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9.95 C 1.863 12.539 3.361 13.972 5.121 13.972 C 6.881 13.972 8.36 12.539 8.36 9.95 Z" fill="rgb(244, 243, 243)" height="15.81665px" id="rmXVCJqTY" transform="translate(138.401 8.243)" width="10.355999999999995px"/><path d="M 4.457 11.738 C 0.961 11.738 -0.019 9.872 0 8.318 C 0.005 7.929 0.253 7.735 0.645 7.735 L 1.344 7.735 C 1.748 7.735 1.922 7.949 1.961 8.352 C 2.063 9.315 2.693 9.907 4.433 9.907 C 6.174 9.907 7.012 9.269 7.012 8.289 C 7.012 7.425 6.522 7.108 5.305 6.899 L 3.209 6.539 C 1.453 6.238 0.29 5.247 0.29 3.468 C 0.29 1.467 1.774 0 4.518 0 C 7.263 0 8.838 1.491 8.814 3.23 C 8.81 3.614 8.553 3.808 8.165 3.808 L 7.457 3.808 C 7.054 3.808 6.908 3.595 6.851 3.202 C 6.749 2.477 6.159 1.818 4.518 1.818 C 2.878 1.818 2.249 2.508 2.249 3.403 C 2.249 4.175 2.695 4.516 3.81 4.714 L 5.906 5.083 C 7.72 5.404 8.98 6.292 8.98 8.198 C 8.98 9.976 7.908 11.74 4.455 11.74 Z" fill="rgb(244, 243, 243)" height="11.739799999999999px" id="xS8WE3fjS" transform="translate(150.024 12.325)" 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10.295 5.694 C 10.295 6.098 10.077 6.316 9.674 6.316 L 1.998 6.316 C 2.168 8.547 3.447 9.898 5.407 9.898 C 6.768 9.898 7.598 9.363 7.934 8.431 C 8.06 8.078 8.243 7.892 8.618 7.892 L 9.33 7.892 C 9.746 7.892 9.994 8.125 9.923 8.538 C 9.598 10.433 7.834 11.74 5.409 11.74 L 5.407 11.738 C 2.168 11.738 0 9.424 0 5.797 C 0 2.169 2.135 0 5.224 0 Z M 5.222 1.74 C 3.494 1.74 2.405 2.818 2.074 4.64 L 8.282 4.64 C 8.054 2.842 6.949 1.74 5.222 1.74 Z" fill="rgb(244, 243, 243)" height="11.739799999999999px" id="WRPiKwrcl" transform="translate(104.541 12.325)" width="10.295000000000002px"/><path d="M 4.459 11.194 C 4.099 11.194 3.877 11.039 3.746 10.703 L 0.091 1.021 C -0.024 0.72 -0.031 0.511 0.076 0.297 C 0.178 0.094 0.381 0 0.732 0 L 1.274 0 C 1.633 0 1.86 0.155 1.986 0.495 L 4.958 8.503 L 5.123 9.018 L 5.289 8.503 L 8.262 0.495 C 8.388 0.155 8.615 0 8.974 0 L 9.517 0 C 9.865 0 10.07 0.092 10.172 0.297 C 10.279 0.511 10.275 0.72 10.157 1.021 L 6.502 10.703 C 6.371 11.039 6.149 11.194 5.79 11.194 Z" fill="rgb(244, 243, 243)" height="11.1941px" id="TuikapxbR" transform="translate(93.807 12.595)" width="10.248961642504256px"/><path d="M 5.407 11.738 C 2.167 11.738 0 9.424 0 5.797 C 0 2.169 2.133 0 5.221 0 C 8.31 0 10.292 2.255 10.292 5.456 L 10.292 5.694 C 10.292 6.098 10.075 6.316 9.672 6.316 L 1.995 6.316 C 2.165 8.547 3.446 9.898 5.404 9.898 C 6.768 9.898 7.596 9.363 7.931 8.431 C 8.058 8.078 8.241 7.892 8.615 7.892 L 9.328 7.892 C 9.744 7.892 9.992 8.125 9.918 8.538 C 9.593 10.433 7.829 11.74 5.404 11.74 Z M 8.282 4.64 C 8.053 2.842 6.949 1.74 5.221 1.74 C 3.494 1.74 2.405 2.818 2.074 4.64 Z" fill="rgb(244, 243, 243)" height="11.739799999999999px" id="xMjDu1J0q" transform="translate(78.397 