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#231

Mercury 2.5

Inception Lançamento: 2026-09-08 Testado em: 2026-10-01 04:26 inception/mercury-2.5::high
~100BOutroCódigo fechadoEstimado

Resumo

Mercury 2.5 marca 6.5 no AI BENCHY e fica em #231. Tem fiabilidade 9.8, taxa de acerto de 59.4%, custo total de $0.044 e tempo médio de resposta de 7.62s.

O que torna Mercury 2.5 único: Destaca-se mais em Resolução de quebra-cabeças, onde fica em #4, enquanto Seguimento de instruções é a área mais fraca em #13.

Dados do modelo

Pesquisado em 2026-09-08

Estimado
Parâmetros
~100B
Arquitetura
Outro
Disponibilidade
Código fechado
Licença
-

Melhor estimativa com base em evidências públicas; o fornecedor não divulgou todos os valores.

Consistência

8.7

Total de tokens de saída

193,676

Total de tokens de entrada

358,562

Preço de entrada

$0.040 / 1M

Preço de saída

$0.150 / 1M

Preço de leitura do cache

$0.004 / 1M

Preço de escrita no cache

N/D

Os preços de cache aplicam-se aos tokens de entrada. A leitura reutiliza prompts em cache; a escrita armazena-os e pode custar mais. Os tokens de saída usam o preço de saída.

Testes corretos

Testes errados: 11

Taxa de acerto por tentativa: 59.4%

Testes instáveis

4

Testes instáveis tiveram resultados mistos entre execuções (pelo menos um acerto e uma falha).

Tempo de resposta (médio)

7.62s

Tempo de resposta (máx.): 80.30s

Tempo de resposta (total): 175.36s

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#231 Mercury 2.5

high
Custo
$0.001
Tempo
3.5s
Tokens
2,447 tok

Histórico de preços

Dados históricos de preços deste modelo da OpenRouter.

Data Preço de entrada Preço de saída Preço de leitura do cache Preço de escrita no cache
2026-10-01 18:33 $0.040 / 1M $0.150 / 1M $0.004 / 1M N/D

Gráficos

Escolha o primeiro modelo e depois clique em um segundo modelo para abrir uma página lado a lado.

Total de tokens de saída

Pontuação vs Total de tokens de saída

Comparação rápida

Detalhamento por categoria

Categoria Pontuação Consistência Testes corretos
Tarefas de agentes 3.9 9.6
Truques anti-IA 10.0 10.0
Programação 6.4 7.8
Combinado 6.4 5.8
Análise e extração de dados 10.0 10.0
Específico do domínio 2.9 7.2
Inteligência geral 5.0 10.0
Seguimento de instruções 6.5 10.0
Resolução de quebra-cabeças 8.7 7.7
Chamada de ferramentas 10.0 10.0
Conhecimentos gerais 3.0 10.0

Modelos comparados