Mercury 2
4486°
<mercury-2>
Les applications qui supportent les tags ModelTrends vous permettent d'exécuter/installer des modèles en copiant ce code dans votre prompt sans aucune configuration. Cherchez notre icône dans les applications qui le supportent, comme Prism (ci-dessous).
Lancer ce modèle
Offres / Pub
Easy Creator (Prism) Web
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Idéal pour les débutants. Flux de travail puissants, courbe d'apprentissage faible.
PirateDiffusion Telegram
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Créez des vidéos, images, personnages de chat personnalisés, et plus encore.
Pro studio (SpyGlass) Web
Illimité · forfait fixe
Parcourez les modèles, générez et affinez depuis n'importe quel navigateur ou téléphone.
Discord bot (Vector)
Illimité · forfait fixe
Ajoutez Vector à votre serveur ou rejoignez le Discord de Vector. Créez tout ce que vous voulez !
Unified Editor Web
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Éditeur pour images et vidéos : générez, modifiez, améliorez et plus encore sur une seule page.
OpenRouter Terminal / API
Payer par token
Discute avec ce modèle dans le navigateur ou appelle-le depuis ton code avec une clé API.
Applications locales
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Installe des programmes locaux si ton ordinateur est assez puissant.
ModelDuel Web
Paiement à l'usage
Génère la même invite sur jusqu'à 50 modèles checkpoint/base en même temps.
Guides pour ce modèle
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Inception | contexte de 128 000 tokens | 0,25 $/M en entrée, 0,75 $/M en sortie. Mercury 2 est un LLM de raisonnement extrêmement rapide, et le premier LLM de diffusion de raisonnement (dLLM). Au lieu de générer les tokens séquentiellement, Mercury 2 produit et affine plusieurs tokens en parallèle, atteignant plus de 1 000 tokens/sec sur des GPU standards. Mercury 2 est plus de 5 fois plus rapide que les LLMs optimisés pour la vitesse comme Claude 4.5 Haiku et GPT 5 Mini, à une fraction du coût. Mercury 2 supporte des niveaux de raisonnement ajustables, un contexte de 128K, l'utilisation…Inception | contexte de 128 000 tokens | 0,25 $/M en entrée, 0,75 $/M en sortie. Mercury 2 est un LLM de raisonnement extrêmement rapide, et le premier LLM de diffusion de raisonnement (dLLM). Au lieu de générer les tokens séquentiellement, Mercury 2 produit et affine plusieurs tokens en parallèle, atteignant plus de 1 000 tokens/sec sur des GPU standards. Mercury 2 est plus de 5 fois plus rapide que les LLMs optimisés pour la vitesse comme Claude 4.5 Haiku et GPT 5 Mini, à une fraction du coût. Mercury 2 supporte des niveaux de raisonnement ajustables, un contexte de 128K, l'utilisation native d'outils, et une sortie JSON alignée sur un schéma. Conçu pour les flux de travail de codage où la latence s'accumule, la voix/recherche en temps réel, et les boucles d'agents. Compatible avec l'API OpenAI. En savoir plus dans l'article de blogOpens in new tab.
Notes du capitaine
Notes du 2026-10-13
Mercury 2 est un modèle de raisonnement d'Inception basé sur une architecture de diffusion plutôt que sur la génération séquentielle de tokens, ce qui lui permet de produire et affiner les tokens en parallèle à plus de 1 000 tokens par seconde sur des GPU standards. Cette vitesse est sa caractéristique principale : Inception affirme qu'il est plus de cinq fois plus rapide que Claude 4.5 Haiku et GPT-5 Mini à un prix inférieur. Il convient aux développeurs qui ont besoin de raisonnement dans des pipelines sensibles à la latence — boucles d'agents, recherche en temps réel, voix — où attendre un modèle lent s'accumule rapidement.
Connu pour
- Génération parallèle de tokens via diffusion, pas d'autoregression séquentielle
- Plus de 1 000 tokens par seconde sur GPU standards
- Profondeur de raisonnement ajustable pour échanger calcul contre qualité selon les besoins
- Usage natif d'outils et sortie JSON alignée sur schéma pour workflows agentiques
- API compatible OpenAI, faible coût de transition depuis les configurations existantes
Attention à
- Les poids ne sont pas ouverts ; vous passez par l'API d'Inception uniquement, pas de déploiement local.
