Mercury 2.5 es un modelo de razonamiento construido por Inception, y presenta una velocidad de salida pura que lo distingue de sus competidores. El modelo genera texto a 780.8 tokens por segundo, lo cual es una medida genuina de la rapidez con la que un modelo procesa información. Ese número proviene de un nuevo análisis del rendimiento del modelo, y llega en un momento en que la industria de la IA está llena de anuncios y afirmaciones.
El análisis de artificialanalysis.ai proviene de un punto de referencia llamado Artificial Analysis Intelligence Index, el cual mide modelos en razonamiento, conocimiento, matemáticas y codificación. Mercury 2.5 obtiene 12 en ese índice, lo cual lo ubica por debajo del promedio entre modelos comparables. Su grupo de comparación mediana se sitúa en 13.
Las Cifras de Velocidad
Mercury 2.8 genera salida a 780.8 tokens por segundo, según la API de Inception. Eso está muy por encima de la mediana de 111.9 tokens por segundo para modelos de razonamiento en un nivel de precio similar.
El tiempo para el primer token del modelo —la latencia entre formular una pregunta y recibir la primera palabra— es de 3.06 segundos. Eso es algo más alto que la mediana de 2.21 segundos para modelos en el mismo nivel.
A continuación, se muestra cómo se comparan los tres números principales:
| Métrica | Mercury 2.5 | Mediana |
|---|---|---|
| Velocidad de salida | 780.8 tokens por segundo | 111.9 tokens por segundo |
| Tiempo hasta el primer token ) | 3.06 segundos ) | 2.21 segundos ) |
| Puntuación de inteligencia ) | 12 | 13 |
Lo que hace el Modelo )
Mercury 2.5 es un modelo de razonamiento, lo que significa que utiliza un razonamiento extendido o de cadena de pensamiento para resolver problemas complejos antes de proporcionar una respuesta. Admite entrada y salida de texto. No maneja imágenes. No es multimodal. Tiene una ventana de contexto de 260k tokens, lo que determina cuánta cantidad de texto e historial de conversación el modelo puede procesar en una sola solicitud. )
El modelo fue lanzado el 8 de septiembre de 2026. Es propietario, lo que significa que los pesos del modelo no están disponibles públicamente. Inception no ha revelado el tamaño del modelo ni el recuento de parámetros. )
La Prueba de Inteligencia )
Cuando se evaluó en el Índice de Inteligencia, Mercury 2.5 generó 35 millones de tokens de salida. Eso es mejor que el promedio en comparación con la mediana de 85 millones de tokens. La salida de 35 millones de tokens del modelo es bastante concisa, lo que es un resultado notable para un modelo que también es notablemente rápido. )
El Índice de Inteligencia es un punto de referencia compuesto que prueba los modelos en razonamiento, conocimiento, matemáticas y codificación. Incluye pruebas secundarias específicas, como el razonamiento de documentos profesionales, el razonamiento físico, el análisis cuantitativo en hojas de cálculo y documentos, y el razonamiento de contexto prolongado en medicina. )
Mercury 2.5 está disponible a través de API a través de un proveedor. El precio es de $0.25 por 1 millón de tokens de entrada y $0.75 por 1 millón de tokens de salida, según la API de Inception. Para una tarifa combinada — una relación de aciertos en caché de 7:2:1 de entrada/salida — eso equivale a $0.14 por 1 millón de tokens. El precio puede variar según el proveedor. )
El Panorama de los Precios )
El precio es donde Mercury 2.5 hace su caso más sólido. A $0.25 por 1 millón de tokens de entrada, el modelo se sitúa en el precio medio para modelos de razonamiento en su categoría. El precio medio para tokens de salida es de $0.92.
En promedio, cuesta $0.06 por tarea evaluar Mercury 2.5 en el Índice de Inteligencia. Ese es un número pequeño, y refleja el precio moderado del modelo en general.
El modelo también es notablemente rápido y bastante conciso, una combinación que importa a los usuarios que necesitan respuestas rápidas y no quieren pagar por una salida excesiva. El análisis describe el modelo como bien valorado en comparación con otros modelos de costo similar.
Los Intercambios
Todo modelo tiene una debilidad, y Mercury 2.5 no es una excepción. Su puntaje de inteligencia de 12 lo sitúa por debajo del promedio en el Índice de Inteligencia Artificial. Ese es el intercambio por su velocidad y precio.
La latencia de 3.06 segundos del modelo es algo más alta que la mediana de 2.21 segundos. Eso significa que la primera palabra tarda más en llegar, aunque la fuente no describe cómo se comportan los tokens posteriores.
La ventana de contexto de 260k tokens del modelo es generosa, pero no ilimitada. Los usuarios que necesitan referenciar historias muy largas eventualmente alcanzarán ese límite.
Clasificando las Métricas Principales
Las tres métricas que definen a Mercury 2.5 son la velocidad de salida, la latencia y la puntuación de inteligencia. Aquí le mostramos cómo se comparan con la mediana para modelos de razonamiento en una categoría de precios similar:
- Velocidad de salida — 780.8 tokens por segundo versus una mediana de 111.9 tokens por segundo. Muy por encima del promedio.
- Latencia — 3.06 segundos versus una mediana de 2.21 segundos. Ligeramente superior al promedio.
- Puntuación de inteligencia — 12 versus una mediana de 13. Por debajo del promedio.
Por Qué Esto Importa ()
La velocidad de un modelo no es solo una característica. Determina cuán rápido se puede responder un prompt, cuán rápidamente se puede mover un flujo de trabajo y cuánto tiempo tiene que esperar un usuario por una respuesta. Un modelo rápido puede mantener una conversación en movimiento, mientras que un modelo lento puede detenerla por completo. ()
La cifra de 780.8 tokens por segundo es una medida real de potencia de procesamiento. Le indica cuánta información de texto puede producir el modelo en un segundo, lo cual es un número práctico para cualquiera que esté construyendo un sistema en torno a él. ()
En Resumen ()
Mercury 2.5 es un modelo de razonamiento sólido y bien valorado que además es excepcionalmente rápido. Su puntaje de inteligencia de 12 lo sitúa por debajo del promedio, pero su velocidad de salida de 780.8 tokens por segundo y su costo de evaluación de $0.06 por tarea le otorgan una sólida propuesta de valor. ()
El modelo está disponible a través de API a través de un proveedor, y su precio de entrada de $0.25 coincide con la mediana para su nivel. La latencia de 3.06 segundos es una preocupación menor, pero la combinación de velocidad, precio y economía de salida lo convierte en una opción atractiva para los usuarios que necesitan respuestas rápidas sin pagar un precio elevado. ()
Para cualquiera que esté buscando un modelo de razonamiento, Mercury 2.5 merece una mirada. Los números son reales, el precio es justo y la velocidad es el tipo de número que llama la atención. ()
El número discreto — 780.8 tokens por segundo — es la historia. ()
Material fuente: “Mercury 2.5 LLM alcanza 770 tokens por segundo”, artificialanalysis.ai. ()
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