VideoLLaMA3 es un modelo base multimodal de vanguardia desarrollado por el equipo DAMO-NLP-SG, especializado en la comprensión de imágenes y videos. Este modelo se basa en la arquitectura Qwen2.5 y combina un codificador visual avanzado (como SigLip) con una potente capacidad de generación de lenguaje natural, lo que le permite procesar tareas visuales y lingüísticas complejas. Sus principales ventajas incluyen una eficiente capacidad de modelado espacio-temporal, una robusta capacidad de fusión multimodal y un entrenamiento optimizado para datos a gran escala. Este modelo es adecuado para escenarios de aplicación que requieren una comprensión profunda de video, como el análisis de contenido de video y las preguntas y respuestas visuales, y tiene un amplio potencial de aplicación en investigación y negocios.