- Le raisonnement basé sur la diffusion est une architecture nouvelle — la qualité réelle sur des tâches complexes est encore en cours d'évaluation.
- 128K de contexte est solide mais pas dans la catégorie long contexte ; les travaux sur très grands documents peuvent atteindre des limites.
Prompts à essayer
Chaîne d'appels d'outils agent
Vous avez trois outils : search(query), read_file(path), et write_file(path, content). Un utilisateur demande : trouvez tous les fichiers Python du projet qui importent 'requests', vérifiez chacun pour un manque de gestion d'erreur sur les appels HTTP, et écrivez un rapport dans audit.md. Planifiez les appels d'outils dans l'ordre et expliquez votre raisonnement à chaque étape.
Revue de code sensible à la latence
Examinez cette fonction Python pour sa correction, ses cas limites et ses performances. Répondez en moins de 200 mots avec un verdict, puis une liste numérotée des problèmes, puis une version corrigée.
def get_user(users, id):
for u in users:
if u['id'] == id:
return u['name']
return None
Extraction JSON structurée
Extrayez les champs suivants du texte ci-dessous et retournez uniquement du JSON valide : company_name, founding_year, headquarters_city, number_of_employees, primary_product. Texte : Meridian Robotics a été fondée en 2019 à Austin, Texas. L'entreprise emploie environ 340 personnes et fabrique des systèmes de tri autonomes pour entrepôts vendus à des sociétés logistiques en Amérique du Nord.
Comparer avec
- Mercury 2.5Modèle uniquement APIContexte de 260,000 tokens · entrée $0.04/M, sortie $0.15/M
- DeepSeek V4.1 FlashModèle à poids ouvertsContexte de 1,048,576 tokens · entrée $0.04/M, sortie $0.68/M
- GLM 5.3 FlashModèle à poids ouvertsContexte de 1,048,576 tokens · entrée $0.02/M, sortie $0.72/M
- Hy4 previewModèle à poids ouvertsContexte de 1,048,576 tokens · entrée $0.83/M, sortie $2.50/M
Plus de modèles de texte de inception
Questions fréquentes
- Puis-je exécuter Mercury 2 localement ?
- Non. Inception n'a pas publié de poids ouverts ; Mercury 2 est uniquement accessible via API et ne peut pas être auto-hébergé.
- Quel est le coût et la taille du contexte ?
- Le prix est de 0,25 $ par million de tokens d'entrée et 0,75 $ par million de tokens de sortie, avec une fenêtre de contexte de 128 000 tokens.
- En quoi Mercury 2 diffère-t-il des autres modèles rapides comme Claude Haiku ou GPT-5 Mini ?
- Il utilise une architecture de diffusion qui génère les tokens en parallèle plutôt qu'un par un, ce qui, selon Inception, offre plus de cinq fois la vitesse de ces modèles à un coût inférieur — une différence significative si vous exécutez des boucles d'agents à haut débit.
Verdict du capitaineSi le débit brut dans un agent ou pipeline temps réel est votre goulot d'étranglement, Mercury 2 est la réponse la plus directe disponible actuellement.
Le capitaine écrit ces notes à partir de la description et de la fiche modèle. Les prix et tailles de contexte sont ceux du fournisseur au moment de la rédaction et peuvent changer.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Comment ce score se calcule
Ce modèle n’a pas encore de données de popularité provenant de sources, donc il porte un nombre de remplacement en dessous de 7,000° pour que les listes restent complètes. Il ne sera jamais mieux classé qu’un modèle avec des données. La répartition apparaît ici dès qu’une source la rapporte.
Glossaire : les termes utilisés ici
- Score de chaleur
- Un seul chiffre pour montrer à quel point un modèle est utilisé et recherché en ce moment, de 0° à 9 999°. Chaque liste sur ce site qui dit « les plus chauds » est triée selon ce score et rien d’autre.
- Plancher
- Les 7 000° que chaque modèle avec des données réelles commence avec. L’échelle va de 0° à 9 999° ; la partie sous le plancher est réservée aux remplaçants (modèles sans données), pour qu’un modèle avec données soit toujours mieux classé qu’un sans. Le plancher est le même pour tous et ne décide rien ; les degrés au-dessus sont la mesure.
