OmniSpectra-2.0
影片 + 音訊統一向量 embedding 模型
把影片畫面與音訊編碼到同一個向量空間（single vector），令檢索同時「看得見」亦「聽得懂」，對音訊線索更敏感。
QUERY
「找出入球後觀眾歡呼的片段。」
MATCH
00:12:08 — 00:12:21
SCENE
球場慶祝
CONF
0.94
主要功能
統一的視聽向量（A/V Embedding）
把畫面與音訊嵌入到同一向量中，用一次相似度檢索同時利用「視覺證據 + 音訊證據」。
語義搜尋
用自然語言搜尋具體時刻與片段；支援依賴音訊的查詢（歡呼、掌聲、警笛等）以及語音語義的組合條件。
實時性能
閃電般快速的索引和檢索。在幾秒鐘內處理新視頻，即使在數百萬個視頻庫中也能即時獲得搜尋結果。
可擴展架構
處理任何規模的視頻庫。我們的基礎設施自動擴展以滿足您的需求，從數千到數百萬個視頻都能保持一致的性能。
輕鬆集成
簡單的REST API，提供所有主流語言的SDK。通過全面的文檔和示例，在幾分鐘內將視頻搜尋集成到您的應用程式中。
企業級安全
銀行級加密和合規性。您的視頻數據通過SOC 2合規、端到端加密和基於角色的訪問控制得到保護。
效果對比
在鏡頭級檢索基準上的對比。以緊湊形式展示，便於跨模型與跨語言作直觀比較。
僅文字描述（無模型）
TwelveLabs Marengo Embed 2.7
Amazon Nova Embeddings（1024 維）
Amazon Nova Embeddings（3072 維）
Seeknetic OmniSpectra-2.0
| 模型 | 類型 | 定價 |
|---|---|---|
| OmniSpectra 2.0 | 影片（含音訊） | 套餐：$0.058/min（小檔位）· 高用量低至 $0.028/min（大檔位） |
| 文字 | 套餐：$0.50/1K（小檔位）· 高用量低至 $0.17/1K（大檔位） |
使用場景
媒體與娛樂
在龐大的檔案中查找特定場景、引用或時刻。幫助內容創作者快速找到用於編輯和重新利用的素材。
網上教育
幫助學生在講座視頻中找到確切的主題。從教育內容創建可搜尋的知識庫。
安全與監控
快速定位事件或感興趣的人。使用自然語言描述事件來搜尋錄像。
企業培訓
使培訓材料即時可搜尋。員工可以在幾秒鐘內找到相關的程式和示範。
資料流與儲存
ShotAI / Seeknetic SDK：不上載原始影片檔；客戶端擷取部分關鍵幀縮略圖送往模型 API 作分析。
直連 API：處理後刪除，不保存、不用於訓練。