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TwelveLabs 的 Pegasus 1.5 现已在 Amazon Bedrock 上线
TwelveLabs Pegasus 1.5 现已在 Amazon Bedrock 上线。这款视频语言模型可将长视频转化为结构化、带时间戳的元数据：定义关键片段，即可将所有匹配片段以 JSON 形式返回，并新增视频分段、基于参考图像的多模态提示，以及最长两小时视频的即时处理能力。
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英文原标题：Pegasus 1.5 from TwelveLabs is now available in Amazon Bedrock
本文为英文原文的机器翻译摘要，原文见：AWS Machine Learning Blog ↗
- TwelveLabs 的 Pegasus 1.5 视频语言模型已在 Amazon Bedrock 上线，可将长视频转化为带时间戳的结构化元数据，用户描述关注片段后模型以 JSON 返回所有匹配段。
- 相比前代，Pegasus 1.5 新增基于时间的元数据生成、视频分割、结合参考图像的多模态提示以及无需预索引的即时处理，单次请求可分析最长两小时的视频（Pegasus 1.2 为一小时）。
- 模型保留并增强了视频转文本、细粒度视觉理解、时间定位、多模态理解等核心能力；语言支持上完整支持英语，部分支持中文、日语、法语等 12 种语言。
- 在 Bedrock 上通过 bedrock-runtime 端点的 InvokeModel 或 InvokeModelWithResponseStream 调用，模型 ID 为 twelvelabs.pegasus-1-5-v1:0，区域为 us-west-2，支持 general 和 time_based_metadata 两种分析模式。
- 视频可直接从 Amazon S3 URI 或 base64 字符串（上限 25 MB）输入，数据保留在 AWS 数据边界内；还可创建应用推理配置文件并按 ARN 调用以追踪成本。
关键数据
- 模型 ID：twelvelabs.pegasus-1-5-v1:0
- AWS 区域：US West (Oregon), us-west-2
- 单次请求最长视频时长：两小时（Pegasus 1.2 为一小时）
- base64 内联视频上限：25 MB
- maxOutputTokens 范围：512 至 98,304
- temperature 默认值：0.2
为什么值得看：它让长视频无需预索引即可在 Bedrock 上直接转化为可搜索、带时间戳的结构化数据，降低了视频内容分析的工程门槛。