VideoLLaMA3 est un modèle de base multimodal de pointe développé par l'équipe DAMO-NLP-SG, spécialisé dans la compréhension des images et des vidéos. Ce modèle, basé sur l'architecture Qwen2.5, combine un encodeur visuel avancé (comme SigLip) et de puissantes capacités de génération de langage, lui permettant de traiter des tâches visuelles et linguistiques complexes. Ses principaux avantages incluent une capacité de modélisation spatio-temporelle efficace, une puissante capacité de fusion multimodale et un entraînement optimisé sur des données à grande échelle. Ce modèle convient aux applications nécessitant une compréhension vidéo approfondie, telles que l'analyse de contenu vidéo et la question-réponse visuelle, et présente un potentiel d'application important pour la recherche et le commerce.