Onbeperkt · vast bedrag
Voeg Vector toe aan je server of sluit je aan bij de Vector Discord. Maak alles wat je wilt!
Unified Editor Web
Onbeperkt · vast bedrag
Editor voor afbeeldingen en video: render, bewerk, schaal op en meer op één pagina.
OpenRouter Terminal / API
Betaal per token
Chat met dit model in de browser of roep het aan vanuit je code met één API-sleutel.
Lokale apps Lokaal
Installatie vereist
Installeer lokale programma's als je computer krachtig genoeg is.
ModelDuel Web
Betaal per gebruik
Genereer dezelfde prompt op maximaal 50 checkpoint-/basismodellen tegelijk.
Gidsen voor dit model
Open weights vs open source vs alleen API: wat je eigenlijk mag doen
De 10 goedkoopste ChatGPT-alternatieven in 2026: gratis lokale modellen, gratis tiers en vaste prijsplannen
Inception | 128.000 token context | $0,25/M input, $0,75/M output. Mercury 2 is een extreem snelle redenerende LLM, en de eerste redenerende diffusie LLM (dLLM). In plaats van tokens sequentieel te genereren, produceert en verfijnt Mercury 2 meerdere tokens parallel, met een snelheid van >1.000 tokens/sec op standaard GPU's. Mercury 2 is 5x+ sneller dan toonaangevende snelheidsgeoptimaliseerde LLM's zoals Claude 4.5 Haiku en GPT 5 Mini, tegen een fractie van de kosten. Mercury 2 ondersteunt instelbare redeneerniveaus, 128K context, native toolgebruik en schema-uitgelijnde JSON-output. Gebouwd voor codeerworkflows waar latentie optelt, realtime spraak/zoekopdrachten en agent loops. Compatibel met OpenAI API. Lees meer in de blogpostOpens in new tab.
Aantekeningen van de kapitein
Aantekeningen van 2026-10-13
Mercury 2 is een redeneermodel van Inception gebouwd op een diffusiearchitectuur in plaats van sequentiële token-generatie, waardoor het tokens parallel kan produceren en verfijnen met meer dan 1.000 tokens per seconde op standaard GPU’s. Die snelheid is het kenmerkende aspect: Inception beweert dat het meer dan vijf keer sneller is dan Claude 4.5 Haiku en GPT-5 Mini tegen een lagere prijs. Het is geschikt voor ontwikkelaars die redeneercapaciteit nodig hebben in latentiegevoelige pijplijnen — agent loops, realtime zoeken, spraak — waar wachten op een traag model snel optelt.
Bekend om
- Parallelle token-generatie via diffusie, niet sequentiële autoregressie
- Meer dan 1.000 tokens per seconde op standaard GPU’s
- Af te stemmen redeneerniveau zodat je rekencapaciteit kunt ruilen voor kwaliteit
- Native toolgebruik en schema-gealigneerde JSON-output voor agent workflows
- OpenAI-compatibele API, lage overstapkosten vanuit bestaande setups
Let op
- Gewichten zijn niet open; je draait dit alleen via Inceptions API, geen lokale deployment.
- Diffusie-gebaseerd redeneren is een nieuwe architectuur — de kwaliteit in de praktijk bij complexe taken wordt nog vastgesteld.
- 128K context is solide maar niet in de lange-context klasse; zeer grote documenten kunnen limieten bereiken.
Het beste voor
Prompts om te proberen
Agent tool-call keten
Je hebt drie tools: search(query), read_file(path) en write_file(path, content). Een gebruiker vraagt: vind alle Python-bestanden in het project die 'requests' importeren, controleer elk op ontbrekende foutafhandeling bij HTTP-aanroepen en schrijf een rapport naar audit.md. Plan de tool-aanroepen die je zou maken, in volgorde, en leg je redenering bij elke stap uit.
