Mercury Edit 2发布：扩散模型预测下一处改动，代码修改接受率提升48%

据 1M AI News 监测，AI 基础模型公司 Inception Labs 于 3 月 30 日发布 Mercury Edit 2，一款专为代码编辑器「下一处改动预测」设计的扩散语言模型（dLLM）。与传统自回归模型逐 token 生成不同，Mercury Edit 2 用扩散机制并行生成所有 token，速度足以在用户思考时同步完成预测，按 Tab 键接受。

模型结合编辑历史和代码库上下文预测用户下一步改动。训练上，Inception Labs 采用 KTO（一种无配对强化学习方法），以用户接受或拒绝建议的行为作为偏好数据进行对齐。对齐后，模型改动接受率提升 48%，主动出示建议的频率降低 27%，改动更集中、干扰更少。

在涵盖行补全、变量重命名、重构、特性实现等场景的三个开源基准（Instinct、FIM、NEP）及一个内部基准上，Mercury Edit 2 的质量和速度均优于对照的定制下一处改动模型和速度优化前沿模型。代码编辑器 Zed 联合创始人 Max Brunsfeld 称，Mercury Edit 2 带来了「一种有实质差异的扩散式生成路径」。

Mercury Edit 2 现已通过 Inception Platform 开放 API 接入，集成至 Zed 和 ProxyAI。定价为输入 $0.25/百万 token，输出 $0.75/百万 token，缓存输入 $0.025/百万 token；新账号自动获赠 1000 万免费 token；Zed 用户使用官方提供的 API Key 可免费体验一个月。