Mercury Coder

Mercury Coder 是 Inception Labs 研发的首个扩散型大语言模型（dLLM），专注于代码生成任务，是 Mercury 系列的重要组成部分。该模型采用“从粗到细”的生成机制，突破了传统自回归模型的顺序生成限制，实现每秒超过 1000 个 token 的生成速度，效率比现有优化模型高出 5 到 10 倍。在标准编程基准测试中，Mercury Coder 展现出卓越的代码生成质量，表现优于多个主流模型，在资源受限环境下依然保持高效运行，适用于边缘计算和实时应用场景。 Mercury Coder 具备多项核心功能，包括高效代码生成、代码补全与优化、多语言支持、推理与纠错能力以及可控生成等。其技术原理基于扩散模型，结合并行生成机制与 Transformer 架构，实现了全局优化和更高的生成质量。用户可通过调整参数控制生成内容的风格和格式，提升灵活性和适用性。Mercury Coder 可广泛应用于代码生成、开发效率提升、教育辅助、代码优化及低代码平台集成等多个领域。