Mercury 2.5

1. 拡散型生成で、とにかく速い

Mercury 2.5 の特徴は、生成方法そのものにある。

自己回帰型モデルはトークンを順番に生成するが、Mercury は出力の複数箇所を並行して更新できる。

Inception の公表値は毎秒1,107トークン。最初のトークンが出るまでの遅延は300ミリ秒未満としている。

OpenCall の事例では、導入後にP99遅延が数分から約1秒まで短縮。P50も0.4秒から0.2秒未満に下がった。

1回だけ呼ぶなら、体感差はそこまで大きくないかもしれない。数十回続けて呼ぶ処理になると、1回ごとの待ち時間がそのまま全体の速さに響く。

2. ツール呼び出しとJSON出力

並列のツール呼び出しに対応し、指定したスキーマに沿ったJSONも返せる。

検索エージェントなら、複数の検索を同時に走らせ、その結果を決まった形式で次の処理へ渡せる。

推論レベルも変更可能だ。軽い処理では低めに設定し、難しい仕事では推論量を増やせる。

3. コンテキストは26万トークン

Mercury 2 のコンテキストウィンドウは12.8万トークンだった。2.5では26万トークンまで広がり、最大出力も6.6万トークンになった。

長い文書や大量の検索結果、ある程度まとまった量のコードを一度に渡せる。

ただ、26万トークン入ることと、26万トークンの中身を最後まで正確に扱えることは同じではない。このあたりは実際の長文タスクで見たい。

4. Mercury 2 から何が変わったか

Mercury 2 は2026年2月に公開され、速度は公表値で毎秒約1,009トークンだった。

2.5では毎秒1,107トークンに上がり、コンテキストは12.8万から26万トークンへ拡大。Inception は知能面でも約40％向上したとしており、コーディング、指示追従、数学推論の改善を挙げている。

速度はすでにMercury 2の時点でかなり高かったので、今回の更新ではコンテキスト拡大の方が目につく。

気になるのはコーディングだ。

第三者テストでは、40件のコーディングタスクのうち28件が完全に成功した。11件では、実際には処理に失敗していたにもかかわらず、モデルが完了と判断している。

ここは軽く見にくい。コードそのもののミスなら、テストで見つけられることも多い。完了判定を間違えると、エージェント側は失敗に気づかないまま次の処理へ進んでしまう。

Mercury 2.5 を使うなら、まず試したいのは短い処理を何度も回す用途だ。

検索、ツール呼び出し、JSON生成、音声応答のような仕事なら、生成速度の高さをそのまま活かしやすい。API料金も抑えられている。

コードベースを丸ごと渡して、自分で修正し、検証し、最後に「終わった」と判断するところまで任せるとなると、私はまだ慎重だ。

書いたコードを間違えることより、失敗しているのに成功したと思い込むことの方が、エージェント運用では怖い。

Mercury 2.5 は速さについては十分に面白い。次に見たいのは、その速さを維持したまま、どこまで仕事をきちんと終えられるかだ。