Apolloは、動画理解に特化した先進的な大規模マルチモーダルモデル群です。動画-LMMsの設計空間を体系的に探求することで、性能を左右する主要因を明らかにし、モデル性能の最適化に関する実践的な知見を提供します。Apolloは「スケーリングの一貫性（Scaling Consistency）」を発見することにより、小規模モデルとデータセットにおける設計上の意思決定を、より大規模なモデルへ確実に転移させることを可能にし、計算コストの大幅な削減を実現しました。Apolloの主な利点としては、効率的な設計上の意思決定、最適化されたトレーニング計画とデータ混合、そして効率的な評価のための新たなベンチマークであるApolloBenchがあります。