Что такое технология dLLM в Mercury 2.5?

Это диффузионный метод генерации, который позволяет модели создавать и уточнять несколько токенов одновременно, а не последовательно, что значительно ускоряет работу.

Поддерживает ли модель сложные логические задачи?

Да, Mercury 2.5 позиционируется как быстрая рассуждающая модель с поддержкой параметров reasoning и управления усилиями рассуждения.

Каков максимальный объем контекста у этой модели?

Модель поддерживает работу с контекстом до 260 000 токенов, что позволяет анализировать очень длинные документы и цепочки переписки.

Inception: Mercury 2.5 Preview

INInceptionОбновлено: 31 августа 2026 г.

Mercury 2.5 Preview — это инновационная модель от Inception, использующая технологию диффузионной генерации (dLLM) для параллельной обработки токенов. Благодаря этому подходу она является одной из самых быстрых рассуждающих моделей на рынке, сохраняя при этом внушительное контекстное окно в 260 000 токенов.

Использовать через API

Метрики

Вход

5 ₽/M

Выход

19 ₽/M

Контекст

260k tokens

Параметры

Релиз

31 августа 2026 г.

Поддерживаемые параметры

include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatstopstructured_outputstemperaturetool_choicetools

Технический обзор

Mercury 2.5 — это самая быстрая модель для рассуждений и последняя модель диффузии (dLLM) от Inception. Вместо последовательной генерации токенов Mercury 2.5 создает и уточняет несколько токенов одновременно, достигая...

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Модели для программирования Недорогие модели Модели с длинным контекстом

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

Inception: Mercury 2.5 PreviewТекущая

Для чего

Контекст

260k

Цена ₽

5 / 19

Inception: Mercury 2.5 PreviewТекущая

260k

5 / 19

Модель

DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731

Для чего

Обе модели ориентированы на высокую скорость работы и эффективную обработку логических задач в реальном времени.

Контекст

Цена ₽

7 / 20

DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731

7 / 20

Модель

Poolside: Laguna XS 2.1

Для чего

Являются конкурентами в сегменте компактных и быстрых моделей, оптимизированных для оперативного выполнения запросов.

Контекст

262k

Цена ₽

8 / 15

Poolside: Laguna XS 2.1

262k

8 / 15

Когда выбирать

Необходима максимально высокая скорость генерации ответов без потери качества рассуждений
Требуется обработка больших объемов текста благодаря контекстному окну в 260 000 токенов
Нужна поддержка сложных инструментов и структурированного вывода данных через alltokens

Когда не выбирать

Требуется работа с мультимодальными данными, такими как изображения или аудио
Необходима стабильная версия модели, так как текущая находится в статусе Preview
Задачи не требуют глубокого логического рассуждения и параллельной генерации токенов