- Équivalents de téléchargement
- Tout ce que le score considère comme un téléchargement, additionné : les téléchargements eux-mêmes, chaque seeder torrent comme 1 000, chaque image AI Horde et chaque exécution sur un site de génération comme un.
- Échelle logarithmique
- On compte par dizaines, pas par unités : passer de 1 000 à 10 000 téléchargements ajoute autant de degrés que passer de 10 000 à 100 000. Ça évite que les géants écrasent tout le reste.
- Likes
- Les pouces levés et likes de toutes sources, valant chacun la moitié d’un téléchargement sur l’échelle logarithmique.
- Taux d’adoption
- Combien de téléchargements par jour un modèle obtient en ce moment, calculé à partir de la différence entre deux relevés d’une source. Un quart du poids du terme téléchargement.
- Mesuré et estimé
- Mesuré signifie qu'il existe deux relevés d'une source et que la différence est réelle. Estimé signifie que seul le total d'aujourd'hui est connu et que le passé est réparti sur la durée de vie du modèle ; le site indique lequel est affiché.
- Seeder
- Quelqu'un qui garde une copie des poids en ligne pour que d'autres puissent les télécharger via un torrent, ou un miroir hébergé qui fait la même chose. Chacun compte comme 1 000 téléchargements.
- AI Horde
- Un réseau de bénévoles qui génère des images gratuitement sur des ordinateurs donnés. Le nombre d'images créées avec un modèle est public, et chacune compte comme un téléchargement.
- Sites de génération
- Sites qui hébergent leurs propres copies d'un modèle et permettent aux gens de générer avec, comme PixAI, SeaArt et Yodayo. Leurs téléchargements comptent comme ceux de Civitai et chaque génération compte comme un téléchargement.
- Tokens OpenRouter
- Un modèle texte servi via une API, comme Claude ou GPT, n'a pas de poids à télécharger, son usage est donc mesuré en tokens : les morceaux de texte lus et écrits via OpenRouter, une passerelle utilisée par de nombreuses applications, sur les 30 derniers jours. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modèle complet (checkpoint)
- Les poids eux-mêmes, le fichier qui génère tout seul. Il reçoit un bonus parce que les add-ons en dépendent.
- LoRA et embedding
- Petits fichiers add-on qui orientent les poids de quelqu'un d'autre vers un style, un personnage ou un concept. Ils ne peuvent pas fonctionner seuls.
- Famille et poids
- La base sur laquelle un modèle est construit, comme SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Chaque modèle hérite de la date de sortie des poids de sa famille.
- Âge
- Degrés retirés selon l'ancienneté des poids de la famille : 150° par an, jusqu'à 750°. Cela garde les anciens téléchargements qui ont eu des années pour s'accumuler en haut de la liste.
- Boost de la famille
- Une petite poussée limitée pour les LoRA d'une famille que ce site met en avant en ce moment, toujours listée dans la répartition.
- Score de remplacement
- Un nombre stable en dessous du minimum donné à un modèle dont aucune source ne rapporte encore, pour que les listes restent complètes. Il ne dépasse jamais un modèle avec des données.
- Nouveau ! (période de grâce)
- Un modèle âgé de moins de 7 jours affiche Nouveau ! au lieu d'un score et ne figure pas dans le classement. Son score est calculé dès le premier jour, mais un modèle d'un jour grandit plus vite que tout, donc sans attente le #1 de la semaine serait toujours celui sorti hier plutôt que celui qui tient depuis une semaine.
- Tendance
- Comment la croissance d'un modèle sur une période se compare à la croissance typique d'un modèle sur la même période. Plus rapide que la moyenne signifie une hausse, plus lente une baisse.
- Modèle typique
- Le milieu du catalogue : la moitié des modèles avec un chiffre ont grandi plus vite sur la période, l'autre moitié plus lentement.
Mercury 2 est un modèle de texte pour la famille Text / LLM, référencé sur ModelTrends.ai, un catalogue en lecture seule de modèles d'IA open source pour l'image, la vidéo et le texte. Comparez-le aux autres modèles Text / LLM, consultez son score de chaleur pour suivre sa tendance et ouvrez-le sur PirateDiffusion ou BitVector pour l'essayer.
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