TwelveLabs 嘅影片語言模型 Pegasus 1.5，喺 2026 年 10 月 9 日宣佈可用於 Amazon Bedrock。Pegasus 1.5 將長時間影片轉成結構化、帶時間碼嘅元數據（metadata）：你定義咩片段係重點，佢就將所有符合嘅片段以 JSON 格式返數。以上係 AWS Machine Learning Blog 嘅公告，即廠商自述，並非獨立測試。
AWS 指影片係一大堆無結構數據（unstructured data），過去要人手逐段睇、或者用支離破碎嘅工具鏈先能抽出有用資訊。Pegasus 1.5 相比舊版做咗四樣新嘢：
按時間生成元數據：定義你關切嘅片段、事件或領域線索（如編輯片段、體育動作、説話人更換、品牌出現），模型會將每一個符合嘅片段以 JSON 返回，附起訖時間。
多模態提示（multimodal prompting）：片段定義可同時用文字描述加視覺參照，即可以揾特定產品、商標或人物，連佢喺畫面做緊咩一併帶出。
即時處理（on-the-fly processing）：唔使預先索引（pre-indexing）或 ingest pipeline，影片直接由 Amazon S3 送入，結果即刻喺回應入面返回。
處理量翻倍：單次請求可分析最多兩小時影片，Pegasus 1.2 只係一小時。
除咗新功能，佢保留舊版能力：影片轉文字、畫面內物體／文字／數字理解、時間定位、多模態理解，以及多語言支援——英文全支援，阿拉伯文、中文、法文、德文、義文、日、韓、葡、俄、西、泰、越為部分支援。
喺 Bedrock，用 bedrock-runtime 嘅 InvokeModel API 或 InvokeModelWithResponseStream（串流）呼叫，analysisMode 揀兩種分析模式之一。數據保留喺 AWS 數據邊界（AWS data boundary）入面，即唔離開 AWS。
阿調搞兩下：呢個係廠商公告，AWS 自己寫自己放，冇獨立實測。兩小時係上限，唔係平均；JSON 結構化聽落方便，但準確度、誤報率、成本一概冇數。點用、畀幾多錢、效果幾穩，等第三方或者自己試過先講。
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