Mercury 2
4486°
<mercury-2>
ModelTrendsのタグに対応したアプリでは、このコードをプロンプトにコピーするだけでモデルを実行・インストールでき、設定は不要です。Prism（下記）など対応アプリのアイコンを探してください。
このモデルを実行
オファー／広告
Easy Creator (Prism) Web
無制限・定額
初心者に最適。強力なワークフローで学習も簡単。
PirateDiffusion Telegram
無制限・定額
動画、画像、カスタムチャットペルソナなどを作成。
Pro studio (SpyGlass) Web
無制限・定額
どのブラウザやスマホからでもモデルを閲覧、レンダリング、調整できる。
Discord bot (Vector)
無制限・定額
Vectorをサーバーに追加するか、VectorのDiscordに参加しよう。何でも作れる！
Unified Editor Web
無制限・定額
画像と動画のエディター：レンダリング、編集、アップスケールなどを一つのページで。
OpenRouter ターミナル / API
トークンごとに支払い
ブラウザでこのモデルとチャットするか、1つのAPIキーでコードから呼び出せます。
ローカルアプリ
セットアップが必要
パソコンの性能が十分なら、ローカルプログラムもセットアップできるよ。
ModelDuel Web
使った分だけ支払い
最大50のチェックポイント／ベースモデルで同じプロンプトを一度に生成します。
このモデルのガイド
すべてのガイド
Inception | 128,000 トークンコンテキスト | 入力 $0.25/M、出力 $0.75/M。Mercury 2 は非常に高速な推論型LLMであり、初の推論拡散型LLM（dLLM）です。トークンを逐次生成する代わりに、Mercury 2 は複数のトークンを並行して生成・洗練し、標準GPUで1,000トークン/秒以上を実現します。Mercury 2 は Claude 4.5 Haiku や GPT 5 Mini のような高速最適化LLMより5倍以上高速で、コストはその一部です。Mercury 2 は調整可能な推論レベル、128Kコンテキスト、ネイティブツール使用、スキーマ整合JSON出力をサポートします。レイテンシが累積するコーディングワークフロー、リアルタイム音声/検索、エージェントループ向けに設計されています。OpenAI API互換。詳細はブログ記事をご覧くださいOpens in new tab。
キャプテンのメモ
2026-10-13のメモ
Mercury 2はInceptionによる推論モデルで、逐次トークン生成ではなく拡散アーキテクチャを用いてトークンを並列に生成・洗練し、標準GPUで毎秒1,000トークン超を実現します。この速度が最大の特徴で、InceptionはClaude 4.5 HaikuやGPT-5 Miniより5倍以上高速かつ低価格と主張しています。レイテンシが重要なエージェントループ、リアルタイム検索、音声処理などに適しています。
得意分野
- 逐次自己回帰ではなく拡散による並列トークン生成
- 標準GPUで毎秒1,000トークン超の高速処理
- 推論深度を調整可能で計算量と品質をトレードオフ可能
- ネイティブのツール利用とスキーマ整合JSON出力でエージェントワークフロー対応
- OpenAI互換APIで既存環境からの切り替えが容易
注意点
- 重みは非公開でInceptionのAPI経由のみ利用可能、ローカル展開不可。
- 拡散ベースの推論は新しいアーキテクチャで、複雑タスクでの実際の品質はまだ確立途上。
- 128Kトークンのコンテキストは十分だが長文作業では制限に達する可能性あり。
試してみるプロンプト
エージェントのツール呼び出しチェーン
あなたには3つのツールがあります：search(query)、read_file(path)、write_file(path, content)。ユーザーから「プロジェクト内のすべてのPythonファイルで'requests'をインポートしているものを探し、HTTP呼び出しのエラーハンドリングが欠けているか確認し、audit.mdにレポートを書け」という依頼がありました。呼び出すツールの順序を計画し、各ステップの理由を説明してください。
レイテンシ重視のコードレビュー
以下のPython関数を正確性、エッジケース、パフォーマンスの観点でレビューしてください。200語以内で結論を述べ、問題点を番号付きで列挙し、修正済みコードを示してください。
def get_user(users, id):
for u in users:
if u['id'] == id:
return u['name']
return None
構造化JSON抽出
以下のテキストから次のフィールドを抽出し、有効なJSONで返してください：company_name, founding_year, headquarters_city, number_of_employees, primary_product。テキスト：Meridian Roboticsは2019年にテキサス州オースティンで設立されました。同社は約340人を雇用し、北米の物流会社向けに自律倉庫仕分けシステムを製造しています。
比較する
- Mercury 2.5API専用モデル260,000トークンのコンテキスト · $0.04/M 入力、$0.15/M 出力
- DeepSeek V4.1 Flashオープンウェイトモデル1,048,576トークンのコンテキスト · $0.04/M 入力、$0.68/M 出力
- GLM 5.3 Flashオープンウェイトモデル1,048,576トークンのコンテキスト · $0.02/M 入力、$0.72/M 出力
- Hy4 previewオープンウェイトモデル1,048,576トークンのコンテキスト · $0.83/M 入力、$2.50/M 出力
inceptionの他のテキストモデル
よくある質問
- Mercury 2はローカルで実行できますか？
- いいえ。Inceptionは重みを公開しておらず、Mercury 2はAPI専用でセルフホスティング不可です。
- 価格とコンテキスト長は？
- 入力トークンあたり0.25ドル、出力トークンあたり0.75ドルで、128,000トークンのコンテキストウィンドウがあります。
- Claude HaikuやGPT-5 Miniなど他の高速モデルとどう違いますか？
- 逐次生成ではなく拡散アーキテクチャでトークンを並列生成し、Inceptionによればこれらのモデルより5倍以上高速かつ低コストで、高スループットのエージェントループに適しています。
キャプテンの評価エージェントやリアルタイムパイプラインで生のスループットがボトルネックなら、Mercury 2が現時点で最も直接的な解決策です。
キャプテンはモデルの説明とモデルカードからこれらのメモを書いています。価格やコンテキストサイズは執筆時点の提供元のもので、変更されることがあります。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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このスコアの計算方法
このモデルはまだどのソースからも人気データがないため、リストを完全に保つために7,000°未満の仮の数値が割り当てられています。データのあるモデルより上位には決してなりません。内訳はソースが報告次第ここに表示されます。
用語集：ここで使われている用語
- ヒートスコア
- モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
- フロア
- 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
- ダウンロード相当数
- スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計：ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
- 対数スケール
- 1ずつではなく10ずつ数えます：1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
- いいね
- すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
- 普及率
- 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
- 測定済みと推定
- 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
- シーダー
- トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
- AI Horde
- 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
- 生成サイト
- PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
- OpenRouterトークン
- ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
- 完全モデル（チェックポイント）
- 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
- LoRAと埋め込み
- 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
- ファミリーと重み
- モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
- 年齢
- ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます：1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
- ファミリーブースト
- このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
- 代替スコア
- まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
- 新着！(猶予期間)
- 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着！」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
- トレンド
- ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
- 典型的なモデル
- カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。
Mercury 2 は Text / LLM ファミリー向けのテキストモデルで、オープンソース AI 画像・動画・テキストモデルの読み取り専用カタログ ModelTrends.ai に掲載されています。他の Text / LLM モデルと比較し、ヒートスコアでトレンドを確認し、PirateDiffusion または BitVector で開いて試すことができます。
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204
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20
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717
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Ltx2 モデル
153