VideoLLaMA3

VideoLLaMA3是前沿的多模态基础模型，专注于图像和视频理解。

普通产品视频多模态视频理解

VideoLLaMA3是由DAMO-NLP-SG团队开发的前沿多模态基础模型，专注于图像和视频理解。该模型基于Qwen2.5架构，结合了先进的视觉编码器（如SigLip）和强大的语言生成能力，能够处理复杂的视觉和语言任务。其主要优点包括高效的时空建模能力、强大的多模态融合能力以及对大规模数据的优化训练。该模型适用于需要深度视频理解的应用场景，如视频内容分析、视觉问答等，具有广泛的研究和商业应用潜力。

该模型适用于研究人员、开发者以及需要进行视频内容分析、视觉问答和多模态应用的企业。其强大的多模态理解能力能够帮助用户快速处理复杂的视觉和语言任务，提升工作效率和用户体验。

在视频内容分析中，用户可以上传视频并获取详细的自然语言描述，帮助快速理解视频内容。
用于视觉问答任务，用户可以输入问题并结合视频或图像获取准确的答案。
在多模态应用中，结合视频和文本数据进行内容生成或分类任务，提升模型的性能和准确性。

1. 安装必要的依赖库，如PyTorch、transformers等。
2. 克隆VideoLLaMA3的GitHub仓库并安装项目依赖。
3. 下载预训练模型权重，选择合适的模型版本（如2B或7B）。
4. 使用提供的推理代码或在线演示进行测试，输入视频或图像数据。
5. 根据需要调整模型参数或进行微调，以适应特定的应用场景。

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VLM-R1 — VLM-R1 是一个稳定且通用的强化视觉语言模型，专注于视觉理解任务。

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B 是一个统一多模态理解和生成的自回归框架。

Tarsier — Tarsier 是由字节跳动推出的用于生成高质量视频描述的大型视频语言模型。

Qwen2-VL-2B — 最先进的视觉语言模型，支持多模态理解和文本生成。

Pixtral-Large-Instruct-2411 — 124B参数的多模态大型语言模型

Grok-1.5 Vision Preview — 连接数字和物理世界的首款多模态模型

DeepSeek 模型兼容性检测 — 检测设备是否能运行不同规模的 DeepSeek 模型，提供兼容性预测。

recurrent-pretraining — 大规模深度循环语言模型的预训练代码，支持在4096个AMD GPU上运行。

VideoRAG — VideoRAG 是一个用于处理极长上下文视频的检索增强型生成框架。

Qwen2.5-VL — Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型，能够理解图像和视频内容并生成相应文本。

node-DeepResearch — 持续搜索和阅读网页，直到找到答案（或超出token预算）。

Open R1 — 这是一个完全开放的 DeepSeek-R1 模型的复现项目，旨在帮助开发者复现和构建基于 R1 的模型。

Janus-Pro-7B — Janus-Pro-7B 是一个新型的自回归框架，统一多模态理解和生成。

OmAgent.com — 一个用于智能设备等的多模态原生代理框架。

MiniMax-01 — 强大的语言模型，拥有4560亿总参数，可处理长达400万token的上下文。

InternVL2_5-8B-MPO — 多模态大型语言模型，展示卓越的整体性能。

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — 70B参数的文本生成模型

InternVL2_5-4B-MPO — 多模态大型语言模型，展示卓越的整体性能

DeepSeek-V3 — 一款具有671B参数的Mixture-of-Experts语言模型。

FlagAI — 一站式大模型算法、模型及优化工具开源项目

DRT-o1 — 深度推理翻译模型，通过长思考链优化神经机器翻译。

InternVL2_5-2B-MPO — 先进的多模态大型语言模型

InternVL2_5-1B-MPO — 多模态大型语言模型，提升视觉和语言的综合理解能力

Infini-Megrez — 端侧全模态理解模型，软硬协同释放无穹端侧智能

WePOINTS — WePOINTS项目，提供多模态模型的统一框架

InternVL2_5-38B — 先进的多模态大型语言模型系列

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Florence-VL — 视觉语言模型增强工具，结合生成式视觉编码器和深度广度融合技术。

Qwen2-VL-7B — Qwen2-VL-7B是最新的视觉语言模型，支持多模态理解和文本生成。