VideoLLaMA3

VideoLLaMA3 es un modelo base multimodal de vanguardia, especializado en la comprensión de imágenes y videos.

Producto ComúnVideoMultimodalComprensión de video

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.

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VideoLLaMA3

VideoLLaMA3 Situación del tráfico más reciente

VideoLLaMA3 Tendencia de visitas

VideoLLaMA3 Distribución geográfica de las visitas

VideoLLaMA3 Fuentes de tráfico

VideoLLaMA3 Alternativas

VideoLLaMA3 — VideoLLaMA3 es un modelo base multimodal de vanguardia, especializado en la comprensión de imágenes y videos.

VLM-R1 — VLM-R1 es un modelo de lenguaje visual reforzado estable y versátil, enfocado en tareas de comprensión visual.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B es un marco autorregresivo unificado de comprensión y generación multimodal.

Tarsier — Tarsier es un modelo de lenguaje de video a gran escala desarrollado por ByteDance para generar descripciones de video de alta calidad.

Qwen2-VL-2B — Modelo de lenguaje visual líder en el sector, que admite la comprensión multimodal y la generación de texto.

Pixtral-Large-Instruct-2411 — Modelo lingüístico multimodal grande de 124B parámetros

Vista Previa de Grok-1.5 — El primer modelo multimodal que conecta el mundo digital y físico

UniTok — UniTok es un tokenizador visual unificado para la generación y comprensión visual.

ViDoRAG — ViDoRAG es un marco de agentes de razonamiento iterativo dinámico que combina la recuperación de documentos visuales con la generación mejorada.

Migician — Migician es un modelo de lenguaje multimodal de gran tamaño centrado en la localización de múltiples imágenes, capaz de realizar una localización precisa de múltiples imágenes de forma libre.

FlexHeadFA — Mecanismo de atención preciso, rápido y eficiente en cuanto a memoria.

FlashMLA — FlashMLA es un núcleo de decodificación MLA eficiente optimizado para GPU Hopper, ideal para servicios de secuencias de longitud variable.

Detección de Compatibilidad de Modelos DeepSeek — Detecta si un dispositivo puede ejecutar modelos DeepSeek de diferentes escalas, ofreciendo una predicción de compatibilidad.

Preentrenamiento de modelos de lenguaje recurrentes a gran escala — Código de preentrenamiento para modelos de lenguaje recurrentes profundos a gran escala, compatible con la ejecución en 4096 GPU AMD.

VideoRAG — VideoRAG es un marco de generación mejorado con recuperación diseñado para procesar videos de contexto extremadamente largo.

Qwen2.5-VL — Qwen2.5-VL es un potente modelo de lenguaje visual que comprende el contenido de imágenes y videos y genera texto correspondiente.

node-DeepResearch — Busca y lee páginas web continuamente hasta encontrar la respuesta (o hasta agotar el presupuesto de tokens).

Open R1 — Este es un proyecto de reproducción de un modelo DeepSeek-R1 completamente abierto, diseñado para ayudar a los desarrolladores a reproducir y construir modelos basados en R1.

Janus-Pro-7B — Janus-Pro-7B es un nuevo marco autorregresivo que unifica la comprensión y la generación multimodales.

OmAgent.com — Un marco de agente nativo multimodal para dispositivos inteligentes y más.

MiniMax-01 — Potente modelo de lenguaje con 4560 mil millones de parámetros totales, capaz de procesar contextos de hasta 4 millones de tokens.

InternVL2.5-8B-MPO — Modelo lingüístico grande multimodales que muestra un rendimiento general excelente.

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — Modelo de generación de texto con 70 mil millones de parámetros

InternVL2.5-4B-MPO — Modelo de lenguaje grande multimodal que muestra un rendimiento general excelente.

DeepSeek-V3 — Un modelo de lenguaje Mixture-of-Experts con 671B parámetros.

FlagAI — Proyecto de código abierto integral de algoritmos, modelos y herramientas de optimización de modelos grandes.

DRT-o1 — Modelo de traducción automática neuronal basado en cadenas de razonamiento largas para optimizar la traducción.

InternVL2_5-2B-MPO — Modelo de lenguaje grande multimodal avanzado

InternVL2_5-1B-MPO — Modelo de lenguaje grande multimodal que mejora la comprensión integral de la visión y el lenguaje.

Infini-Megrez — Modelo de comprensión multimodal para dispositivos perimetrales; la sinergia de software y hardware da rienda suelta a la inteligencia perimetral sin límites.