文章を「拡散」で高速生成するAIモデル「Mercury 2.5」が登場、従来の仕組みとは異なるアプローチ
AI企業のInceptionが、文章生成に「拡散モデル」を活用した新しいAIモデル「Mercury 2.5」を発表しました。従来の言語モデルとは異なる生成プロセスを採用することで、極めて高い出力速度を実現していると報じられています。
何が起きたのか
2026年9月8日、Inceptionは新モデル「Mercury 2.5」を公開したと報じられています。このモデルの最大の特徴は、文章を生成する際に「拡散モデル」という手法を用いている点です。一般的な大規模言語モデル（LLM）がテキストを左から順番に一文字ずつ生成していくのに対し、Mercury 2.5は複数のトークンを並行して生成し、それらを同時に修正していく仕組みを採用しています。これにより、毎秒1107トークンという高速な出力を可能にしました。性能はGPT-5.6 Luna級とされ、コストは100万出力トークンあたり約120円とされています。
なぜ注目されているのか
これまで、文章を生成するAIの多くは、前の言葉に続く次の言葉を予測していく仕組みが主流でした。この方式は自然な文脈を作るのに適していますが、一文字ずつ順番に処理を進める必要があるため、生成速度に一定の制約がありました。一方で、画像生成AIなどで広く活用されてきた「拡散モデル」をテキスト生成に応用する試みは、生成プロセスを効率化する手段として注目されています。今回の発表は、この手法によって速度と性能を両立させ、実用的な価格で提供しようとする技術的な新たな動きを示すものといえます。
報道を読み比べると
今回のニュースについては、GIGAZINEやはてなブックマークなどの媒体が報じています。いずれの報道も、Mercury 2.5が採用している拡散モデルによる並行生成の仕組みや、具体的な生成速度、コスト、そしてGPT-5.6 Luna級という性能の指標について共通して伝えています。現時点の情報では、この新しい生成手法がどのような種類の文章作成において特に強みを発揮するのか、あるいは従来のLLMと比較して文脈の維持能力にどのような違いがあるのかといった詳細については、まだ十分に明らかにされていないようです。
この記事に出てくる言葉
- 拡散モデル
- ノイズから段階的にデータを作り上げる手法で、画像生成AIなどで広く使われています。
- トークン
- AIが文章を処理する際に扱う、文字や単語などの最小単位のことです。
今後の注目点
- 拡散モデルによる文章生成の精度が、従来のLLMと比べてどう変化するか
- この高速な生成能力が、リアルタイム対話などのサービスにどう影響するか
よくある質問
従来のAIと何が違うのですか？
従来のAIは左から順番に言葉を紡いでいきますが、このモデルは複数の箇所を同時に生成し、並行して修正を行う仕組みを持っています。
生成速度はどのくらい速いのですか？
毎秒1107トークンという、非常に高い出力速度を実現していると報じられています。
💻 ルーツ の取材メモ
この話題を選んだ理由：2つの媒体が同じ出来事を報じていた（注目度スコア 1.914）
材料には「GPT-5.6 Luna級」という比較対象がありますが、これが具体的にどのような指標に基づいたものか、また「拡散モデル」をテキストに適用した際の文章の整合性がどこまで保たれるのかについては、追加の情報が必要だと感じました。
参照した報道（2媒体・2本）
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