Mercury 2
Réseau Neuronal
Mercury 2 est un modèle de langage de diffusion avec raisonnement : génération parallèle de jetons, disponible via API.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Mercury 2?
Mercury 2 est un modèle de langage avec raisonnement basé sur une approche de diffusion : au lieu de générer des jetons un par un, il en forme et en affine plusieurs en parallèle, ce qui accélère la réponse. C'est le premier modèle de raisonnement de ce type, conçu pour les tâches exigeant logique et rapidité. Via BotHub, Mercury 2 est accessible sans VPN ni carte étrangère, avec paiement en roubles à l'usage sans abonnement, et les jetons non utilisés ne sont pas perdus. Plus de 250 modèles sont disponibles dans une seule fenêtre pour comparer facilement les réponses sans changer d'interface. L'API compatible OpenAI permet d'intégrer le modèle et de basculer vers un autre sans réécriture. Les entreprises bénéficient de contrats, factures, EDI et d'un panneau d'administration avec limites, avec des échanges protégés par chiffrement AES-GCM. Idéal pour créer un assistant interactif en temps réel, résoudre des problèmes analytiques avec raisonnement étape par étape, traiter un grand volume de requêtes ou construire des agents où la vitesse de chaque itération est multipliée.Questions fréquentes sur Mercury 2
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
C'est un modèle textuel de la société Inception avec un contexte de 128 000 jetons. Il accepte non seulement du texte, mais aussi des images et des documents, sait raisonner avant de répondre et appeler des fonctions externes. Adapté au code, à l'analyse de fichiers longs, aux données et aux tâches STEM.
La limite par réponse est de 50 000 jetons, avec une fenêtre totale de 128 000 jetons. C'est suffisant pour un grand module de code, une analyse technique détaillée ou un document complet sans avoir à assembler plusieurs fragments.
Oui, le mode de raisonnement est confirmé par nos données : le modèle peut établir des étapes intermédiaires avant de donner le résultat. Cela aide là où la séquence de sortie est cruciale : mathématiques, logique, débogage de code, analyse des exigences et comparaison de solutions.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée, ce qui facilite son intégration dans des agents et pipelines. Sur BotHub, il est disponible via une API compatible OpenAI : vous pouvez changer de modèle sans réécrire l'intégration.
Le modèle accepte les images et les documents, ce qui est confirmé par nos données ; vous pouvez donc analyser des captures d'écran, des schémas et des fichiers. Nous n'avons pas d'informations sur l'audio et la vidéo, veuillez donc tester ce scénario si vous prévoyez de l'utiliser dans votre flux de travail.
Nous n'avons pas de mesures confirmées pour le russe, il est donc plus fiable de tester le modèle sur votre propre tâche. Sur BotHub, cela se fait dans une seule fenêtre : envoyez une requête à Mercury 2 et comparez la réponse avec d'autres modèles. Accès depuis la Russie, paiement par carte en roubles, pas besoin de VPN.