Mercury 2.5: Inceptions Reasoning-Modell erreicht 770 Tokens pro Sekunde

Inception, das Startup hinter den Diffusion-Sprachmodellen der Mercury-Familie, hat mit Mercury 2.5 ein neues Reasoning-Modell veröffentlicht. Die Messlatte von Artificial Analysis zeigt ein ungewöhnliches Profil: extreme Geschwindigkeit bei unterdurchschnittlicher Intelligenz.

Die Messwerte im Detail

• Geschwindigkeit: 770,4 Output-Tokens pro Sekunde - Rang 2 von 175 vergleichbaren Reasoning-Modellen. Der Median der Klasse liegt bei 108,6 Tokens/s - Mercury 2.5 ist damit um Größenordnungen schneller
• Intelligenz: 12 Punkte im Artificial Analysis Intelligence Index (v4.3.2) - Rang 91 von 175, unter dem Klassendurchschnitt von 13 Punkten
• Preis: 0,25 USD pro Million Input-Tokens, 0,75 USD pro Million Output-Tokens, mit 90 Prozent Cache-Rabatt. Rund 0,06 USD pro Benchmark-Aufgabe
• Kontextfenster: 260.000 Tokens, rein textbasiert

Prägnante Antworten als Nebeneffekt

Interessant ist die Token-Ökonomie: Für die Index-Auswertung generierte Mercury 2.5 nur 35 Millionen Output-Tokens, während der Median bei 85 Millionen liegt. Das Modell arbeitet also nicht nur schnell, sondern auch deutlich kürzer als seine Konkurrenz. Die Zeit bis zum ersten Token liegt mit 2,95 Sekunden leicht über dem Median von 2,23 Sekunden - der Geschwindigkeitsvorteil entsteht also vor allem während der Generierung.

Einordnung

Mercury 2.5 ist kein Frontier-Kandidat, aber es veranschaulicht eine Strategie, die bei hochvolumigen Automatisierungs- und Agenten-Workloads zunehmend relevant wird: Intelligenz eintauschen gegen Durchsatz. Für Aufgaben, bei denen viele Requests schnell und günstig bearbeitet werden müssen, ist die Kombination aus 770 Tokens/s, konkurrenzfähigem Preis und knappen Antworten attraktiv. Das proprietäre Modell ist aktuell nur über Inceptions eigene API verfügbar.

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