Maaari ko bang patakbuhin ang Mercury 2 nang lokal?

Hindi. Hindi inilabas ng Inception ang open weights; API-only ang Mercury 2 at hindi pwedeng i-self-host.

Magkano ang gastos at gaano kahaba ang context window?

Ang presyo ay $0.25 kada milyon input tokens at $0.75 kada milyon output tokens, na may 128,000-token context window.

Paano naiiba ang Mercury 2 sa ibang mabilis na modelo tulad ng Claude Haiku o GPT-5 Mini?

Gumagamit ito ng diffusion architecture na gumagawa ng tokens nang sabay-sabay sa halip na isa-isa, na sinasabi ng Inception na nagbibigay ng higit limang beses na bilis ng mga modelong iyon sa mas mababang gastos — mahalagang pagkakaiba kung nagpapatakbo ka ng high-throughput agent loops.

Mercury 2

4486°

#llm #inception #pangangatwiran #pag-coding #mga ahente #mabilis

Tumatakbo sa Graydient

Patakbuhin ang modelong ito

Alok / Ads

Easy Creator (Prism) Web

Walang limitasyon · flat fee

Pinakamainam para sa mga baguhan. Malalakas na workflows, madaling matutunan.

PirateDiffusion Telegram

Walang limitasyon · flat fee

Gumawa ng mga video, larawan, custom na chat personas, at iba pa.

Pro studio (SpyGlass) Web

Walang limitasyon · flat fee

Mag-browse ng mga modelo, mag-render at mag-refine mula sa kahit anong browser o telepono.

Discord bot (Vector)

Walang limitasyon · flat fee

Idagdag ang Vector sa iyong server o sumali sa Vector Discord. Gumawa ng kahit ano!

Unified Editor Web

Walang limitasyon · flat fee

Editor para sa mga larawan at video: mag-render, mag-edit, mag-upscale at iba pa sa isang pahina.

OpenRouter Terminal / API

Bayad kada token

Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.

Mga Lokal na App

Kailangang i-setup

Mag-setup ng mga lokal na programa kung kaya ng hardware ng computer mo.

ModelDuel Web

Bayad kada gamit

Gumawa ng parehong prompt sa hanggang 50 checkpoint/base models nang sabay-sabay.

Umarkila ng GPU sa cloud

Graydient Cloud GPU

Walang limitasyon · flat fee

Isang bayad, walang limitasyon sa gamit. Isang click lang para ma-install ang modelong ito.

RunPod Cloud GPU

Singil kada minuto

Umarkila ng GPU kada minuto at ikaw ang mag-setup ng modelo.

Mga gabay para sa model na ito

Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin

Ang 10 pinakamurang alternatibo sa ChatGPT sa 2026: libreng lokal na mga modelo, libreng tier at flat-rate na mga plano

Lahat ng gabay

Inception | 128,000 token context | $0.25/M input, $0.75/M output. Ang Mercury 2 ay isang napakabilis na reasoning LLM, at ang unang reasoning diffusion LLM (dLLM). Sa halip na gumawa ng mga token nang sunud-sunod, ang Mercury 2 ay gumagawa at nagre-refine ng maraming token nang sabay-sabay, nakakamit ang >1,000 tokens/sec sa mga standard na GPU. Ang Mercury 2 ay 5x+ na mas mabilis kaysa sa mga nangungunang speed-optimized LLM tulad ng Claude 4.5 Haiku at GPT 5 Mini, sa mas mababang gastos. Sinusuportahan ng Mercury 2 ang tunable na antas ng reasoning, 128K context, native na paggamit ng tool, at schema-aligned JSON output. Ginawa para sa mga coding workflow kung saan nagkakaroon ng latency, real-time voice/search, at agent loops. Compatible sa OpenAI API. Basahin pa sa blog postOpens in new tab.

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang Mercury 2 ay isang reasoning model mula sa Inception na nakabase sa diffusion architecture sa halip na sequential token generation, na nagpapahintulot nitong gumawa at mag-refine ng tokens nang sabay-sabay sa higit 1,000 tokens kada segundo sa karaniwang GPUs. Ang bilis na ito ang pangunahing katangian nito: sinasabi ng Inception na ito ay higit limang beses na mas mabilis kaysa Claude 4.5 Haiku at GPT-5 Mini sa mas mababang presyo. Angkop ito para sa mga developer na nangangailangan ng reasoning sa latency-sensitive pipelines — agent loops, real-time search, voice — kung saan mabilis lumala ang pagkaantala kapag mabagal ang modelo.

