「超高速！日本語対応のdLLM『Mercury』登場」

2025年7月8日、AIスタートアップのInception Labsが、日本語対応かつ超高速なコード生成が可能な新しい拡散大規模言語モデル(dLLM)「Mercury」を発表しました。このモデルは、スタンフォード大学やカリフォルニア大学ロサンゼルス校、コーネル大学の教授陣によって設立された企業が開発したもので、商用規模のdLLMとしては世界初の試みです。

Mercuryの特長

Mercuryは、Googleが開発した深層学習モデル「Transformer」を基に設計されており、複数のトークンを同時に予測する能力を持っています。この技術により、従来の自己回帰モデルに比べて圧倒的な速度でテキストを生成することが可能となっています。

拡散モデルは、主に画像生成において高品質かつ多様なコンテンツを作成する手法ですが、これを大規模な言語生成に適用することは困難でした。しかし、Mercuryはこれを克服し、自己回帰モデルと同等かそれ以上のパフォーマンスを実現しています。

高速なコード生成

Mercuryの特化版として「Mercury Coder」も存在し、これはコーディングのために最適化されています。Mercury Coderは、一般的なAIモデルに比べて最大10倍も速度が速いテキスト生成が可能であるとされています。

他モデルとの比較

生成AIモデル比較ベンチマークを提供する「Artificial Analysis」によると、MercuryはGPT-4.1 NanoやClaude 3.5 Haikuの軽量モデルと比較しても、その出力速度は7倍以上早いとのことです。以下のグラフはMercuryと他のAIモデルの出力クオリティと速度を視覚的に比較しています。

レイテンシーと応用範囲

さらにMercuryは低遅延という特性を持ち、翻訳サービスやコールセンターのエージェントなど、高応答性が求められるアプリケーションにも適しています。以下のグラフは、Mercuryが他のモデルに比べてどれほど低いレイテンシーを実現しているかを示しています。

実装と利用方法

Mercuryは実際に試すことができるデモサイトや、OpenRouter、Poeなどのプラットフォームでも利用可能です。料金は入力100万トークン当たり0.25ドル、出力100万トークン当たり約1ドルとされていますが、先着1000名の学生や研究者には一定の無料利用枠が提供されています。

結論

Inception LabsはMercuryを「言語モデルの未来への次のステップ」と位置付けています。このモデルは、高速でありながら、高品質なテキスト生成を可能にし、従来の自己回帰モデルを超える力を持っています。Mercuryは、AI技術の新たな可能性を切り開くことでしょう。

🧠 編集部より：

Mercury: 日本語対応の超高速拡散大規模言語モデル

背景と概要: Mercuryは、Inception Labsによって開発された新世代の拡散大規模言語モデル（dLLM）であり、スタンフォード大学、カリフォルニア大学ロサンゼルス校、コーネル大学の教授たちによる共同研究から派生しています。このモデルは、日本語に対応し、従来のLLMと比較して非常に高速なテキスト生成が可能です。

技術的特徴:

• 拡散モデルの採用: Mercuryは、従来の自己回帰モデルとは異なり、並列生成ができる拡散モデルを採用しています。この技術により、高速で質の高いコンテンツ生成を実現しています。
• Transformerアーキテクチャ: 生成にはGoogleのTransformer技術が使用され、多数のトークンを並行して予測します。

アプリケーション: Mercuryは、テキスト生成だけでなく、高速応答を必要とする翻訳サービスやコールセンターの音声アプリケーションにも適用可能です。

Mercury Coder: コード生成に特化した「Mercury Coder」は、一般的なAIモデルよりも最大10倍速い処理ができるとされています。

パフォーマンス比較: 他のモデルに比べて、Mercuryは出力速度において7倍以上の性能を誇ります。例えば、GPT-4.1 NanoやClaude 3.5 Haikuとの比較でも優れた結果を示しています。

アクセスと利用:

• MercuryはInception Labsの公式デモサイトや、OpenRouter、Poeで試すことができます。
• 利用料金は比較的手頃で、先着1000人の研究者と学生には、一定のトークンを無料で提供しています。

リンク集

• Inception Labs – Mercuryについて: 公式サイト
• アクセシビリティ: Mercury Playground
• Mercury Coder: GIGAZINE紹介ページ
• 生成AIモデルの比較: Artificial Analysis
• Inception Platform: Inception Labsプラットフォーム

興味深い点として、Mercuryのアプローチは、今後のAI開発における拡散モデルの可能性を広げるもので、さまざまな分野での応用が期待されています。

• キーワード: Mercury