The surface we unrolled to write more. Scroll reads your question more carefully, then brings back more of what matters.더 길게 이어 적으려 펼치던 매체. Scroll은 당신의 질문을 더 깊이 읽고, 중요한 것을 더 온전히 데려옵니다.
“It re-reads the question before it answers, so the right memory isn't missed.”“답하기 전에 질문을 다시 읽습니다. 맞는 기억을 놓치지 않도록.”
Indexes every sentence in its own right, so a thing said once in passing can be found by that sentence and still arrives with the passage around it. 92.3% on LongMemEval-S, about 2,800 tokens per query. Adds the Memoir and Archive delivery forms.문장 하나하나를 그 자체로 색인합니다. 지나가듯 한 번 한 말도 그 문장으로 찾히고, 주변 구절까지 함께 옵니다. LongMemEval-S 92.3%, 질의당 약 2,800 토큰. Memoir·Archive 전달 형식이 여기서 추가됩니다.
Full benchmark report전체 벤치마크 리포트The LLM-assisted tier: a frontier model joins the loop on our keys, so Scroll answers more completely than Tablet. Your stored memories are never sent to it, only the query. 90.7% on LongMemEval-S, about 3,700 tokens per query.LLM 보조 계열입니다. 프런티어 모델이 저희 키로 루프에 들어와, Tablet 보다 완전하게 답합니다. 저장된 기억은 그 모델에 가지 않고 질의만 갑니다. LongMemEval-S 90.7%, 질의당 약 3,700 토큰.
Full benchmark report전체 벤치마크 리포트X-WOS-Model: scroll-1.2 (Scroll 1 remains selectable as scroll-1). The query LLM runs on Wontopos's keys and is included in the per-token price; your stored memories are never sent to it, only the query. See the DPA for how data is handled.Scroll은 지금 사용할 수 있습니다. X-WOS-Model: scroll-1.2 헤더로 호출하세요. Scroll 1도 scroll-1로 계속 선택할 수 있습니다. 질의 LLM은 Wontopos 키로 돌아가며 토큰 요금에 포함됩니다. 저장된 기억은 거기로 보내지 않고, 질문만 보냅니다. 데이터 처리는 DPA를 보세요. Pricing요금제 →