12.325)" width="10.29249999999999px"/><path d="M 3.057 10.677 C 3.163 11.026 3.392 11.192 3.756 11.192 L 3.749 11.194 L 4.987 11.194 C 5.35 11.194 5.579 11.028 5.69 10.679 L 8.173 2.654 L 8.237 2.401 L 8.3 2.654 L 10.787 10.679 C 10.894 11.028 11.123 11.194 11.487 11.194 L 12.733 11.194 C 13.096 11.194 13.325 11.028 13.432 10.679 L 16.418 1.006 C 16.516 0.7 16.512 0.498 16.41 0.288 C 16.307 0.089 16.109 0.002 15.76 0.002 L 15.218 0.002 C 14.848 0.002 14.626 0.168 14.519 0.522 L 12.094 8.547 L 12.046 8.761 L 11.999 8.542 L 9.506 0.517 C 9.4 0.168 9.171 0.002 8.807 0.002 L 7.683 0.002 C 7.319 0.002 7.091 0.168 6.984 0.517 L 4.492 8.542 L 4.449 8.745 L 4.405 8.551 L 1.98 0.519 C 1.874 0.166 1.649 0 1.281 0 L 0.728 0 C 0.38 0 0.181 0.087 0.079 0.286 C -0.021 0.493 -0.028 0.698 0.07 1.004 Z" fill="rgb(244, 243, 243)" height="11.194099999999999px" id="XNwFcZyhD" transform="translate(61.282 12.598)" width="16.489163442184434px"/></svg>)
マレンゴ 3.0
どんな動画からも、あらゆるものを見つけ出す。
4時間
連続する動画と音声を、完全な時間的コンテキストを保持したまま処理。
36+
クエリと検索に対応する言語。翻訳を介さないネイティブ処理。
512次元
動画のインデックス作成で他社より高速。精度では業界をリード。エンベディング次元は他社より6分の1。
30倍
動画のインデックス作成で他社より高速。精度では業界をリード。
マレンゴだけがすること。
512次元
Marengoは動画を512次元のエンベディングにエンコードし、競合他社と比較してストレージを6分の1に削減。精度を落とすことなく検索を高速化します。
1つのクエリで、画像と文章を組み合わせる。
選手の写真をドロップし、1〜2文を追加すれば、Marengoはそれらを1つのエンベディングに統合します。1つのクエリで画像、テキスト、音声をミックスできます。
36言語を、1つの空間で。
Marengoの統合ベクトル空間で36の言語を横断して検索。翻訳のステップは不要で、言語間での精度の低下もありません。
サンプルフレームによる検索。
テキストで条件を絞り込んだ画像クエリを使用して、一致する動画の瞬間を見つけ出す。
サインアップから最初の結果を得るまで、わずか5分。
Python
Node.js
1import requests
2
3# ステップ 2: APIのURLと特定のエンドポイントを定義する
4API_URL = "https://api.twelvelabs.io/v1.3"
5INDEXES_URL = f"{API_URL}/indexes"
6
7# ステップ 3: 認証に必要なヘッダーを作成する
8headers = {
9 "x-api-key": "<YOUR_API_KEY>"
10}
11
12# ステップ 4: APIリクエスト用のデータペイロードを準備する
13INDEX_NAME = "<YOUR_INDEX_NAME>"
14data = {
15 "models": [
16 {
17 "model_name": "marengo3.0",
18 "model_options": ["visual", "audio"]
19 }
20 ]
21}
より速く、より軽く、より正確に。
73%
総合パフォーマンス。Google Vertexは52%、Amazon Novaは55%。
機能
マレンゴ 3.0
Gemini Embedding 2
Nova マルチモーダル埋め込み
エンベディング次元数
512
3072（デフォルト。Matryoshka経由で1536 / 768）
3072（デフォルト。Matryoshka経由で1024 / 384 / 256）
最大動画長
4時間（連続）
1リクエストあたり120秒
1セグメントあたり30秒（チャンク化）
マルチモーダル複合クエリ
対応（画像＋テキスト＋音声クエリ用の単一エンベディング）
ネイティブな複合クエリAPIはなし
ネイティブな複合クエリAPIはなし
スポーツ認識
5つのスポーツ
要求・公開されている機能ではない
要求・公開されている機能ではない
レイテンシ
0.05
~0.50
1.50+
エンベディング信頼度スコア
対応
非公開
非公開
![](data:image/svg+xml,<svg display="block" role="presentation" viewBox="0 0 16 16" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M 7.48 1 L 2.354 1 L 2.354 0 L 8.02 0 C 8.665 0 9.187 0.522 9.187 1.167 L 9.187 6.833 L 8.187 6.833 L 8.187 1.707 L 0.707 9.187 L 0 8.48 Z" fill="rgb(29, 28, 27)" height="9.18705px" id="AiyYyR90G" transform="translate(3.406 3.406)" width="9.18685px"/></svg>)
