Представляем WaveSpeedAI Molmo2 Video Understanding на WaveSpeedAI

Представляем Molmo2 Video Understanding: передовой анализ видео теперь в WaveSpeedAI

Способность по-настоящему понимать видеоконтент долгое время была одной из самых сложных граней ИИ. Если распознавание изображений быстро развивалось, то видео представляет принципиально иную задачу — требующую от моделей не только понимать, что появляется в кадре, но и следить за тем, как события развиваются во времени. Сегодня мы с гордостью представляем Molmo2 Video Understanding на WaveSpeedAI, предоставляя вам доступ к одной из самых мощных моделей анализа видео с открытым исходным кодом, доступных на рынке.

Разработанный Allen Institute for AI (Ai2), Molmo2 представляет собой прорыв в мультимодальном ИИ. Построенный на эффективной архитектуре с 4 млрд параметров, он обеспечивает возможности понимания видео, которые соперничают — а в некоторых случаях даже превосходят — намного более крупные проприетарные модели, при этом используя значительно меньше данных для обучения. С инфраструктурой WaveSpeedAI вы можете теперь использовать эту мощь через простой API без холодных стартов и по доступной ценовой схеме на основе длительности видео.

Что такое Molmo2 Video Understanding?

Molmo2 — часть семейства моделей зрения и языка Ai2 следующего поколения, выпущенного в декабре 2025 года. В отличие от своего предшественника, который сосредоточивался в основном на отдельных изображениях, Molmo2 вводит прорывные возможности в понимании видео, многокадровом рассуждении и отслеживании объектов.

Особенно впечатляет в Molmo2 его эффективность использования данных. Тогда как PerceptionLM от Meta была обучена на 72,5 млн видео, Molmo2 достигает сравнимых или лучших результатов, используя всего 9,19 млн видео — менее одной восьмой части данных. Как отметил генеральный директор Ai2 Али Фархади: «Используя меньше данных, Molmo 2 превосходит многие передовые модели в ключевых задачах понимания видео».

Вариант с 4B параметрами, который мы предлагаем, идеально сбалансирован между производительностью и скоростью. На семи стандартных бенчмарках, включая NextQA, PerceptionTest, MVBench и Video-MME, он показывает почти идентичную производительность с более крупной моделью 8B, при этом обрабатывая видео быстрее — идеально для рабочих нагрузок в боевых условиях, где важна эффективность.

Ключевые особенности

Множество режимов анализа: выбирайте из пяти специализированных типов задач — общий вопрос-ответ, резюме, детальный анализ, подсчёт объектов и описание сцены — каждый оптимизирован для конкретных сценариев использования
Понимание временных связей: выходит за рамки анализа отдельного кадра, понимая, как события развиваются во времени, отслеживая объекты и действия в ваших видео
Пользовательские инструкции: добавляйте конкретные области фокуса или вопросы, чтобы направить анализ ровно на то, что вам нужно
Поддержка расширенных видео: анализируйте видео длиной до 2 минут, охватывая большинство распространённых случаев использования от клипов в социальных сетях до демонстраций продуктов
Структурированный вывод: получайте организованные, специфичные для задачи результаты, предназначенные для простой интеграции в ваши рабочие процессы
Конкурентные бенчмарки: превосходит конкурентов с открытыми весами в отслеживании видео и приближается к производительности передовых моделей в задачах вопрос-ответа по видео

Примеры использования в реальных условиях

Управление видеотеками

Управление большими видеотеками — постоянная проблема для медиакомпаний, платформ электронной коммерции и создателей контента. Molmo2 может автоматически создавать описания, извлекать ключевые темы и создавать доступные для поиска метаданные для тысяч видео. Используйте задачу резюме для создания быстрого обзора при каталогизации или задачу scene_description для подробных визуальных разбиений.

