텐익스

텐익스

Tenyks

방대한 영상 데이터에서 비즈니스 인사이트를 추출하고 AI 모델의 결함을 진단하는 시각 지능 플랫폼

유료webapiLLM 기반멀티모달
웹사이트 방문하기tenyks.ai

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Fortune 500 기업을 포함한 첫 주요 엔터프라이즈 고객을 확보하였습니다. 소스: https://www.tenyks.ai/news 2022년 3월 Speedinvest·firstminute capital 공동

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가격 정보

유료시작 가격: 별도 문의 (Enterprise 맞춤형 제공)라이브 확인 2026-06-20

컴퓨터 비전 모델의 데이터 문제를 시각화하고 수정하는 MLOps 플랫폼입니다. Core 플랜은 월 $30부터 시작하며, 고급 행동 분석 기능이 포함된 Pro 플랜은 월 $67입니다. 사용량(카메라 수 또는 분석 시간)에 따라 가격이 책정되는 구조를 가지고 있습니다.

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최근 업데이트와 소식

  • 투자
    Tenyks, 시드 340만 달러 유치

    컴퓨터 비전·비디오 AI 에이전트 기업 Tenyks가 Speedinvest와 firstminute capital 공동 주도로 시드 340만 달러를 유치했습니다. 케임브리지대 스핀아웃으로 LAUNCHub Ventures·Y Combinator·Cambridge Enterprise 등이 참여했습니다.

    근거: [APPROX_DATE] Tenyks가 2022년 3월 Speedinvest·firstminute capital 공동 주도로 시드 340만 달러를 유치했습니다.

소개AI 요약

Tenyks는 캠브리지 대학 연구진이 설립한 Vision-Language Model(VLM) 기반 시각 지능 플랫폼으로, 기존 CCTV 인프라를 교체 없이 연동하여 실시간 영상 데이터를 비즈니스 인사이트로 전환합니다. VideoGPT 방식의 자연어 질의로 수만 시간의 영상에서 특정 사건을 즉시 검색하고, 800개 이상의 활동 유형을 수동 학습 없이 추적합니다. Burger King 도입 후 서비스 속도 1초 단축으로 레스토랑당 연 £22,300 절감 효과가 실증된 바 있습니다.

활용 워크플로우

데이터 통합 및 수집 (Data Ingestion)
데이터 통합 및 수집 (Data Ingestion)RTSP 실시간 비디오 스트림 연동멀티 클라우드 저장소 (S3, Azure, GCP) 커넥터엣지 디바이스 및 드론/위성 이미지 수집기존 보안 카메라 및 DVR 시스템 통합
VLM 기반 데이터 처리 (VLM-powered Processing)
VLM 기반 데이터 처리 (VLM-powered Processing)멀티모달 Vision-Language Model 임베딩저해상도 및 소형 객체 가시성 향상비정형 시각 데이터의 자동 인덱싱오픈 어휘 기반의 자동 객체 태깅
심층 분석 및 에이전트 워크플로우 (Deep Analytics)
심층 분석 및 에이전트 워크플로우 (Deep Analytics)자연어 기반 시각적 질문 답변 (VQA)객체 추적 및 다중 행동 인식 (Action Recognition)모델 실패 모드 및 엣지 케이스 자동 탐지의미론적 유사성 기반 데이터 검색
운영 인텔리전스 및 출력 (Operational Intelligence)
운영 인텔리전스 및 출력 (Operational Intelligence)실시간 동적 알림 및 가동 중단 보고서QSR 운영 효율성 및 ROI 분석 대시보드맞춤형 MLOps 데이터 큐레이션 리포트타사 비즈니스 툴(Slack/Email) 자동화 연동

핵심 차별점: 방대한 시각적 데이터를 SQL이나 복잡한 라벨링 없이 자연어 검색과 VLM을 통해 즉각적인 운영 통찰력과 고성능 AI 모델 구축을 위한 엣지 케이스 탐지로 전환함.

주요 기능AI 요약

  • 자연어 기반 VideoGPT 영상 검색 및 Q&A
  • 800개 이상의 활동 유형 수동 학습 없이 추적
  • 실시간 동적 알림 및 스마트 존 모니터링
  • 감정·행동·보행 분석 등 멀티모달 VLM 분석
  • 기존 CCTV·드론·위성 피드 하드웨어 교체 없이 통합
  • 히트맵·대시보드 기반 운영 인텔리전스 시각화

장점 & 단점AI 분석

공식 정보와 공개 피드백을 함께 정리한 참고 메모입니다

장점

  • 강력하고 유연한 MLOps 플랫폼으로 다양한 데이터 전처리, 모델 훈련 및 배포 도구를 제공합니다.
  • 사용하기 유연하고 간단하여 각 사용자의 특정 요구에 맞게 맞춤 설정할 수 있습니다.
  • 데이터 수집, 모델 훈련 및 애플리케이션 배포 프로세스를 간소화합니다.
  • 데이터 문제를 시각화, 식별 및 수정하여 데이터셋의 무결성과 품질을 보장합니다.
  • ML 모델을 최대 10배 빠르게 프로덕션에 배포하고 정확도를 높여 AI를 더 안전하게 만듭니다.
  • 데이터셋을 지능적으로 샘플링하여 레이블링되지 않은 데이터를 효율적으로 활용하고, 주석 품질을 검증하며, 맞춤형 훈련 시나리오에서 모델 성능을 시각화, 디버깅 및 비교할 수 있습니다.

단점

  • 새로운 플랫폼이므로 특정 기능이 부족하거나 예상치 못한 문제가 있을 수 있습니다.
  • 비용이 저렴하지 않을 수 있으며, 모든 컴퓨터 비전 프로젝트에 적합하지 않을 수 있습니다.

활용 사례AI 요약

  • QSR 매장 서비스 속도 및 주방 효율성 최적화
  • 산업 현장 낙상 사고 및 안전 규정 준수 모니터링
  • 리테일 매장 고객 동선·체류 시간·구역별 인구 분석
  • 물류 센터 객체 추적 및 병목 현상 분석
  • 자율주행·로보틱스용 엣지 케이스 탐지 및 데이터 큐레이션

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