拡散する言語モデル：Mercury 2.5は左から順に書かない

AIのInceptionが2026年9月8日、言語モデル「Mercury 2.5」を公開しました。文章を拡散という方式で作るモデルで、公表された速度は毎秒1,107トークンです。
ChatGPTなどを使うと答えは左から1文字ずつ現れるので、人が書く順番と同じに見えます。ところがMercury 2.5は、その順番で書いていません。では、どうやって答えを組み立てているのでしょうか。

この記事の数値はInceptionが2026年9月8日に公開した発表によります。仕組みの説明は同社のMercury紹介ページに記載されたものです。

いまのAIは、左から1語ずつ決めている

広く使われている言語モデルは自己回帰型と呼ばれます。Inceptionはこの方式を「左から右へ、一度に1トークンずつ文章を生成する」と説明しました。トークンとは、単語や文字のかたまりを指す単位です。

この作り方には避けられない性質があり、1つ決めるたびに巨大なネットワークを1回動かす必要があります。だから長い文章ほど、決める回数がそのまま時間になります。

しかも、いちど出した語は原則としてそのまま残るのです。前半で書き損じても、そこへ戻って直す手順が用意されていません。

拡散は、ぼんやりした全体から始める

拡散モデルの作り方は逆向きで、Inceptionはこれを「粗いところから細かいところへ」進む生成だと記しました。出発点は言葉ではなく意味を持たないノイズで、そこからノイズ除去と呼ぶ工程を何度か通していきます。

そして1回ごとに全体が少しずつはっきりしていく形は、写真の現像で像が浮かび上がる様子に似ています。

	自己回帰型	拡散型
書く順番	左から右へ1トークンずつ	全体を同時に
途中の修正	戻って直す手順がない	各工程で直せる
決める回数	トークンの数だけ必要	ノイズ除去の回数だけ

速いのに、間違いを直せる

まず速さです。Inceptionの説明では、1回のノイズ除去で複数のトークンを同時に書き換え、答え全体の質を上げていきます。その見直しは数回で済むので、ネットワークを動かす回数が文章の長さに縛られません。

そしてこの見直しは、正確さにも働きます。Inceptionはこのモデルを「出力を継続的に洗練でき、間違いや幻覚を修正できる」と説明します。

幻覚とは、事実でないことをAIがもっともらしく書いてしまう現象です。これを直せる理由は拡散が全体を何度も見直す構造だからで、1回目の工程で妙な語が入っても、次の工程で置き換えられます。

つまり左から順に書く方式では、この直しができません。書き終えた部分に戻る道が、そもそも設計に入っていないからです。

公表された数字

• 生成速度は毎秒1,107トークン（広く流通しているNVIDIAのGPU上）
• 一度に扱える文脈は260,000トークン
• 前の版のMercury 2から、知能が40%向上
• 同社の把握する範囲で、これまでで最大の拡散言語モデル

まとめ

• Inceptionが2026年9月8日、拡散方式の言語モデル「Mercury 2.5」を公開した
• 広く使われている自己回帰型は左から右へ1トークンずつ生成する
• 拡散型はノイズから始め、ノイズ除去をくり返して全体を同時に整える
• 1回で複数の語を同時に書き換えるので、動かす回数が文章の長さに縛られない
• 各工程で見直せるため、途中の間違いを直せると説明されている
• 速度は毎秒1,107トークン、文脈は260,000トークン

Mercury 2.5が左から順に書かないのは、答え全体をノイズから数回の見直しで整えるからでした。1回で複数の語をまとめて直すので速く、しかも書いた部分に戻って直せます。速さと直しやすさは、拡散という同じ作り方から出ていました。