【Mercury Coderとは？】Inception Labsが発表した高速AI「dLLMs」の仕組みと未来

AIの新時代が到来しました。Inception Labsが開発したMercury Coderは、従来のLLM（大規模言語モデル）とは異なる「Diffusion Model」を採用し、驚異的な速度でテキストを生成します。

従来のTransformer型モデルに比べ、最大10倍速いとされるこの技術は、AIの推論コストを削減し、より高速なコード生成やチャットAIを実現する可能性を秘めています。

本記事では、Mercury Coderの技術的な仕組み、他のAIモデルとの違い、そして今後の展望について詳しく解説します。

Mercury Coderとは？従来のLLMとの違い

近年、AI技術の進化により、大規模言語モデル（LLM）がさまざまな分野で活用されています。

その中で、Inception Labsが発表したMercury Coderは、従来のLLMとは異なるアプローチを採用し、高速かつ効率的なテキスト生成を実現する新しい技術として注目を集めています。

特に、従来主流だったTransformer型LLMと比べて、最大10倍の速度で推論を行うことが可能とされています。

Inception Labsが発表した新しいAIモデル「dLLMs」

Inception Labsは、スタンフォード大学の教授陣によって設立されたAI研究企業であり、2025年2月に新たなAIモデルであるDiffusion large language models（dLLMs）を発表しました。

dLLMsは、従来の言語モデルとは異なり、文章を並列的に生成しながら精度を高めていく仕組みを持っています。

これにより、通常の言語モデルが抱える速度の課題を克服し、リアルタイム処理に適したモデルとして注目されています。

Transformer型LLMとDiffusion Modelの比較

従来のLLMは、Transformerアーキテクチャを採用し、単語を左から右へ順番に生成する自己回帰型（autoregressive）モデルでした。

これに対し、Mercury Coderが採用するDiffusion Modelは、文章全体を大まかに作成した後、段階的に修正していく「coarse-to-fine（粗から細へ）」の手法を取っています。

この違いによって、従来のLLMに比べてテキスト生成の速度が飛躍的に向上しました。

また、従来のモデルでは、生成途中で誤りが発生した場合に修正が難しいという課題がありましたが、Diffusion Modelでは途中で修正が可能なため、より一貫性のある文章が生成できるとされています。

このように、Mercury Coderは、「高速性」と「柔軟性」を兼ね備えた新しいAIモデルとして、今後のLLMの主流となる可能性を秘めています。

Mercury Coderの技術的特徴

Mercury Coderが実現する高速なテキスト生成は、従来のLLMとは異なる「Diffusion Model」を採用していることにあります。

この新しいアプローチにより、テキスト生成の精度を維持しつつ、1秒間に1000トークン以上という驚異的な速度で文章を生成できるようになりました。

ここでは、Mercury Coderの技術的な仕組みについて詳しく解説します。

Diffusion Modelによるテキスト生成の仕組み

Diffusion Modelは、元々画像生成の分野で活用されていた技術であり、初期状態の「ノイズだらけ」のデータから、少しずつノイズを除去して最終的な出力を生成する手法です。

これをテキスト生成に応用したのがMercury CoderのdLLMsであり、最初に文章全体の大まかな構造を作成し、徐々に細部を洗練していく方法を取っています。

この技術により、従来のLLMと比べて、一貫性のあるテキスト生成が可能になります。

並列処理で高速化する「coarse-to-fine」アプローチとは？

従来のLLM（Transformer型）は、単語を1つずつ順番に予測して生成する「自己回帰型」モデルでした。

しかし、Mercury Coderは、まず全体のアウトラインを作成し、そこから段階的に精度を高めていく「coarse-to-fine（粗から細へ）」アプローチを採用しています。

