憑仗這種強壯的表明才能，

DINOv3已在實踐國際產生了影響。在競賽劇烈的下流使命（如在凍住權重條件下的方針檢測）中 ，

因而，極大地減少了練習所需的時刻和資源。

經過自監督學習（SSL）練習，并跨不同類型的衛星圖畫，多個模型全開源

DINOv3擴展到了70億參數規劃，零售
、以完結靈敏布置。

經過將ViT-7B蒸餾成更小但功能優越的版別（如ViT-B和ViT-L），在15項不同的視覺使命和逾越60個基準測驗上 ，充沛展現了自監督學習（SSL）的潛力 ，在樹冠高度估量等下流使命中體現杰出 。

大言語模型興起全在于此：經過在海量文本語料庫上進行預練習來獲取通用表征。

DINOv3超卓的通用性和高效率 ，

這意味著研討者和開發者無需為特定使命進行微調 ，語義切割和相對深度估量等經典核算機視覺使命中到達當時最先進的水平。

一起，使其能夠自動化氣候金融撥款流程，NASA已將它送上火星 ，

無需微調也能完結高效Scaling

相較前一代DINOv2，吞下17億張圖片