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IMercury 2API

Mercury 2 è un LLM di ragionamento estremamente veloce e il primo LLM di diffusione per il ragionamento (dLLM).

128KFinestra di contesto · token
$0.25Prezzo di input · per M token
$0.75Prezzo di output · per M token
InceptionFornitore

I prezzi vengono aggiornati automaticamente — verificati quotidianamente rispetto ai listini prezzi dei fornitori.

Vedi alternative open-source → Confronta tutti i prezzi dei modelli

Benchmark e prestazioni

Punteggi di benchmark indipendenti per Mercury 2, misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio.

Intelligence index10.8
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
📈 Value28.8 intelligence points per $
vs. modelli misurati quitop 74%
Punteggi superiori a 26% dei 289 modelli misurati da Artificial Analysis e tracciati qui.
I modelli a questo livello costano $0.41 per 1M token (mediana di 41) — questo costa $0.38.
Più economico e migliore su questo indice: DeepSeek V4.1 Flash 1017 · Claude Haiku 5.5 · Claude Haiku 5.5 (batch) e 43 in più
Dati di benchmark di Artificial Analysis

Informazioni su questo modello

Mercury 2 è un modello AI commerciale di Inception. Le specifiche seguenti sono tracciate automaticamente: i prezzi vengono aggiornati quotidianamente dai listini pubblici, pertanto i numeri su questa pagina riflettono il costo attuale di utilizzo del modello tramite la sua API.

Domande frequenti

Cos'è Mercury 2?

Mercury 2 è un modello di linguaggio AI di Inception. È un modello proprietario, disponibile tramite un'API. Ottiene 10.8 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.

Mercury 2 è gratuito?

Mercury 2 non è gratuito: costa $0.25 per milione di token di input e $0.75 per milione di token di output. Le alternative open-weight possono essere self-hosted senza costi per token.

In cosa è bravo Mercury 2?

I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno 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%. È particolarmente utilizzato per generazione di codice.

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