Mercury 2
4486°
<mercury-2>
Las apps que soportan etiquetas de ModelTrends te permiten ejecutar/instalar modelos copiando este código en tu prompt sin configuración. Busca nuestro ícono en apps que lo soporten, como Prism (abajo).
Ejecutar este modelo
Ofertas / Anuncios
Easy Creator (Prism) Web
Ilimitado · tarifa fija
Ideal para principiantes. Flujos de trabajo potentes, curva de aprendizaje baja.
PirateDiffusion Telegram
Ilimitado · tarifa fija
Crea videos, imágenes, personajes de chat personalizados y más.
Pro studio (SpyGlass) Web
Ilimitado · tarifa fija
Explora modelos, renderiza y mejora desde cualquier navegador o teléfono.
Discord bot (Vector)
Ilimitado · tarifa fija
Agrega Vector a tu servidor o únete al Discord de Vector. ¡Crea lo que quieras!
Unified Editor Web
Ilimitado · tarifa fija
Editor para imágenes y video: renderiza, edita, mejora y más en una sola página.
OpenRouter Terminal / API
Pago por token
Chatea con este modelo en el navegador o llámalo desde tu código con una clave API.
Apps locales
Requiere configuración
Instala programas locales si tu computadora tiene buen hardware.
ModelDuel Web
Paga por uso
Genera el mismo prompt en hasta 50 modelos checkpoint/base a la vez.
Guías para este modelo
Pesos abiertos vs código abierto vs solo API: lo que realmente puedes hacer
Las 10 alternativas más baratas a ChatGPT en 2026: modelos locales gratuitos, planes gratuitos y tarifas planas
Inception | contexto de 128,000 tokens | $0.25/M entrada, $0.75/M salida. Mercury 2 es un LLM de razonamiento extremadamente rápido y el primer LLM de difusión de razonamiento (dLLM). En lugar de generar tokens secuencialmente, Mercury 2 produce y refina múltiples tokens en paralelo, alcanzando >1,000 tokens/seg en GPUs estándar. Mercury 2 es más de 5 veces más rápido que los LLM optimizados para velocidad líderes como Claude 4.5 Haiku y GPT 5 Mini, a una fracción del costo. Mercury 2 soporta niveles de razonamiento ajustables, contexto de 128K, uso nativo de herramientas y salida JSON alineada con esquemas. Diseñado para flujos de trabajo de codificación donde la latencia se acumula, voz/búsqueda en tiempo real y bucles de agentes. Compatible con API de OpenAI. Lee más en la publicación del blogOpens in new tab.
Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
Mercury 2 es un modelo de razonamiento de Inception construido sobre arquitectura de difusión en lugar de generación secuencial de tokens, lo que le permite producir y refinar tokens en paralelo a más de 1,000 tokens por segundo en GPUs estándar. Esa velocidad es su rasgo definitorio: Inception afirma que es más de cinco veces más rápido que Claude 4.5 Haiku y GPT-5 Mini a un precio menor. Es ideal para desarrolladores que necesitan razonamiento en pipelines sensibles a la latencia — bucles de agentes, búsqueda en tiempo real, voz — donde esperar un modelo lento se acumula rápido.
Conocido por
- Generación paralela de tokens vía difusión, no autoregresión secuencial
- Más de 1,000 tokens por segundo en GPUs estándar
- Profundidad de razonamiento ajustable para intercambiar cómputo por calidad según necesidad
- Uso nativo de herramientas y salida JSON alineada a esquemas para flujos de trabajo agenticos
- API compatible con OpenAI, bajo costo de cambio desde configuraciones existentes
Cuidado con
- Los pesos no son abiertos; se usa solo vía API de Inception, sin despliegue local.
- El razonamiento basado en difusión es una arquitectura nueva — la calidad real en tareas complejas aún se está estableciendo.
- 128K de contexto es sólido pero no de largo contexto; trabajos con documentos muy grandes pueden encontrar límites.
Prompts para probar
Cadena de llamadas a herramientas agenticas
Tienes tres herramientas: search(query), read_file(path) y write_file(path, content). Un usuario pide: encuentra todos los archivos Python en el proyecto que importen 'requests', revisa cada uno para detectar manejo de errores faltante en llamadas HTTP y escribe un informe en audit.md. Planea las llamadas a herramientas que harías, en orden, y explica tu razonamiento en cada paso.
Revisión de código sensible a latencia
Revisa esta función Python por corrección, casos límite y rendimiento. Responde en menos de 200 palabras con un veredicto, luego una lista numerada de problemas y finalmente una versión corregida.
def get_user(users, id):
for u in users:
if u['id'] == id:
return u['name']
return None
Extracción JSON estructurada
Extrae los siguientes campos del texto a continuación y devuelve solo JSON válido: company_name, founding_year, headquarters_city, number_of_employees, primary_product. Texto: Meridian Robotics fue fundada en 2019 en Austin, Texas. La empresa emplea alrededor de 340 personas y fabrica sistemas autónomos de clasificación para almacenes vendidos a empresas logísticas en Norteamérica.
Comparar con
- Mercury 2.5Modelo solo APIContexto de 260,000 tokens · $0.04/M entrada, $0.15/M salida
- DeepSeek V4.1 FlashModelo con pesos abiertosContexto de 1,048,576 tokens · $0.04/M entrada, $0.68/M salida
- GLM 5.3 FlashModelo con pesos abiertosContexto de 1,048,576 tokens · $0.02/M entrada, $0.72/M salida
- Hy4 previewModelo con pesos abiertosContexto de 1,048,576 tokens · $0.83/M entrada, $2.50/M salida
Más modelos de texto de inception
Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar Mercury 2 localmente?
- No. Inception no ha liberado pesos abiertos; Mercury 2 es solo por API y no puede autoalojarse.
- ¿Cuánto cuesta Mercury 2 y cuál es su ventana de contexto?
- El precio es $0.25 por millón de tokens de entrada y $0.75 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de 128,000 tokens.
- ¿En qué se diferencia Mercury 2 de otros modelos rápidos como Claude Haiku o GPT-5 Mini?
- Usa una arquitectura de difusión que genera tokens en paralelo en lugar de uno a la vez, lo que según Inception ofrece más de cinco veces la velocidad de esos modelos a menor costo — una diferencia significativa si ejecutas bucles de agentes de alto rendimiento.
Veredicto del capitánSi el rendimiento bruto en un agente o pipeline en tiempo real es tu cuello de botella, Mercury 2 es la respuesta más directa disponible ahora mismo.
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
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.
Cómo se suma esta puntuación
Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
Mercury 2 es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM, consulta su puntuación de calor para ver su tendencia y ábrelo en PirateDiffusion o BitVector para probarlo.
Más modelos Text / LLMMás Texto / LLM de Text / LLMllminceptionrazonamientoprogramaciónagentesrápido
Explorar por familia de modelos
Modelos Text / LLM
434
Modelos Anima
528
Modelos Chroma
19
Modelos Fibo
2
Modelos Flux
1,496
Modelos Flux 2 / Klein
1,239
Modelos Flux 3
3
Modelos Moss
3
Modelos Iris
1
Modelos MiniMax H3
364
Modelos Hunyuan
204
Modelos Ideogram
20
Modelos Krea2
717
Modelos Qwen
20
Modelos Qwen2
47
Modelos Ltx2
153