自监督学习有望彻底消除对人工数据标注的依赖，使模型能够无缝扩展至大规模数据集和更大规模的网络架构。由于不针对特定任务或领域进行定制，这种训练范式具备从多样化数据源（从自然图像到航拍图像）中学习视觉表征的潜力，仅需一个统一的算法即可实现。本技术报告介绍了DINOv3，这是迈向这一愿景的重要里程碑，其核心在于采用简单但高效的策略。首先，我们通过精心的数据准备、架构设计与优化，充分实现了数据集规模与模型规模同步扩大的优势。其次，我们提出一种名为“Gram锚定”（Gram anchoring）的新方法，有效解决了长期训练过程中密集特征图性能退化这一长期存在 yet 未被解决的问题。最后，我们引入后处理策略，进一步提升了模型在分辨率、模型规模以及与文本对齐方面的灵活性。结果表明，我们提出的一种多功能视觉基础模型，在无需微调的情况下，于广泛的应用场景中均超越了现有的专用最先进方法。DINOv3能够生成高质量的密集特征，在各类视觉任务中表现出色，显著优于以往的自监督与弱监督基础模型。此外，我们还发布了DINOv3视觉模型系列，旨在通过提供可扩展的解决方案，应对多样化的资源约束与部署场景，推动各类任务与数据集上的技术水平全面提升。