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Mercury Coder
Mercury Coderは初の拡散型大規模言語モデル（dLLM）です。革新的な離散拡散アプローチを適用することで、Claude 3.5 HaikuやGPT-4o Miniなどの速度最適化モデルと比べて5～10倍高速に動作しながら、同等のパフォーマンスを実現しています。Mercury Coderの高速性により、開発者はコーディング中に集中力を保ちながら、迅速なチャットベースの反復処理と応答性の高いコード補完提案を享受できます。Copilot Arenaでは、Mercury Coderは速度で1位、品質で2位と同点にランクされています。詳細は[こちらのブログ記事](https://www.inceptionlabs.ai/blog/introducing-mercury)をご覧ください。
2025/4/30
128,000 トークン
仕様
モダリティ
入力
text
出力
text
サポートされているパラメータ
frequency_penalty
max_tokens
presence_penalty
response_format
stop
structured_outputs
temperature
tool_choice
tools
top_k
top_p
最大出力トークン
16,384データの取り扱い
- プロンプトの保持
- 不明 — 確認できていません
- 学習への利用
- 不明 — 提供元からの申告がありません
「不明」は「問題なし」ではありません。確認できていない、という意味です。
学習の可否は提供元との条件に基づく申告値です。保持の可否は、このモデルが到達しうる実行先すべてについて上流が公表する一覧から判定しています。いずれも推測は含みません。
よくある質問
- FastMetalでMercury Coderは使えますか？
- 現時点では提供していません。同じ提供元のMercury 2.5はFastMetalのAPIから今すぐ利用できます。
- Mercury Coderのコンテキスト長はどのくらいですか？
- 128,000トークンです。プロンプトと回答を合わせてこの範囲に収める必要があります。