O VideoLLaMA3 é um modelo básico multimodal de ponta desenvolvido pela equipe DAMO-NLP-SG, focado na compreensão de imagens e vídeos. Baseado na arquitetura Qwen2.5, combina um codificador visual avançado (como o SigLip) com poderosas capacidades de geração de linguagem, permitindo o processamento de tarefas complexas de visão e linguagem. Suas principais vantagens incluem capacidade eficiente de modelagem espaço-temporal, poderosa capacidade de fusão multimodal e treinamento otimizado para grandes conjuntos de dados. O modelo é adequado para cenários de aplicação que requerem compreensão profunda de vídeo, como análise de conteúdo de vídeo e perguntas e respostas visuais, apresentando amplo potencial de pesquisa e aplicações comerciais.