Mercury Coder Mini
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, sodass es weder heruntergeladen noch auf Ihrer eigenen Hardware in irgendeiner Größe ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter zugänglich, und keine Grafikkarte ändert daran etwas.
Aufzeichnung
Vollständige Spezifikation
Alles aufzeichnungsfähig für dieses Modell. Die meisten Informationen beschreiben, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — ein nützlicher Kontext, um zu beurteilen, wie viel Arbeit investiert wurde und wie es im Vergleich zu auf einer anderen Skala entwickelten Modellen abschneidet..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Inception Labs
- Organisationstyp
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 17 June 2025
- Autoren
- Samar Khanna, Siddhant Kharbanda, Shufan Li, Harshit Varma, Eric Wang, Sawyer Birnbaum, Ziyang Luo, Yanis Miraoui, Akash Palrecha, Stefano Ermon, Aditya Grover, Volodymyr Kuleshov
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen.
- Domäne
- Language
- Aufgabe
- Language modeling/generation, Code generation
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten es trainiert wurde. Die Parameter sind die Größe, die entscheidet, ob es auf eine bestimmte Grafikkarte passt.
- Trainingsdaten
- tokens
"The overall model is trained on the order of trillions of tokens."
Der Trainingslauf
Was physisch notwendig war, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Steckdose zog.
- Trainingshardware
- NVIDIA H100 SXM5 80GB
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell erhalten und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, entscheidet darüber, ob eine der Grafikkartenfiguren auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- API access
- Trainingscode
- Unreleased
Wie es klassifiziert ist
Labels der Quelldatenbank, die beim Verfolgen bemerkenswerter Modelle angewendet werden, und wie zuversichtlich sie in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungszuversicht
- Unknown
Quellen
Woher diese Aufzeichnung stammt und wann sie zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Mercury: Ultra-Fast Language Models Based on Diffusion
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
Mercury Coder Mini was published by Inception Labs, in United States of America, in June 2025. The organisation is categorised as industry.
It works in Language, and is recorded as doing language modeling/generation, Code generation.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie produziert hat, und es gibt keine lokale Version, die ausgeführt werden kann.
Antworten
Mercury Coder Mini — Häufig gestellte Fragen
What is Mercury Coder Mini used for?
Mercury Coder Mini works in Language, and is recorded as handling language modeling/generation, Code generation. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
What GPU do I need to run Mercury Coder Mini?
None. Mercury Coder Mini is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Mercury Coder Mini open source?
No. Mercury Coder Mini has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does Mercury Coder Mini have?
No parameter count has been published for Mercury Coder Mini, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created Mercury Coder Mini?
Mercury Coder Mini was published by Inception Labs, based in United States of America, categorised as industry.
When was Mercury Coder Mini released?
Mercury Coder Mini was published in June 2025.
Die andere Richtung
Wenn Sie es von der anderen Seite betrachten?
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