14 de enero de 2026
Descubra cómo Ultralytics establece un nuevo estándar para la IA visual en cuanto a velocidad, simplicidad y capacidad de implementación en el mundo real, desde dispositivos periféricos hasta servidores a gran escala.
Hoy lanzamos oficialmente Ultralytics , nuestro nuevo modelo que establece una nueva referencia en cuanto a rendimiento de vanguardia. Presentado por primera vez por nuestro fundador y director ejecutivo, Glenn Jocher, en YOLO 2025 (YV25) en Londres, es nuestro modelo más avanzado y fácil de implementar hasta la fecha.
Diseñado para ser ligero, compacto y rápido, YOLO26 está pensado para entornos en los que las aplicaciones de IA de visión en tiempo real se ejecutan realmente en el mundo real. Con inferencia nativa de extremo a extremo integrada directamente en el modelo, YOLO26 simplifica la implementación, reduce la complejidad del sistema y ofrece un rendimiento fiable en dispositivos periféricos y entornos de producción a gran escala.
De hecho, la versión más pequeña de YOLO26, el modelo nano, funciona hasta un 43 % más rápido en CPU estándar, lo que permite soluciones eficientes de IA de visión en tiempo real en aplicaciones móviles, cámaras inteligentes y otros dispositivos periféricos. Basado en la visión Ultralyticsde hacer que las capacidades de IA de visión impactantes sean accesibles para todos, YOLO26 combina un rendimiento de vanguardia con la simplicidad, lo que lo hace fácil de usar e implementar.
La visión artificial está avanzando rápidamente más allá de la nube. Las aplicaciones del mundo real exigen cada vez más inferencia en tiempo real, baja latencia, flexibilidad de hardware y rendimiento predecible en dispositivos como drones, cámaras, sistemas móviles y plataformas integradas.
YOLO26 se creó específicamente para este cambio. Al replantearse desde cero el proceso de detección de objetos, Ultralytics creado una arquitectura de modelo que elimina la complejidad innecesaria y ofrece una precisión y velocidad de vanguardia.
Por ejemplo, los modelos tradicionales de detección Ultralytics se basan en un paso adicional de posprocesamiento denominado «supresión no máxima» para filtrar las predicciones superpuestas tras la inferencia. YOLO26 elimina este paso adicional al habilitar la inferencia nativa de extremo a extremo, lo que permite al modelo producir detecciones finales directamente. Esto permite una implementación en el mundo real más rápida, predecible y fiable.
YOLO26 no es una actualización incremental. Representa un salto estructural en la forma en que se entrena, implementa y escala la IA de visión artificial de nivel de producción.
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Uno de los aspectos clave de YOLO26 es cómo se basa en los puntos fuertes de modelos anteriores como Ultralytics YOLO11 , al tiempo que amplía las posibilidades de la visión artificial. De serie, YOLO26 admite las mismas tareas básicas de visión artificial que YOLO11, incluyendo la detección de objetos, la segmentación de instancias y la clasificación de imágenes.
También sigue admitiendo la estimación de poses, la detección de objetos con cuadros delimitadores orientados para imágenes aéreas y satelitales, y el seguimiento de objetos en secuencias de vídeo. Al igual que YOLO11, YOLO26 está disponible en cinco variantes de modelo: Nano (n), Small (s), Medium (m), Large (l) y Extra large (x), lo que ofrece a los usuarios opciones que equilibran velocidad, tamaño y precisión.
Ultralytics incluye una serie de avances diseñados para mejorar el rendimiento, la fiabilidad y la usabilidad en el mundo real. A continuación se ofrecen algunas de las características clave de YOLO26:
El desarrollo de YOLO26 fue un esfuerzo colectivo moldeado por la investigación de nuestro equipo y los comentarios que recibimos de la comunidad, nuestros socios y clientes. Nos propusimos simplificar la arquitectura, mejorar la eficiencia y hacer que el modelo fuera más adaptable para su uso en el mundo real.
Reflexionando sobre ese viaje, Glenn Jocher explicó: «Uno de los mayores retos fue asegurarnos de que los usuarios pudieran sacar el máximo partido a YOLO26 sin renunciar al máximo rendimiento». Su perspectiva pone de relieve un principio básico del diseño de YOLO26: mantener la IA visual fácil de usar.
Ampliando esta idea, Jing Qiu, nuestro ingeniero sénior de aprendizaje automático, añadió: «Crear el nuevoYOLO Ultralytics consistía en mantener la calma, sin prisas. Seguí perfeccionándolo, centrándome únicamente en ese equilibrio entre velocidad y precisión. Cuando todo encajó, sentí una satisfacción silenciosa, la prueba de que fijarse en los detalles funciona».
Ultralytics estará disponible públicamente a partir de hoy a través de la Ultralytics con soporte completo para los flujos de trabajo de entrenamiento, inferencia y exportación. Las organizaciones que implementen YOLO26 en entornos comerciales o cerrados pueden acceder a opciones de licencia empresarial, que incluyen soporte para la implementación en producción, mantenimiento a largo plazo y despliegues escalables.
Al igual que nuestros modelos anteriores, también es totalmente compatible con el Python Ultralytics Python , lo que permite a los usuarios empezar a utilizarlo de inmediato. Los usuarios pueden entrenar, validar e implementar YOLO26 con el mismo flujo de trabajo optimizado que ya conocen, al tiempo que aprovechan una amplia gama de opciones de exportación, como ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite, OpenVINO y muchas más.
Ultralytics representa nuestro siguiente paso para hacer que la IA visual sea más rápida, ligera y fácil de usar. Pero esto es solo el principio.
El verdadero impacto proviene de lo que la comunidad de IA visual crea con ella. Esperamos con interés ver sus innovaciones y seguir dando forma juntos al futuro de la visión artificial.
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