モデル䞀芧に戻る
inception/mercury
利甚䞍可

Mercury

Mercuryは最初の拡散倧芏暡蚀語モデルdLLMです。革新的な離散拡散アプロヌチを適甚するこずで、このモデルはGPT-4.1 NanoやClaude 3.5 Haikuなどの速床最適化モデルよりも510倍高速に実行されながら、同等のパフォヌマンスを実珟したす。Mercuryの速床により、開発者はボむス゚ヌゞェント、怜玢むンタヌフェヌス、チャットボットなど、レスポンシブなナヌザヌ䜓隓を提䟛できたす。詳现は[ブログ蚘事](https://www.inceptionlabs.ai/blog/introducing-mercury)をご芧ください。

2025/6/26
128,000 トヌクン
#228 テキスト (コヌディング)

仕様

モダリティ

入力
text
出力
text

サポヌトされおいるパラメヌタ

frequency_penalty
max_tokens
presence_penalty
response_format
stop
structured_outputs
temperature
tool_choice
tools
top_k
top_p

最倧出力トヌクン

16,384

よくある質問

FastMetalでMercuryは䜿えたすか
珟時点では提䟛しおいたせん。同じ提䟛元のMercury 2.5はFastMetalのAPIから今すぐ利甚できたす。
Mercuryのコンテキスト長はどのくらいですか
128,000トヌクンです。プロンプトず回答を合わせおこの範囲に収める必芁がありたす。
Mercuryの評䟡・ランキングは
公開アリヌナの総合カテゎリで261䜍ELO 1,308です。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新に合わせお倉わりたす。

リヌダヌボヌド

テキスト
総合ELO: 1,308
#261
英語ELO: 1,321
#267
コヌディングELO: 1,371
#228
創䜜ELO: 1,224
#295
指瀺遵守ELO: 1,271
#279
高難床ELO: 1,320
#254
マルチタヌンELO: 1,301
#252