Mercury 2
Inception: Mercury 2是一款速度极快的推理型大语言模型，也是首款推理型扩散大语言模型（dLLM）。它摒弃了传统大语言模型逐一生成token的方式，转而并行生成并优化多个token，在推理效率与生成速度上实现了突破性提升，为大语言模型的推理架构提供了全新的技术路径。
上下文 128K会用工具结构化输出深度推理
适合做什么
根据公开评测与能力标签，一句话帮你判断用途
更适合先从简介和评测分数判断是否匹配你的场景。
实力怎么样
Artificial Analysis 公开指数，分数越高越好，大约按 0–100 理解
综合智能
常识、推理、知识问答这类“脑子够不够用”
21.9 偏弱
评测榜第 84 名 / 123写代码
写程序、改 bug、读仓库时的表现
31.1 一般
评测榜第 82 名 / 123当助手干活
多步骤任务、工具调用、把事情办完的能力
9.5 偏弱
评测榜第 82 名 / 123大概要花多少钱
按每百万 tokens 计价（约等于几十万到上百万汉字量级）
读入内容
$0.250/M
你把资料/问题喂给模型的费用
写出回答
$0.750/M
模型生成回复的费用，通常更贵
重复内容缓存
$0.025/M
相同上下文再次命中时更便宜
举个例子：读进约 50 万 tokens、写出约 5 万 tokens，大约花费 $0.16（按公开标价估算）。
能处理什么
输入、输出与常见能力开关
能看懂
文本
能产出
文本
还会这些
工具调用JSON / 结构化指定输出格式推理参数可见思考过程
怎么思考
推理模式决定它会不会先“慢慢想再答”
这是一台可以按需加深思考的模型。
- 默认会开启推理，你也可以按接口参数关掉或调档
- 可调思考强度：高 / 中 / 低 / none
- 支持把思考过程一并返回，方便排查它怎么想的
对战表现
Design Arena：模型两两对比时的相对强弱
| 分类 | 相对实力 | 胜率 | 场次 |
|---|---|---|---|
| 3d | 1019 | 23% | - |
| asciiart | 1035 | 27.6% | - |
| codecategories | 1030 | 21.2% | - |
| dataviz | 1019 | 22.1% | - |
| gamedev | 1008 | 19.6% | - |
| svg | 1028 | 25.3% | - |
| uicomponent | 1001 | 18.9% | - |
| website | 1036 | 21.3% | - |