Mercury Coder

Mercury Coder to miejsce, w którym zaczyna się cały dorobek firmy Inception. Ogłoszony 26 lutego 2025 r. razem z rodziną Mercury, przedstawiony został jako pierwszy komercyjny model dyfuzyjny dla języka — a to twierdzenie o architekturze, nie o pozycji w rankingach. Wszystkie ówczesne popularne modele językowe generowały tekst od lewej do prawej, token po tokenie, więc długa odpowiedź z definicji oznaczała długie czekanie. Modele dyfuzyjne, na których stało już generowanie obrazu, wideo i dźwięku, działają odwrotnie: zaczynają od szumu i dopracowują cały szkic w kilku przebiegach, poprawiając wiele miejsc naraz. Przeniesienie tego pomysłu na dane dyskretne, czyli tekst i kod, wcześniej wielokrotnie się nie udawało; Mercury Coder był pierwszą próbą, która trafiła do płacących klientów. Zyskiem była szybkość mierzona na zwykłym sprzęcie. Inception podał 1109 tokenów na sekundę dla wariantu Mercury Coder Mini i 737 dla Mercury Coder Small na kartach NVIDIA H100, wobec około 200 tokenów na sekundę dla najszybszych ówczesnych modeli autoregresyjnych — przepustowości, która do tej pory wymagała specjalizowanych układów Groqa, Cerebrasa czy SambaNovy. Firma od razu zaznaczyła, że to zysk algorytmiczny, który z szybszymi układami się sumuje, a nie z nimi konkuruje. Jakość reklamowano jako porównywalną, nie lepszą, i opublikowana tabela to potwierdza. Mercury Coder Mini uzyskał 88,0 w teście HumanEval, 77,1 w MBPP, 78,6 w EvalPlus, 74,1 w MultiPL-E, 42,0 w BigCodeBench i 82,2 w uzupełnianiu kodu w środku pliku; większy wariant Small osiągnął w tych samych testach 90,0, 76,6, 80,4, 76,2, 45,5 i 84,8. Oba wypadły słabo w LiveCodeBench (17,0 i 25,0), czyli w najtrudniejszym zestawie zadań programistycznych — to był szybki asystent do codziennego kodu, a nie mistrz rozumowania. Naprawdę uderza jeden wynik: uzupełnianie kodu w środku pliku, gdzie podejście dyfuzyjne pokonało wszystkie porównywane modele autoregresyjne z dużym zapasem. Wstawianie zmiany w istniejący plik to dokładnie to zadanie, do którego dekoder piszący od lewej do prawej nadaje się najgorzej. Inception podał też, że w Copilot Arena, gdzie programiści głosują na podpowiedzi w realnej pracy, Mercury Coder Mini zajął ex aequo drugie miejsce, będąc przy tym około czterokrotnie szybszym od GPT-4o Mini. Model sprzedawano przez API i wdrożenia na własnych serwerach klienta, z możliwością dostrajania, a do testów służył darmowy plac zabaw prowadzony wspólnie z Lambda Labs; cennika nigdy nie opublikowano, dostęp dla firm załatwiał dział handlowy. Dwie kolejne rzeczy zbudowano wprost na tym modelu: API Inception z kwietnia 2025 r. dodało uzupełnianie w środku pliku pod autouzupełnianie w edytorze, a we wrześniu 2025 r. ten sam model dostał funkcję scalania zmian, czyli wklejania wygenerowanego fragmentu w istniejący plik — z wynikiem 92 procent poprawnych scaleń na zbiorze firmy Kortix AI, na poziomie modeli czołowych i przy 46-krotnie krótszym czasie. Ta funkcja stała się z czasem osobną linią produktów Mercury Edit. Mercury Coder nie jest już sprzedawany. Strona modeli producenta wymienia dziś tylko Mercury 2.5, Mercury Voice i Mercury Router, a przypis o starszych modelach wskazuje Mercury 1, Mercury 2 i Mercury Edit 2 jako wciąż wspierane dla dotychczasowych klientów — Mercury Coder nie pojawia się tam wcale. Profil zostaje w katalogu, bo to właśnie ten model publicznie postawił na dyfuzję, a każdy późniejszy Mercury jest jego potomkiem.

▸Wideo

Brak materiałów wideo.

▸Recenzje