Inception: Mercury 2

Inception: Mercury 2 は Inception のテキストモデルで、api14 にモデル id inception/mercury-2 として掲載されています。テキストカテゴリに属し、プロバイダーによる説明では、極めて高速な推論 LLM であり、最初の推論拡散 LLM (dLLM) であるとされています。プロバイダーのリリース日は 2026-03-04 です。テキストパイプライン向けにモデルを選ぶ場合、ここでの際立った特徴は、従来の逐次デコーダーではなく拡散アプローチによる生成です。

機能面では、Mercury 2 はテキストを入力として受け取りテキストを出力するため、マルチモーダルモデルではありません。コンテキストウィンドウは 128,000 トークン、最大出力は 50,000 トークンです。プロバイダーの説明では、Mercury 2 はトークンを逐次的に生成するのではなく、複数のトークンを並列に生成して洗練させるとされています。推論の挙動は固定ではなくリクエストパラメータを通じて公開されており、これはモデルが回答する前にどれだけ内部推論を行うかを制御したい場合に重要です。

実用的なユースケースは、大きなコンテキストウィンドウ、大きな出力予算、設定可能な推論という組み合わせから導かれます。長い文書、複数ファイルのコードベース、文字起こし、調査資料は 128,000 トークン内に収まり、50,000 トークンの出力上限は長文の回答、構造化レポート、拡張された推論トレースを支えます。このモデルはツールと構造化出力を受け入れるため、エージェント形式のワークフローや、自由テキストではなく機械可読な応答を必要とするアプリケーションにも適しています。推論負荷の高いタスクでレイテンシを重視するチームは、拡散ベースの推論モデルの自然な利用者です。

api14 の OpenAI 互換 API を通じて、モデル id inception/mercury-2 を使用して呼び出します。サポートされるリクエストパラメータは include_reasoning、max_tokens、reasoning、reasoning_effort、response_format、stop、structured_outputs、temperature、tool_choice、tools です。実際には、max_tokens でトークン上限を設定し、temperature でサンプリングを調整し、stop シーケンスで生成を制約し、response_format と structured_outputs を通じて JSON またはスキーマ形式の出力を要求し、tools と tool_choice を通じて関数呼び出しを接続できます。reasoning、reasoning_effort、include_reasoning パラメータにより、モデルがどれだけ推論を行うか、またその推論を返すかどうかを決められます。

提示された事実には、未対応のモダリティ、レート制限、価格の挙動は記載されていないため、モデルはテキスト専用として扱い、コストについてはページ上の最新の価格表を確認してください。タスクで画像や音声の入力が必要な場合、Mercury 2 は適していません。その入力と出力のモダリティはテキストのみだからです。推論制御、ツール、構造化出力を必要としない単純なテキスト生成では、より単純なモデルで十分な場合がありますが、記載された事実の範囲では、Mercury 2 は長いコンテキストのテキスト作業、ツール使用、スキーマ制約付き応答をカバーします。