MARENGO 3.5

media & entertainment

어떤 영상에서든,
무엇이든 찾아냅니다.

시각, 오디오, 대사, 모션 데이터를 36개 언어에 걸쳐 통합 처리하는 영상 임베딩 모델. 프로덕션 검색에 바로 사용할 수 있는 단일 512차원 벡터를 반환합니다.

4시간

연속된 영상과 오디오를 전체 시간 맥락까지 반영해 처리합니다.

36+

글로벌 스케일의 검색. 번역을 거치지 않는 36개국어 네이티브 쿼리 지원.

512차원

주요 경쟁사 대비 6배 더 작고 효율적인 임베딩 차원.

30x

업계를 선도하는 정확도와 주요 경쟁사를 뛰어넘는 인덱싱 속도.

Marengo만이 할 수 있는 일

기존의 파운데이션 모델들은 짧은 영어 영상의 '텍스트-투-클립(Text-to-clip)' 검색 수준에 머무릅니다. 반면 Marengo는 이를 넘어, 실제 엔터프라이즈 프로덕션 환경이 요구하는 복잡하고 방대한 검색 작업을 정교하게 수행합니다.

512차원으로 더 가볍게, 이해력은 그대로.

Marengo는 영상을 고효율 512차원 임베딩으로 인코딩하여, 정확도 손실 없이 검색 속도를 높이면서 스토리지 사용량을 경쟁사 대비 6분의 1 수준으로 절감합니다.

이미지와 텍스트, 단 하나의 쿼리로.

특정 선수의 사진을 업로드하고 한두 줄의 설명을 추가하면, Marengo가 이를 하나의 벡터 임베딩으로 정교하게 결합합니다. 하나의 쿼리 안에서 이미지, 텍스트, 오디오 요소를 자유롭게 조합하여 다각도로 검색할 수 있습니다.

36개 언어, 하나의 벡터 공간.

Marengo의 통합 벡터 공간에서 별도의 번역 단계 없이 36개 언어를 교차 검색할 수 있습니다. 언어 간 전환에 따른 정확도 손실은 발생하지 않습니다.

예시 프레임으로 검색하세요.

이미지 쿼리에 텍스트를 더해, 영상 속 일치하는 순간을 찾아냅니다.

가입에서 첫 결과까지, 단 5분.

동일한 모델, 동일한 프롬프트, 동일한 JSON 출력. 팀에 맞는 인터페이스를 선택하세요.

Python

Node.js

import requests
 
# Step 2: Define the API URL and the specific endpoint
API_URL = "https://api.twelvelabs.io/v1.3"
INDEXES_URL = f"{API_URL}/indexes"
 
# Step 3: Create the necessary headers for authentication
headers = {
    "x-api-key": "<YOUR_API_KEY>"
}
 
# Step 4: Prepare the data payload for your API request
INDEX_NAME = "<YOUR_INDEX_NAME>"
data = {
    "models": [
        {
            "model_name": "marengo3.0",
            "model_options": ["visual", "audio"]
        }
    ]
}