同步自 OpenRouter · 336 个模型 · source=openrouter · 2026-08-01T17:19:18.670Z
Mercury 2
inception/mercury-2
Inception: Mercury 2 是 Inception Labs 推出的首款推理扩散大语言模型（dLLM）。不同于传统自回归顺序生成，它通过并行产生并精炼多个 token，实现超过 1000 tokens/sec 的生成速度，比 Claude 4.5 Haiku 或 GPT-5 Mini 等速度优化模型快 5 倍以上，同时保持相当质量。支持 128K 上下文窗口、原生工具调用、可调推理深度和 schema-aligned JSON 输出。适用于 agentic workflows、实时语音交互、代码编辑、搜索 RAG 管道等对延迟敏感的生产环境。质量与速度优化前沿模型相当，但延迟极低，能在实时预算内提供推理级输出。以厂商/网关为准。
首款推理扩散LLM，>1000 tps高速并行生成，适合实时生产场景。
mercury-2
Inception · 知识库 159 模 / 31 族
首款推理扩散LLM，>1000 tps高速并行生成，适合实时生产场景。
Inception: Mercury 2 是 Inception Labs 推出的首款推理扩散大语言模型（dLLM）。不同于传统自回归顺序生成，它通过并行产生并精炼多个 token，实现超过 1000 tokens/sec 的生成速度，比 Claude 4.5 Haiku 或 GPT-5 Mini 等速度优化模型快 5 倍以上，同时保持相当质量。支持 128K 上下文窗口、原生工具调用、可调推理深度和 schema-aligned JSON 输出。适用于 agentic workflows、实时语音交互、代码编辑、搜索 RAG 管道等对延迟敏感的生产环境。质量与速度优化前沿模型相当，但延迟极低，能在实时预算内提供推理级输出。以厂商/网关为准。
Mercury 2 is an extremely fast reasoning LLM, and the first reasoning diffusion LLM (dLLM). Instead of generating tokens sequentially, Mercury 2 produces and refines multiple tokens in parallel, achieving...
- 首款推理扩散LLM，>1000 tps高速并行生成，适合实时生产场景。
- 归并版本 1 个
- Mercury 2 为 Mercury 系列第二代推理增强版，采用扩散架构而非自回归，上下文 128K。
适用场景
- 实时语音与交互
- 代码自动补全与编辑
- Agent 多步循环
- 搜索 RAG 与多跳检索
- 高并发低延迟生产部署
能力 / 优势
- 高速并行扩散生成
- 可调推理深度
- 原生工具调用
- 结构化 JSON 输出
- 高吞吐量实时响应
边界 / 不适合
- 需要顶级智能的极复杂推理任务
- 长篇创意写作或叙事生成
接入提示：OpenRouter 接入，OpenAI 兼容 API，短 ID inception/mercury-2，支持 reasoning_effort 参数；测速入口 openrouter.ai/inception/mercury-2 playground。
常见问题
Mercury 2 采用什么生成架构？
扩散大语言模型（dLLM），并行生成并精炼 token，实现极高速度。
适合哪些场景？
实时交互、Agent 循环、代码辅助和低延迟生产 AI。
上下文和定价如何？
128K 上下文，OpenRouter 上输入 $0.25/1M，输出 $0.75/1M。
历史版本 / 相关变体
| 版本 | 模型 | 参数 | 来源 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| —当前 | Mercury 2 inception/mercury-2 | — | OpenRouter |
定价与限制
| 输入 | $0.250 / 百万 tokens |
| 输出 | $0.750 / 百万 tokens |
| 缓存读 / 写 | $0.025 / — |
| 最大输出 | 50k |
| 输入模态 | text |
| 输出模态 | text |
| HF | — |
支持参数
价格与基准分优先同步自 OpenRouter；网关短 ID 由本站平台清单补全，介绍/历史版本融合 Hugging Face 检索与家族知识库。能力验真请用 bench_v1 实验室 · OCR 天梯。
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