Pegasus 1.5 в Bedrock: длинное видео → JSON с таймкодами без индекса

9 октября 2026 TwelveLabs вынесла Pegasus 1.5 в Amazon Bedrock: модель смотрит длинный ролик целиком, находит все фрагменты под ваши критерии и отдаёт их JSON с метками начала и конца. Раньше Pegasus отвечал на вопрос по клипу; в 1.5 добавили сегментацию всего видео, промпт с референс-картинкой и разбор «на лету» без предварительной индексации.

Что нового в 1.5

• Метаданные по времени — задаёте события или доменные маркеры (редакционный блок, смена спикера, появление бренда), модель возвращает каждый совпавший отрезок с полями, которые вы описали.
• Мультимодальный промпт — к текстовому описанию сегмента можно приложить визуальный референс, чтобы искать конкретный логотип, товар или человека на экране.
• Без прединдексации — видео уходит из Amazon S3 по URI или короткий файл встраивается в запрос как base64 (до 25 МБ); обработка в периметре AWS.
• Длина ролика — до 2 часов за один запрос (в Pegasus 1.2 лимит был 1 час).

Как вызвать

Модель доступна в us-west-2 с ID twelvelabs.pegasus-1-5-v1:0; в примерах AWS для кросс-регионального инференса указан global.twelvelabs.pegasus-1-5-v1:0. Вызов — через bedrock-runtime, InvokeModel или потоковый InvokeModelWithResponseStream.

Поле analysisMode выбирает сценарий: general — вопрос в inputPrompt, ответ текстом или JSON по схеме в responseFormat; time_based_metadata — вместо свободного промпта отправляете определения сегментов, на выходе список segments с таймкодами и запрошенными полями.

На длинной сегментации в Boto3 в примерах AWS советуют read_timeout=900 и отключённые автоповторы — иначе запрос на двухчасовой файл может оборваться по таймауту клиента. В ответе смотрите stopReason: значение length значит, что генерация упёрлась в maxOutputTokens (диапазон 512–98 304). С includeMetering: true приходят поля биллинга, в том числе длительность проанализированного видео в секундах.

Английский поддерживается полностью, русский и ещё ряд языков — частично; из коробки есть привязка событий ко времени и разбор объектов и текста на кадре. Для учёта по приложениям можно завести application inference profile с тегами и вызывать модель по ARN вместо сырого model ID.

Источник: Pegasus 1.5 from TwelveLabs is now available in Amazon Bedrock.