在线体验:https://chat.inceptionlabs.ai/ 划重点:🌟 Mercury 系列扩散大型语言模型（dLLMs）推出，生成速度提高至每秒1000个标记。🚀 Mercury Coder 专注于代码生成，在基准测试中超越众多现有模型，表现优异。💡 扩散模型的创新方式使得文本生成更加高效、精准，为智能代理应用提供新的可能性。
目前,Mercury Coder 可通过 Inception 的演示站点chat.inceptionlabs.ai进行测试,具体 URL 为chat.inceptionlabs.ai/c/365afbf5-d152-44ef-a8f4-66215ace1a38。对于企业客户,Inception 提供 API 访问和本地部署选项,并鼓励通过 sales@inceptionlabs.ai (mailto:sales@inceptionlabs.ai) 联系以讨论如何将 dLLM 集成...
Mercury Coder 这类 dLLM 的高速和并行能力让它非常适合这类任务。如果一个AI助手，能在几秒钟内生成...
但我们从它挑的对手比如 Claude3.5 Haiku 、 GPT4-omini 、 Qwen2.5 coder 7B 、 DeepSeek V2 lite 等等这些袖珍版大模型里,也能看出来,显然最强大的 Diffusion 语言模型 Mercury 也还没法做得特别大。 甚至经过我们测试发现,除了官方推荐的提示词生成效果比较精准以外,如果用一些自定义提示词,它的出错概率就高...
Mercury Coder:每秒 1000+ Tokens Mercury Coder 是 Inception Labs 向公众开放的第一个 dLLM。 它将AI 能力推向了另一个高度:比当前一代的语言模型快 5 到 10 倍,并能够以低成本提供高质量的响应。 dLLM 作为典型自回归 LLM 的直接替代品,其支持很多用例,包括 RAG、工具使用和智能体工作流。
【Diffusion LLM】继SD用于AI绘画以后,自回归LLM也要失业了?Mercury Coder初次体验与探索 5.8万 291 01:09:15 App 【DeepSeek+LoRA+FastAPI】开发人员如何微调大模型并暴露接口给后端调用 1530 0 02:52 App DiffusionLLM测评:真能打败自回归模型吗? 742 0 09:30 App 解码LLM扩散模型:AI新范式崛起?颠覆自回...
例如,在标准的代码生成任务中,Mercury Coder 仅需 14 次迭代就完成了自回归模型需要 75 次迭代的任务。这种高效率不仅降低了硬件需求,还使其具备更广泛的实用性。 3. 扩散模型的潜力与挑战 尽管Mercury 已取得显著成果,但扩散模型在文本生成领域仍面临一些挑战: ...
编程能力出色:在 Copilot Arena 基准测试中,Mercury Coder Mini 并列第二,超过了 GPT-4o Mini 和 Gemini-1.5-Flash 等专为速度优化的自回归模型,甚至超过了 GPT-4o 等更大的模型,且比 GPT-4o Mini 快约 4 倍3。代码质量较高:开发人员对 Mercury 的代码完成度评价较高,生成的代码在功能实现、代码规范、...
在标准编码基准测试中,Mercury Coder(Mercury系列中的编程模型)超越了像GPT-4o Mini和Claude 3.5 Haiku这样的专为速度进行过优化的自回归模型。 同时,Mercury模型在生成速度上提高了多达10倍,即使在没有使用专用芯片的情况下,也能达到极快的生成速度。 高质量的响应: 由于扩散模型可以不断细化其输出,Mercury模型能够...
作者: Speed + efficiency = the future of AI :zap:️ Mercury Coder running onNVIDIAH100 GPUs can hit over 1000 output tokens/second —that's a 5x speed increase for high quality responses at low costs. Congrats to@InceptionAILabsand welcome to the #NVIDIAInception program 🎊...