Latentiegevoelige code review
Beoordeel deze Python-functie op correctheid, randgevallen en performance. Reageer in minder dan 200 woorden met een oordeel, daarna een genummerde lijst van problemen en vervolgens een verbeterde versie.
def get_user(users, id):
for u in users:
if u['id'] == id:
return u['name']
return None
Gestructureerde JSON-extractie
Extraheer de volgende velden uit onderstaande tekst en geef alleen geldige JSON terug: company_name, founding_year, headquarters_city, number_of_employees, primary_product. Tekst: Meridian Robotics werd opgericht in 2019 in Austin, Texas. Het bedrijf heeft ongeveer 340 medewerkers en maakt autonome magazijnsorteringssystemen die verkocht worden aan logistieke bedrijven in Noord-Amerika.
Vergelijk met
- Mercury 2.5Alleen API-model260,000 token context · $0.04/M invoer, $0.15/M uitvoer
- DeepSeek V4.1 FlashModel met open gewichten1,048,576 token context · $0.04/M invoer, $0.68/M uitvoer
- GLM 5.3 FlashModel met open gewichten1,048,576 token context · $0.02/M invoer, $0.72/M uitvoer
- Hy4 previewModel met open gewichten1,048,576 token context · $0.83/M invoer, $2.50/M uitvoer
Meer tekstmodellen van inception
Veelgestelde vragen
- Kan ik Mercury 2 lokaal draaien?
- Nee. Inception heeft geen open gewichten vrijgegeven; Mercury 2 is alleen via API beschikbaar en kan niet zelf gehost worden.
- Wat kost Mercury 2 en hoe groot is het contextvenster?
- De prijs is $0,25 per miljoen input tokens en $0,75 per miljoen output tokens, met een contextvenster van 128.000 tokens.
- Hoe verschilt Mercury 2 van andere snelle modellen zoals Claude Haiku of GPT-5 Mini?
- Het gebruikt een diffusiearchitectuur die tokens parallel genereert in plaats van één voor één, wat volgens Inception meer dan vijf keer de snelheid oplevert van die modellen tegen lagere kosten — een belangrijk verschil als je hoge doorvoer in agent loops draait.
Oordeel van de kapiteinAls ruwe doorvoer in een agent- of realtime pijplijn je bottleneck is, is Mercury 2 momenteel het meest directe antwoord.
De kapitein schrijft deze aantekeningen op basis van de eigen beschrijving en modelkaart van het model. Prijzen en contextgroottes zijn die van de provider op het moment van schrijven en kunnen veranderen.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Hoe deze score wordt opgebouwd
Dit model heeft nog geen populariteitsgegevens van welke bron dan ook, dus het krijgt een tijdelijke waarde onder 7,000° om de lijsten compleet te houden. Het staat nooit hoger dan een model met data. De uitsplitsing verschijnt hier zodra een bron het rapporteert.
Woordenlijst: de gebruikte termen
- Heat-score
- Één getal voor hoe veel een model nu gebruikt en gewenst wordt, van 0° tot 9.999°. Elke lijst op deze site die zegt heetste is gesorteerd op deze score en niets anders.
- Vloer
- De 7.000° waar elk model met echte data mee begint. De schaal loopt van 0° tot 9.999°; het deel onder de vloer is gereserveerd voor plaatsvervangers (modellen zonder data), zodat een model met data altijd hoger scoort dan een zonder. De vloer is voor iedereen gelijk en beslist niets; de graden erboven zijn de meting.
- Download-equivalenten
- Alles wat de score als een download telt, bij elkaar opgeteld: downloads zelf, elke torrent seeder als 1.000, elke AI Horde-afbeelding en elke run op een generatie-site als één.
- Logaritmische schaal
- Tellen per tien, niet per één: van 1.000 naar 10.000 downloads voegt evenveel graden toe als van 10.000 naar 100.000. Zo verdringen grote spelers niet alles.
- Likes
- Duimen omhoog en likes van elke bron, elk de helft van een download waard op de log-schaal.
- Adoptiesnelheid
- Hoeveel downloads een model nu per dag krijgt, uit het verschil tussen twee metingen van een bron. Een kwart van het gewicht van de downloadterm.
