DINOv3는 Meta AI가 공개한 자기지도 학습 기반 비전 파운데이션 모델이다. 라벨 없이 대규모 이미지로 사전학습한 ViT-7B를 중심으로, Gram anchoring과 고해상도 적응 단계를 거쳐 장기 학습에서 패치 단위 밀집 특징이 흐려지는 문제를 완화했다. 백본을 동결한 채 선형 헤드만 붙여도 분류·시맨틱 세그멘테이션·깊이 추정·객체 탐지에서 쓸 만한 성능이 나와 태스크별 파인튜닝 부담이 줄어든다. ViT-S/B/L과 ConvNeXt 증류 모델로 배포 규모를 고를 수 있고, 위성 영상 SAT-493M 사전학습 변형도 포함한다. 다만 Apache나 MIT가 아닌 별도의 DINOv3 License를 따르므로 상용 도입 전 조건 확인이 필요하다.