扩散模型成最快深度思考！告别自回归每�个tokens

发布时间：2026-04-17 来源：角立杰出网作者：带頭大哥哥

首个会深度思考的扩散模型来了！

抛弃自回归范式，一举成为世界上生成速度最快的模型。

你瞅瞅，对比之下传统自回归的“打字机模式”（按顺序一个个token往外吐）是不是就有点像乌龟了：

实际测评显示，这款名为Mercury 2的扩散推理LLM在英伟达GPU上可实�个tokens/s。

这个速度整整比GPT-5（mini）和Claude-4.5（haiku）这些传统模型快𱅁倍。

消息一出，英伟达第一时间跑来祝贺了（当然也可能是因为它投了Mercury 2背后的公司）：

一众网友也纷纷坐不住，毕竟最近很火的“龙虾们”也少不了对速度的极限追求：

还有人已经开始怀念自回归曾经的风光了（doge）。

so，Mercury 2是谁？它又是如何突破速度瓶颈的呢？

不止是快，还稳

原理其实很简单。

前面已经说了，传统自回归就像打字机一样，一次只能处理一个token，且必须按照从左到右的顺序。

但扩散模型Mercury 2的工作方式更像一位编辑——

你不是在看它打字，而是看它拿到一份草稿后，立刻拿着红笔在整页纸上同时圈改。

换言之，一次生成答案草稿再整体编辑。

这种“并行优化”机制，使得Mercury 2不需要等待前一个字的结果就能生成下一个字，因此响应速度极快，延迟不再与输出长度成正比。

最终，Mercury 2能将生成速度提𴃋倍以上，且速度曲线截然不同。

瞅瞅，在第三方测评中，其输出速度可谓一骑绝尘。

和市面主流的顶尖模型比，速度也是独一档的存在。

而且不止是快，它在性能、价格方面都具有一定优势。

延迟低񑍿.7s的情况下，在GPQA（科学问答）、LCB（编程）、AIME（数学）等多个基准测试中，Mercury 2的得分普遍高于或持平于那些速度较慢的“小型/轻量级”模型（如GPT-5 Nano, Claude 4.5 Haiku）。

甚至在AIME上的得分超过了公认的“性能怪兽”Gemini 3 Flash（推理版） 。

这说明Mercury 2在保持极高速度的同时，并不以牺牲智商为代价。

它目前支�K上下文，输入价格为每百万token 0.25美元（约合人民𺰋.7元），输出价格为每百万token 0.75美元（约合人民𺰏.2元）。

综合速度与价格，Mercury 2也保持了较高性价比。

官方表示，Mercury 2的这种速度优势改变了推理。

如今，更高的智能意味着更多的test-time计算——更长的链、更多的样本、更多的重试，而这直接以延迟和成本为代价。基于扩散的推理能够在实时延迟预算内实现推理级别的质量。

背后公司一开始就押注扩散模型

最后介绍一下Mercury 2背后的公司及团队。

它是由Inception Labs这家成立�年的硅谷初创公司推出的。

从一开始这家公司就力押扩散模型，其核心使命为——

用全新的、基于扩散/diffusion的生成机制替代传统的自回归Transformer模型，从根本上突破速度与成本瓶颈。

他们认为，传统自回归模型的缺陷不言自明——延迟和成本会随着token数量的增加而增加。

而扩散模型采用由粗到精的生成过程。它并非逐个提交数据，而是通过少量步骤并行迭代地细化输出。这使得在生成过程中可以进行修改，并带来截然不同的速度-成本曲线。一言以蔽之：

人工智能不应该像单向打字机那样运作，而应该更像一个编辑。

基于此，他们开始在Mercury系列中践行这一理念。

2025𻂊月，发布全球首个基于扩散模型的商业级语言模型——初代Mercury，一开始就把生成速度拉到传统񊄭倍以上，而且同一时间还推出编程助手Mercury Coder。

一年之后，升级版Mercury 2问世，在推理和多智能体日益进入主流视线的今天，带来了更多可能。

事实上，早�年，这家公司的联创兼CEO Stefano Ermon就开始投身扩散模型的研究了。

时任斯坦福大学计算机科学教授的Stefano Ermon，很早就思忖着将扩散模型应用于内容生成。

当时主流的图像生成模型还在使用GAN（生成对抗网络），但他和团队认为结果“不够好”，于是开始尝试应用Diffusion。

而在看到Diffusion的效果不错后（后来Midjourney、DALL-E等都是用这种方法），他们开始将研究目光转向文本和代码生成。

图像由连续的像素构成，而文本由离散的token构成。之前成功的扩散模型理论（如去噪得分匹配）是建立在连续空间上的，无法直接迁移到文本。

于是�年，他和团队发表了一篇关键性论文《Discrete Diffusion Modeling by Estimating the Ratios of the Data Distribution》，里面介绍了一种名为Score Entropy Discrete Diffusion models（SEDD）的模型。

该模型创新性提出了“分数熵”（score entropy）这一全新损失函数，它巧妙地将连续空间的分数匹配理论扩展到了离散数据领域。

这使得扩散模型能够像理解图像一样，去理解和生成语言。

论文结果表明，SEDD的表现明显优于当时已有的语言模型，困惑度比未退火（未使用“动态调整温度”这个优化技巧）的GPT-2𷻨-8倍。

（注：后来这篇论文还获得了ICML 2024最佳论文奖）

见此，Stefano Ermon决定通过创业将技术价值放大。

于是�年夏天，他邀请美国加利福尼亚大学洛杉矶分校教授Aditya Grover（左）和美国康奈尔大学教授Volodymyr Kuleshov（右）加入Inception Labs。

去�月，这家公司还宣布获得�万美元融资，而且投资阵容相当豪华。

除了NVentures（英伟达风投部门）、M12（微软旗下风险基金）、Menlo Ventures （领投方、知名长期风投机构）等明星机构，还不乏吴恩达、卡帕西这些AI大佬。

可以说，坚持走扩散模型路子的Inception Labs始终稳扎稳打并获得市场支持。

最后顺便一提，Mercury 2目前暂无开源计划，不过其API全面兼容OpenAI标准。

感兴趣的朋友也可亲自上手一试了。

体验地址：https://chat.inceptionlabs.ai/