- Gemeten en geschat
- Gemeten betekent dat er twee metingen van een bron zijn en het verschil echt is. Geschat betekent dat alleen het totaal van vandaag bekend is en het verleden over de levensduur van het model wordt verdeeld; de site geeft aan welke het toont.
- Seeder
- Iemand die een kopie van de gewichten online houdt zodat anderen die via een torrent kunnen downloaden, of een gehoste mirror die hetzelfde doet. Elk telt als 1.000 downloads.
- AI Horde
- Een vrijwilligersnetwerk dat gratis beelden genereert op gedoneerde computers. Het aantal beelden dat het met een model heeft gemaakt is openbaar, en elk telt als één download.
- Generatiesites
- Sites die hun eigen kopieën van een model hosten en mensen laten genereren, zoals PixAI, SeaArt en Yodayo. Hun downloads tellen net als die van Civitai en elke generatie telt als één download.
- OpenRouter tokens
- Een tekstmodel dat via een API wordt aangeboden, zoals Claude of GPT, heeft geen gewichten om te downloaden, dus het gebruik wordt gemeten in tokens: de tekststukken die het las en schreef via OpenRouter, een gateway die veel apps gebruiken, in de afgelopen 30 dagen. Elke 10,000,000 tokens telt als één download. Bron: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Volledig model (checkpoint)
- De gewichten zelf, het bestand dat zelfstandig genereert. Het krijgt een bonus omdat add-ons ervan afhangen.
- LoRA en embedding
- Kleine add-on bestanden die iemands gewichten sturen naar een stijl, een personage of een concept. Ze kunnen niet zelfstandig draaien.
- Familie en gewichten
- De basis waarop een model is gebouwd, zoals SD 1.5, SDXL, Flux of Wan. Elk model erft de releasedatum van de gewichten van zijn familie.
- Leeftijd
- Graden afgetrokken voor hoe lang geleden de gewichten van de familie uitkwamen: 150° per jaar, tot 750°. Het houdt oude downloads die jaren hadden om op te lopen door de top van de lijst te bevriezen.
- Familie boost
- Een kleine, begrensde duw voor LoRA's van een familie die deze site nu naar voren schuift, altijd vermeld in de uitsplitsing.
- Stand-in score
- Een stabiel getal onder de vloer gegeven aan een model waar nog geen bron over rapporteert, zodat lijsten compleet blijven. Het staat nooit hoger dan een model met data.
- Nieuw! (gratieperiode)
- Een model dat minder dan 7 dagen oud is, toont Nieuw! in plaats van een score en neemt geen plaats in de ranglijst in. De score wordt vanaf dag één berekend, maar een model van één dag oud groeit sneller dan wat dan ook, dus zonder de wachttijd zou de #1 van de week altijd het model zijn dat gisteren uitkwam in plaats van wat een week standhield.
- Trend
- Hoe de groei van een model over een periode zich verhoudt tot de typische groei van een model over dezelfde periode. Sneller dan typisch betekent stijging, langzamer betekent daling.
- Typisch model
- Het midden van de catalogus: de helft van de modellen met een cijfer groeide sneller over de periode, de andere helft langzamer.
Mercury 2 is een tekstmodel voor de Text / LLM-familie, vermeld op ModelTrends.ai, een alleen-lezen catalogus van open source AI-modellen voor afbeeldingen, video en tekst. Vergelijk het met andere Text / LLM-modellen, bekijk de populariteitsscore om de trend te zien en open het op PirateDiffusion of BitVector om het te proberen.
Bladeren op modelfamilie
Text / LLM-modellen
434
Anima-modellen
528
Chroma-modellen
19
Fibo-modellen
2
Flux-modellen
1,496
Flux 2 / Klein-modellen
1,239
Flux 3-modellen
3
Moss-modellen
3
Iris-modellen
1
MiniMax H3-modellen
364
Hunyuan-modellen
204
Ideogram-modellen
20
Krea2-modellen
717
Qwen-modellen
20
Qwen2-modellen
47
Ltx2-modellen
153