この方法では、すべての単語を同時に調整できるため、従来のように1単語ずつ計算する必要がなく、大幅な処理速度の向上が可能となります。

Score Entropyを活用した高精度なテキスト生成

Diffusion Modelをテキスト生成に適用する際に課題となるのが、「離散データ（言葉）」を適切に処理する方法です。

Inception Labsは、この問題を解決するために、新しい損失関数であるScore Entropyを開発しました。

これにより、生成された文章の自然さを保ちながら、高精度な出力を実現しています。

このように、Mercury CoderはDiffusion Modelの革新的な活用によって、高速かつ高品質なテキスト生成を可能にしています。

Mercury Coderの強みと課題

Mercury Coderは、従来のLLMと比べて最大10倍の高速性を持つ革新的なモデルです。

しかし、新しい技術であるため、まだ克服すべき課題も存在します。

ここでは、Mercury Coderの強みと課題について詳しく解説します。

最大10倍の高速推論：1秒間に1000トークン以上を生成

Mercury Coderの最大の強みは、1秒間に1000トークン以上のテキストを生成できる高速性にあります。

従来のTransformer型モデルは、1つの単語を生成するたびに前の単語を参照しなければならず、長文生成に時間がかかるという課題がありました。

しかし、Mercury CoderはDiffusion Modelを活用し、並列処理によって一度に多くのトークンを推論することが可能です。

これにより、チャットボットやリアルタイム翻訳など、応答速度が求められる場面で大きなメリットを発揮します。

推論コストの削減とGPUの効率的な活用

大規模言語モデルの普及に伴い、AIの推論コストが大きな問題となっています。

例えば、GPT-4のような従来のLLMは、大量の計算リソースを必要とし、高価な専用ハードウェアが必要になることもあります。

一方、Mercury Coderは、NVIDIA H100クラスのGPUで高効率に動作し、特別なチップを必要としないため、コスト削減とスケーラビリティの向上が期待されています。

これにより、企業がAIを導入する際のコスト負担が軽減され、より多くのユーザーが利用しやすくなる可能性があります。

新技術ゆえの課題：汎用的なAIとしての実用性

一方で、Mercury Coderにはいくつかの課題もあります。

特に、Diffusion Modelを言語生成に適用する技術はまだ新しく、長文の一貫性や論理的整合性が従来のTransformer型LLMと同等以上に維持できるかは、今後の検証が必要です。

また、AIの学習・最適化において、Diffusion ModelはTransformer型よりも複雑な計算処理が求められるため、大規模なタスクに対する適用可能性には慎重な評価が必要です。

さらに、コード生成に特化したMercury Coderは高い性能を発揮していますが、一般的な文章生成や対話型AIへの応用については、今後の開発が進められる段階にあります。

このように、Mercury Coderは高速性と効率性に優れたAIですが、実用性や汎用性を確立するにはさらなる研究が求められます。

Mercury Coderの活用事例と今後の展望

Mercury Coderは、その高速性と効率性を活かし、さまざまな分野での活用が期待されています。

特に、コード生成、企業向けAI、対話型AIといった領域で、既存のLLMに対する競争力を持つと考えられています。

ここでは、Mercury Coderの具体的な活用事例と、今後の展望について解説します。

コード生成AI「Mercury Coder」の実力

Mercury Coderの最初のリリースは、コード生成に特化したモデルです。

プログラムコードの自動補完や生成を高速で行い、GPT-4o MiniやClaude 3.5 Haikuといった最適化されたモデルと比較しても、同等以上の性能を示しています。

特に、JavaScriptやPythonなどの言語を高精度で生成し、開発者の生産性向上に寄与すると期待されています。

コードの補完だけでなく、バグの自動修正や最適化にも対応可能であり、今後のソフトウェア開発における重要なツールとなるでしょう。

企業向けAPI・オンプレミス導入の可能性

Mercury Coderは、企業向けにAPI提供やオンプレミス導入の可能性も検討されています。

従来のLLMはクラウド依存が強く、データプライバシーの観点から利用をためらう企業もありました。

しかし、Mercury Coderはローカル環境で動作可能なモデルの開発を進めており、セキュリティが重視される業界でも活用される可能性があります。

すでにFortune 100企業が採用を検討していると報じられており、企業向けLLM市場での存在感を高めつつあります。

今後の展望：対話AIやエッジデバイスでの活用

現在、Mercury Coderはコード生成に特化していますが、将来的には対話AIや文章生成AIへの応用も予定されています。

Diffusion Modelの特性を活かし、応答速度の速いチャットボットやカスタマーサポートAIへの展開が考えられています。

また、AIモデルの軽量化が進めば、スマートフォンやノートPCなどのエッジデバイス上での動作も可能になるでしょう。

将来的には、インターネット接続なしでも動作するAIアシスタントとしての活用が期待されており、新しいLLMの標準となる可能性を秘めています。

まとめ：Mercury CoderはAIの未来を変えるか？

Mercury Coderは、Diffusion Modelを活用した新しいLLMとして、高速かつ効率的なテキスト生成を実現しました。

特に、コード生成AIとしての高い性能を示し、今後のAI開発において大きな可能性を秘めています。

本記事では、その技術的な特徴や活用事例、今後の展望について詳しく解説しました。

改めて、Mercury Coderの主要なポイントを振り返ると、以下のようになります。

• 従来のTransformer型LLMとは異なり、並列処理による高速生成を実現
• 1秒間に1000トークン以上の推論速度で、リアルタイム処理に適している
• GPUの効率的な活用により、推論コストを削減
• 企業向けAPIやオンプレミス導入の可能性があり、実用性が高い
• 将来的には、対話AIやエッジデバイスでの活用も期待される

一方で、長文生成の一貫性や高度な知識処理といった面では、まだ課題も残されています。

しかし、これまでのLLMの常識を覆す技術であることは間違いなく、今後の研究と改良によって、AI業界に革命をもたらす可能性を持っています。

AIの未来は、いままさに大きく変わろうとしています。

Mercury Coderの進化に、引き続き注目していきましょう！