Меркурий 2: Модель на основе диффузии для кодирования с ИИ в реальном времени
Что такое Mercury 2
Mercury 2 — это диффузионная AI-модель, которая генерирует токены параллельно, а не последовательно, используя процесс, уточняющий результат за несколько шагов. Этот подход отличается от традиционных авторегрессивных моделей, которые декодируют токены по одному.
Технические характеристики
- Метод генерации: Диффузионная генерация вместо последовательного декодирования токенов
- Подход к обработке: Генерирует токены параллельно и уточняет их за несколько шагов
- Производительность: Заявленная скорость 1 009 токенов/сек на GPU NVIDIA Blackwell
- Тарифы: $0,25 за 1 миллион входных токенов, $0,75 за 1 миллион выходных токенов
- Контекстное окно: 128K токенов
- Способность к рассуждению: Настраиваемое рассуждение
- Интеграция инструментов: Нативное использование инструментов с JSON-выводом, соответствующим схеме
- Совместимость API: Совместим с OpenAI API
Целевые сценарии использования
Разработчики позиционируют Mercury 2 для:
- Помощников по программированию
- Агентских циклов (многошаговые цепочки логического вывода)
- Систем реального времени для голоса
- RAG/поисковых конвейеров с многоуровневым извлечением
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также
Голливудские креативщики обучают ИИ, чтобы он заменил их, — и получают $12–$200 в час
Лауреаты премий сценаристы, режиссеры и продюсеры берутся за подработку, чтобы обучать модели ИИ—писать сценарии, планировать съемки и многое другое—на фоне спада производства на 35%.
Каннский фильм стоил $500 тыс. на производство, $400 тыс. из которых — затраты на AI-вычисления.
Фильм, показанный в Каннах, стоил $500 тыс. на производство; $400 тыс. из них ушло на AI-вычисления. Яркий показатель для разработчиков AI-агентов, создающих генеративные видеопайплайны.
Тестирование рынков AI-агентов: практические результаты от ClawGig, RentAHuman и систем на базе OpenClaw
Разработчик протестировал несколько маркетплейсов ИИ-агентов и обнаружил, что у ClawGig агенты не отвечали, а репутационные баллы были накручены; агенты RentAHuman не могли поддерживать связный диалог, в то время как независимые решения на базе OpenClaw показали потенциал, но страдали от низкой обнаруживаемости.
AI осваивает «темное искусство» проектирования RFIC — более быстрые чипы без необходимости в человеческой интуиции
Исследователи из Принстона используют обучение с подкреплением и инверсное проектирование для создания радиочастотных интегральных схем (RFIC) с нуля. Диффузионные модели генерируют новые схемы с рекордной производительностью, значительно сокращая время проектирования.