2026年2月25日｜Mercury 2が切り拓く拡散型言語推論の未来

要点まとめ

健太

博士、Mercury 2って従来のAIと何が違うの？

博士

Mercury 2は文章を単語ごとにではなく、全体を同時に仕上げる拡散型（ディフュージョン）モデルだから、処理が5倍以上速いんだよ。

Mercury 2は生成AIの新しい形として、並列処理で文章全体を一斉に仕上げる拡散型（ディフュージョン）技術を採用し、従来のトークン単位生成に比べて5.3倍の高速化を実現します。これにより、生成AIの応答速度や計算コストを大幅に改善できます。

新情報の詳細

健太

博士、拡散型ってどうやって言葉を作るの？

博士

拡散型は、一度ノイズを加えた文章をゆっくり元に戻す過程で意味を磨き上げる手法なんだ。だから並行処理が得意なんだよ。

• 拡散型言語推論モデルの初搭載: テキスト全体を同時に生成・改善。
• 5.3倍の高速化: 並列処理で応答時間を大幅短縮。
• 効率化によるコスト削減: 計算リソースあたりの成果が向上。

実生活・ビジネスへの影響

健太

この技術、実際の仕事でどう役立つの？

博士

高速な文章生成や要約が可能だから、レポート作成やカスタマーサポートの自動応答で大きな効果があるよ。

Mercury 2の並列生成は、カスタマーサポートの自動応答や会議の議事録作成などで即時性を求められる場面に向いています。さらに、研究開発やデータ分析のレポート作成において、生成AIの処理時間を短縮しながら高品質な文章を提供できるため、業務全体の効率化が期待されます。

よくある質問

• Q: なぜ拡散型モデルは高速化できるの？
  A: 全文を並列に処理するため、従来の逐次生成に比べて計算ステップが減るからです。
• Q: Mercury 2はどこで試せるの？
  A: まずはInceptionのプラットフォームでベータテストを実施中です。開発者向けAPIも順次公開予定です。

参考リンク

元記事

The Decoder

Inception launches Mercury 2, the first diffusion-based language reasoning model

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