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IMercury 2API

Mercury 2 ist ein extrem schnelles reasoning LLM und das erste reasoning diffusion LLM (dLLM).

128KKontextfenster · Tokens
$0.25Eingabepreis · pro M Tokens
$0.75Ausgabepreis · pro M Tokens
InceptionAnbieter

Preise werden automatisch aktualisiert — täglich geprüft anhand der Listenpreise der Anbieter.

Siehe Open-Source-Alternativen → Vergleiche alle Modellpreise

Benchmarks & Leistung

Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für Mercury 2, gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser.

Intelligence index13.8
Coding index31.1
GPQA77%
Humanity's Last Exam17.1%
Long Context Reasoning43.7%
SciCode37.7%
IFBench69.8%
τ²-Bench70.8%
τ-Bench Banking9.5%
Terminal-Bench27.3%
Terminal-Bench Hard26.5%
💰 Blended price$0.375 / 1M tokens
📈 Value36.8 intelligence points per $
vs. Modelle, die hier gemessen werdenoberste 60%
Scores höher als 40% der 289 Modelle, die von Artificial Analysis gemessen und hier verfolgt werden.
Modelle auf diesem Niveau kosten $0.76 pro 1M Tokens (Median von 32) — dieses kostet $0.38.
Günstiger und besser in diesem Index: GLM 5.3 Flash · GLM 5.3 Flash (batch) · DeepSeek V4.1 Flash (batch) und 24 mehr
Benchmark-Daten von Artificial Analysis

Über dieses Modell

Mercury 2 ist ein kommerzielles KI-Modell von Inception. Die folgenden Spezifikationen werden automatisch erfasst: Die Preise werden täglich auf Basis der öffentlichen Listenpreise aktualisiert, daher spiegeln die Zahlen auf dieser Seite die aktuellen Kosten für die Nutzung des Modells über seine API wider.

Häufig gestellte Fragen

Was ist Mercury 2?

Mercury 2 ist ein KI-Sprachmodell von Inception. Es ist ein proprietäres Modell, das über eine API verfügbar ist. Es erzielt 13.8 im Artificial Analysis Intelligenzindex.

Ist Mercury 2 kostenlos?

Mercury 2 ist nicht kostenlos: Es kostet 0,25 $ pro Million Eingabetokens und 0,75 $ pro Million Ausgabetokens. Open-Weight-Alternativen können ohne Kosten pro Token selbst gehostet werden.

Worin ist Mercury 2 gut?

Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 77%, Humanity's Last Exam 17.1%, Long Context Reasoning 43.7%, SciCode 37.7%, IFBench 69.8%, τ²-Bench 70.8%, τ-Bench Banking 9.5%, Terminal-Bench 27.3%, Terminal-Bench Hard 26.5%. Es wird besonders verwendet für Code-Generierung.

Verwandte Modelle

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