Kilalang-kilala sa

Parallel token generation gamit ang diffusion, hindi sequential autoregression
Mahigit 1,000 tokens kada segundo sa karaniwang GPUs
Maaaring i-tune ang lalim ng reasoning para ipagpalit ang compute sa kalidad kung kinakailangan
Native tool use at schema-aligned JSON output para sa agent workflows
OpenAI-compatible API, mababang switching cost mula sa kasalukuyang setup

Mag-ingat sa

Hindi bukas ang weights; API-only ito sa Inception, walang lokal na deployment.
Bagong architecture ang diffusion-based reasoning — ang kalidad sa totoong mundo sa komplikadong gawain ay patuloy pang sinusuri.
128K context ay matibay ngunit hindi kabilang sa long-context tier; maaaring may limitasyon sa napakahabang dokumento.

Pinakamainam para sa

Pag-coding

Mga ahente at paggamit ng tool

Pangangatwiran

Mabilis

Mga prompt na subukan

Agent tool-call chain

Mayroon kang tatlong tools: search(query), read_file(path), at write_file(path, content). Humiling ang user: hanapin lahat ng Python files sa proyekto na nag-iimport ng 'requests', suriin ang bawat isa para sa kakulangan sa error handling sa HTTP calls, at isulat ang ulat sa audit.md. Planuhin ang mga tool calls na gagawin mo, ayon sa pagkakasunod, at ipaliwanag ang dahilan sa bawat hakbang.

Latency-sensitive code review

Suriin ang Python function na ito para sa correctness, edge cases, at performance. Sagutin sa ilalim ng 200 salita na may verdict, pagkatapos ay isang numbered list ng mga isyu, at isang naitama na bersyon. def get_user(users, id): for u in users: if u['id'] == id: return u['name'] return None

Structured JSON extraction

Kuninin ang mga sumusunod na field mula sa teksto sa ibaba at ibalik ang valid JSON lamang: company_name, founding_year, headquarters_city, number_of_employees, primary_product. Teksto: Itinatag ang Meridian Robotics noong 2019 sa Austin, Texas. Ang kumpanya ay may humigit-kumulang 340 empleyado at gumagawa ng autonomous warehouse sorting systems na ibinebenta sa mga logistics firm sa buong North America.

Ihambing sa

Mercury 2.5
Modelong API lang
260,000 token na konteksto · $0.04/M input, $0.15/M output
DeepSeek V4.1 Flash
Modelong bukas ang timbang
1,048,576 token na konteksto · $0.04/M input, $0.68/M output
GLM 5.3 Flash
Modelong bukas ang timbang
1,048,576 token na konteksto · $0.02/M input, $0.72/M output
Hy4 preview
Modelong bukas ang timbang
1,048,576 token na konteksto · $0.83/M input, $2.50/M output

Higit pang mga text model mula sa inception

Mga tanong na madalas itanong

Maaari ko bang patakbuhin ang Mercury 2 nang lokal?: Hindi. Hindi inilabas ng Inception ang open weights; API-only ang Mercury 2 at hindi pwedeng i-self-host.
Magkano ang gastos at gaano kahaba ang context window?: Ang presyo ay $0.25 kada milyon input tokens at $0.75 kada milyon output tokens, na may 128,000-token context window.
Paano naiiba ang Mercury 2 sa ibang mabilis na modelo tulad ng Claude Haiku o GPT-5 Mini?: Gumagamit ito ng diffusion architecture na gumagawa ng tokens nang sabay-sabay sa halip na isa-isa, na sinasabi ng Inception na nagbibigay ng higit limang beses na bilis ng mga modelong iyon sa mas mababang gastos — mahalagang pagkakaiba kung nagpapatakbo ka ng high-throughput agent loops.

Hatol ng Kapitan
Kung ang raw throughput sa agent o real-time pipeline ang iyong bottleneck, ang Mercury 2 ang pinaka-direktang sagot na available ngayon.

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

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.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Paano nagkakalkula ang score na ito

Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Mga katulad na model

Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)

TEXT / LLM

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang Mercury 2 ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model, tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat, at buksan ito sa PirateDiffusion o BitVector para subukan.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm inception pangangatwiran pag-coding mga ahente mabilis

Mag-browse ayon sa pamilya ng model