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IMercury 2API

Mercury 2 es un LLM de razonamiento extremadamente rápido y el primer LLM de difusión de razonamiento (dLLM).

128KVentana de contexto · tokens
$0.25Precio de entrada · por M tokens
$0.75Precio de salida · por M tokens
InceptionProveedor

Los precios se actualizan automáticamente; se verifican a diario contra las tarifas oficiales de los proveedores.

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Puntuaciones de referencia y rendimiento

Puntuaciones de referencia independientes para Mercury 2, medidas por Artificial Analysis. Cuanto más alto, mejor.

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. modelos medidos aquítop 60%
Puntuaciones más altas que el 40% de los 289 modelos medidos por Artificial Analysis y rastreados aquí.
Los modelos en este nivel cuestan $0.76 por 1M de tokens (mediana de 32) — este cuesta $0.38.
Más barato y mejor en este índice: GLM 5.3 Flash · GLM 5.3 Flash (batch) · DeepSeek V4.1 Flash y 27 más
Datos de referencia por Artificial Analysis

Acerca de este modelo

Mercury 2 es un modelo de IA comercial de Inception. Las especificaciones a continuación se rastrean automáticamente: los precios se actualizan a diario desde los precios de lista públicos, por lo que los números en esta página reflejan el costo actual de usar el modelo a través de su API.

Preguntas frecuentes

¿Qué es Mercury 2?

Mercury 2 es un modelo de lenguaje de IA de Inception. Es un modelo propietario, disponible a través de una API. Obtiene 13.8 en el índice de inteligencia Artificial Analysis.

¿Es Mercury 2 gratis?

Mercury 2 no es gratuito: cuesta $0.25 por millón de tokens de entrada y $0.75 por millón de tokens de salida. Las alternativas open-weight pueden ser autoalojadas sin costo por token.

¿En qué es bueno Mercury 2?

Los benchmarks independientes de Artificial Analysis le dan 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%. Se utiliza particularmente para generación de código.

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