Рабочие процессы модерации контента

Для платформ, работающих с видеоконтентом, создаваемым пользователями, Molmo2 служит мощным предварительным фильтром. Задача анализа может определять и помечать контент, который может потребовать проверки человеком, помогая командам модерации сосредоточить свое внимание на том, что действительно имеет значение. В сочетании с пользовательскими инструкциями вы можете адаптировать анализ к вашим конкретным правилам сообщества.

Улучшение доступности

Создание текстовых описаний для людей с нарушениями зрения — это одновременно важно и отнимает много времени. Задача scene_description автоматически создает подробные повествования визуального контента, делая видео доступным для более широкой аудитории. Это бесценно для образовательного контента, потоковых сервисов и соответствия требованиям доступности.

Аналитика и метрики

Нужно подсчитать, сколько продуктов появляется в видео-демонстрации? Отследить взаимодействие клиентов в видео из розничного магазина? Измерить плотность толпы на событиях? Задача подсчёта эффективно справляется с этими сценариями, сохраняя согласованное отслеживание объектов даже при перекрытии и смене сцены — возможность, в которой Molmo2 на самом деле превосходит GPT-5 и Gemini 2.5 Pro по некоторым бенчмаркам.

Автоматизированное резюмирование

Преобразуйте долгоформатный контент в действенные идеи. Задача резюме преобразует видео в краткие обзоры, идеальные для проводов руководства, записей встреч или кураторства контента. В сочетании с пользовательскими инструкциями, такими как «Сосредоточьтесь на обсуждаемых пунктах действия», вы можете извлечь ровно то, что вам нужно.

Начало работы с WaveSpeedAI

Использование Molmo2 Video Understanding на WaveSpeedAI просто. Вот как анализировать видео:

import wavespeed

output = wavespeed.run(
    "wavespeed-ai/molmo2/video-understanding",
    {
        "video": "https://your-video-url.com/video.mp4",
        "task": "analysis",
        "text": "Focus on the products being demonstrated"
    },
)

print(output["outputs"][0])

API принимает видео через URL или прямую загрузку. Выбирайте тип задачи на основе того, что вам нужно:

Задача	Лучше всего для
`general`	Открытые вопросы и гибкий анализ
`summary`	Быстрые обзоры контента и каталогизация
`analysis`	Детальные разбиения и углубленные отчёты
`counting`	Отслеживание объектов, анализ толпы, метрики
`scene_description`	Доступность, теги контента, визуальные повествования

Простая и прогнозируемая цена

Мы разработали ценообразование так, чтобы оно было прозрачным и доступным, в зависимости от длительности видео:

Длительность	Стоимость
≤5 секунд	$0.005
30 секунд	$0.03
60 секунд	$0.06
120 секунд (макс)	$0.12

Биллинг проводится с шагом в 5 секунд, так что вы платите только за то, что используете. Видео продолжительностью 12 секунд стоит всего $0.015.

Почему WaveSpeedAI?

Запуск сложных моделей vision-language, таких как Molmo2, обычно требует значительных инвестиций в инфраструктуру. WaveSpeedAI устраняет эту сложность:

Без холодных стартов: ваши запросы обрабатываются сразу без ожидания инициализации модели
API готовый к боевым условиям: простой интерфейс REST, который интегрируется с любым технологическим стеком
Прогнозируемые расходы: ценообразование на основе длительности означает отсутствие неожиданностей в вашем счёте
Масштабируемая инфраструктура: обрабатывайте одиночные запросы или тысячи без изменения кода

Начните анализировать видео сегодня

Molmo2 Video Understanding представляет собой передовую технологию анализа видео с открытым исходным кодом — достигая производительности передовых моделей, оставаясь при этом полностью прозрачным в своем обучении и методологии. Независимо от того, создаёте ли вы системы модерации контента, повышаете доступность, автоматизируете каталогизацию видео или извлекаете идеи из отснятого материала, эта модель обеспечивает возможности, которые вам нужны.

Готовы добавить интеллектуальный анализ видео в ваши приложения? Попробуйте Molmo2 Video Understanding на WaveSpeedAI и посмотрите, что могут вам рассказать ваши видео.