Mercury 2

Mercury 2

Inception • LLM#398 de 704 em inteligência

Mercury 2 is an extremely fast reasoning LLM, and the first reasoning diffusion LLM (dLLM). Instead of generating tokens sequentially, Mercury 2 produces and refines multiple tokens in parallel, achieving...

Fonte dos dados: Artificial Analysis · ID AA: 016d330a-2141-4afa-b2fc-62b314423dc1 · Snapshot publicado: 27/10/2026, 18:00:26 · Versão da metodologia: 4.3

API DisponívelTool CallingRaciocínio

Especificações

AA Intelligence Index

10.8

Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026, 18:00:26

Context Window

128K tokens

Preço Input/1M

$0.25

#137 de 445

Preço Output/1M

$0.75

Parâmetros

—

Max Output

50K tokens

Custo por Tarefa

$0.0893

US$ / tarefa · menor é melhor · Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026, 18:00:26

Benchmarks

Métricas da Artificial Analysis para Mercury 2. Índices de capacidade: maior é melhor; custo por tarefa: menor é melhor.

Agentic

BenchmarkScoreMáximoMetodologiaFonte / versão / data
AA Agentic Index1.6100.0Artificial Analysis official APIArtificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026

Coding

BenchmarkScoreMáximoMetodologiaFonte / versão / data
AA Coding Index31.1100.0Artificial Analysis official APIArtificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026

Cost

BenchmarkScoreMáximoMetodologiaFonte / versão / data
AA Cost Per Task0.1100.0Artificial Analysis official APIArtificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026

overall

BenchmarkScoreMáximoMetodologiaFonte / versão / data
AA Intelligence Index10.8100.0Artificial Analysis official APIArtificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026

Informações

Lançamento
20 de fevereiro de 2026
Tool Calling
✅ Suportado
Visão
❌ Não suportado
Áudio
❌ Não suportado

Análise Completa: Mercury 2

O que é o Mercury 2?

O Mercury 2 é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Inception, classificado como modelo de linguagem (LLM). Focado em processamento de texto e geração de linguagem natural. Como modelo proprietário, está disponível via API cloud da Inception. Com uma janela de contexto de 128K tokens, é adequado para processamento de documentos longos como contratos, livros e bases de código completas.

Preços e Custos em 2026

O Mercury 2 é cobrado por uso, com preço de US$ 0.25/1M tokens de input e US$ 0.75/1M tokens de output. Para contextualizar: 1 milhão de tokens equivale a aproximadamente 750 mil palavras, ou cerca de 10 livros de tamanho médio. Com esse preço agressivo, é uma das opções mais econômicas do mercado, ideal para aplicações de alto volume como chatbots, análise de documentos em massa e automações.

Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar. Com o câmbio atual, o custo do Mercury 2 em reais fica em torno de R$ 1.54/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).

Benchmarks e Performance

O Mercury 2 foi avaliado em 4 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Agentic, Coding, Cost, overall. Os resultados mostram performance moderada nas avaliações disponíveis.

É importante notar que benchmarks medem aspectos específicos e não capturam toda a experiência de uso. Fatores como qualidade da resposta em português, aderência a instruções complexas e comportamento em conversas longas variam significativamente entre modelos e nem sempre são refletidos nos scores padrão.

Casos de Uso Recomendados

O Mercury 2 é adequado para diversas aplicações de inteligência artificial: análise de documentos longos (contratos, processos jurídicos, bases de código), automação com tool calling (integração com APIs, banco de dados, sistemas externos), chatbots de alto volume e atendimento automatizado, raciocínio complexo, resolução de problemas matemáticos e análise lógica, geração de texto, resumo, tradução e assistência geral.

Comparação com Alternativas

No ecossistema de modelos de IA em 2026, o Mercury 2 compete diretamente com modelos de nível similar. A Inception compete neste segmento contra OpenAI, Anthropic, Google e Meta. A escolha entre modelos depende do caso de uso específico, orçamento, requisitos de latência e necessidade de funcionalidades como multimodalidade e tool calling.

Para uma comparação detalhada lado a lado, utilize nossa ferramenta de comparação ou consulte o ranking geral de modelos.

Uso no Brasil e em Português

Para usuários brasileiros, a performance em português é um critério fundamental na escolha de um modelo de IA. A maioria dos benchmarks internacionais testa apenas em inglês, o que pode mascarar diferenças significativas na qualidade de resposta em outros idiomas. O Mercury 2 suporta múltiplos idiomas, mas a qualidade em português brasileiro pode variar dependendo da tarefa específica.

Recomendamos testar o modelo com prompts representativos do seu caso de uso em português antes de tomar uma decisão. O SWEN.AI está desenvolvendo um benchmark proprietário em PT-BR com tarefas aderentes ao mercado brasileiro para fornecer comparações mais precisas.

Perguntas Frequentes

O que é o Mercury 2?

Mercury 2 is an extremely fast reasoning LLM, and the first reasoning diffusion LLM (dLLM). Instead of generating tokens sequentially, Mercury 2 produces and refines multiple tokens in parallel, achieving...

Quanto custa o Mercury 2?

O Mercury 2 custa US$ 0.25/1M tokens de input e US$ 0.75/1M tokens de output. Para uso intensivo (ex.: chatbot de WhatsApp com 100k mensagens/mês), o custo pode variar de R$ 50 a R$ 5.000 dependendo do volume.

O Mercury 2 funciona em português?

A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o Mercury 2, suporta português brasileiro. No entanto, a qualidade pode variar — modelos como Claude e Gemini tendem a ter melhor performance em PT-BR. Recomendamos testar com prompts específicos do seu caso de uso.

Como o Mercury 2 se compara com outros modelos?

Nos benchmarks disponíveis, o Mercury 2 obteve scores como: AA Agentic Index: 1.6/100, AA Coding Index: 31.1/100, AA Cost Per Task: 0.0893/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.

O Mercury 2 é open source?

Não, o Mercury 2 é um modelo proprietário da Inception. Ele está disponível via API cloud. Para alternativas open source, confira nosso ranking de modelos open source.

Última atualização: 27 de outubro de 2026 • Ver metodologia →