人工智能初创公司 Inception Labs 近日宣布推出 Mercury2，这不仅是一个性能强劲的推理模型，更在底层架构上实现了一次大胆的“范式转移”。

该模型彻底弃用了目前主流的 Transformer 架构，转而采用扩散模型（Diffusion-based）来生成文本，试图打破传统大模型的性能瓶颈。

与传统模型逐个生成 Token（字符）的方式不同，Mercury2的工作原理更像是一位经验丰富的编辑。它不再是一个字一个字地往外蹦，而是能够同时对多个文本块进行全局优化和重写。这种并行处理的逻辑，让 Mercury2在处理复杂逻辑推理任务时，展现出了令人惊叹的速度优势。

根据 AIbase 获取的实测数据，在英伟达 Blackwell GPU 的驱动下，Mercury2的生成速度达到了惊人的每秒1009个 Token。在端到端延迟测试中，该模型仅需1.7秒即可完成响应，这一表现比谷歌的 Gemini3Flash 快了8倍以上，更是远超 Anthropic 的 Claude Haiku4.5。尽管速度极快，但在 GPQA Diamond 和 AIME 等权威推理基准测试中，它的质量依然能与当前顶尖的轻量化推理模型并驾齐驱。

在商业策略上，Inception Labs 采取了极具竞争力的定价方案，其输入与输出成本仅为同类竞品的四分之一。目前，Mercury2已正式开放 API 接口，并支持12.8万 Token 的超长上下文及工具调用功能。对于追求极致响应速度的语音助手、搜索系统及编程工具而言，这款“不走寻常路”的扩散推理模型无疑提供了一个极具吸引力的新选择。

概要: