Inception Labs 發布 Mercury 2.5，官方稱推理速度達每秒 1,107 tokens。

AI 生成文章導讀圖：本文重點示意。

官方公告可參閱〈Introducing Mercury 2.5〉。

規格與定價 Mercury 2.5 的主要規格如下：

速度：在廣泛可取得的 NVIDIA GPU 上達到 1,107 tokens/sec。 context：260K tokens。標準價格：每百萬 input tokens $0.20、每百萬 output tokens $0.75。上線優惠：80% 折扣後為每百萬 input tokens $0.04、每百萬 output tokens $0.15。能力：可調整 reasoning、平行 tool calls，以及 schema-aligned JSON。

公告將 Mercury 2.5 的品質與成本最佳化的 frontier models 相比，包括 GPT-5.6 Luna (Low)、Gemini 3.5 Flash-Lite 與 Claude Haiku 4.5。不過，40% 的提升是對「intelligence」的描述，原文沒有定義單一整體指標或評測方法；1,107 tokens/sec 也只註明使用廣泛可取得的 NVIDIA GPU，未提供硬體型號、服務設定、並行數或測量方法。

Mercury 2.5 宣傳短片開場以打字機排列文字點出 LLM 效能瓶頸，隨後展示其具備高推理速度與平行 token 處理能力

速度與評測官方速度圖表列出 Mercury 2.5 為 1,107 tokens/sec，對比 Gemini 3.5 Flash Lite 的 321、Claude Haiku 4.5 的 127，以及 GPT-5.6 Luna (Low) 的 99。與 Mercury 2 的比較圖則顯示：

Tau3Bench Telecom：96% 對 65% GPQA Diamond：79% 對 74% IFBench：77% 對 69% AA-LCR：68% 對 41% SciCode：38% 對 37% TerminalBench：37% 對 25% DSQA（10 次 tool calls）：34% 對 15% Omniscience Non-Hallucination：33% 對 18% Omniscience Accuracy：22% 對 24% GDPval（Elo）：21% 對 13%

因此，圖表中的 Mercury 2.5 並非在每一項指標都高於 Mercury 2；Omniscience Accuracy 反而由 24% 降至 22%。

Mercury 2.5 在速度 Benchmark 中以每秒 1,107 個 token 領先 Gemini 3.5 Flash Lite（321 tokens/sec）、Claude Haiku 4.5（127 tokens/sec）及 GPT-5.6 Luna (Low)（99 tokens/sec）。

Production 案例 Inception Labs 表示，自 Mercury 2 發布後，已有數千名開發者採用、數十家企業投入 production，使用量成長超過一個數量級。這些搜尋、voice 與 coding 工作負載的回饋和 production failure cases，被用來調整 evals 與訓練方向。

OpenCall 將 Mercury 用於 AI 電話 Agent；公告稱其 production 工作負載的模型回應中位延遲接近 170 毫秒。OpenCall 另稱，P99 回應時間從數分鐘降至 1 秒，P50 則由 0.4 秒降至低於 0.2 秒。 Augment Code 將 Mercury 用於上下文壓縮（context compaction）、模型路由與 MCP 工具搜尋。改用 Mercury 後，compaction 延遲從約 150 秒降至 27 秒，降低 82%；成本降低 90%，並維持品質，tool-search 摘要則在 1 秒內回傳。

OpenCall 與 Augment Code 的數據屬公告引用的客戶報告，提供的資料沒有包含各自的測試設定。

Mercury 2.5 在 Tau3Bench Telecom、GPQA Diamond、IFBench、AA-LCR、SciCode、TerminalBench、DSQA (@10 tool calls)、Omniscience Non-Hallucination 與 GDPval (Elo) 基準上領先 Mercury 2，但在 Omniscience Accuracy 以 22% 落後於 Mercury 2 的 24%。

新功能與取得方式 Inception Labs 同步預覽 Mercury Voice 與 Mercury Router。Mercury Voice 是針對極低延遲 voice Agent 設計的 dLLM，time-to-first-token（TTFT）低於 170 毫秒；Mercury Router 會理解輸入 prompt，再在 open 與 closed models 之間選擇品質、速度與成本組合最合適的模型。

Mercury models 已可透過 Inception API、Baseten 與 OpenRouter 使用；目前提供的資料僅證實 OpenRouter 是取得管道，沒有提供 OpenRouter 的公開 benchmark。企業部署則支援專用容量、自動擴縮、合規控管與可設定的資料保留。Inception Labs 也表示已開始訓練下一個、規模更大的模型，目標在未來數個月發布。

Mercury 2.5 宣傳短片開場以打字機排列文字點出 LLM 效能瓶頸，隨後展示其具備高推理速度與平行 token 處理能力影片中的 Prompt 與操作：

Prompt（00:17）：用 HTML-5 產生西洋棋遊戲

原文：Generate the game of chess in HTML-5

原文：https://easyvibecoding.app/curated/3298-inception-labs-releases-mercury-2-5-hits-1107-tokens-per

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