Ultralytics redefine la IA de visión más avanzada con YOLO26

Hoy presentamos oficialmente Ultralytics YOLO26, nuestro nuevo modelo, que establece un nuevo referente en rendimiento de vanguardia. Presentado por primera vez por nuestro fundador y director ejecutivo, Glenn Jocher, en YOLO Vision 2025 (YV25), en Londres, es nuestro modelo más avanzado y fácil de desplegar hasta la fecha.

YOLO26 se ha diseñado para ser ligero, compacto y rápido, y está preparado para las aplicaciones de IA de visión en tiempo real tal y como se ejecutan en el mundo real. Al integrar la inferencia nativa de extremo a extremo directamente en el modelo, YOLO26 simplifica el despliegue, reduce la complejidad del sistema y ofrece un rendimiento fiable en dispositivos de borde y entornos de producción a gran escala.

De hecho, la versión más pequeña de YOLO26, el modelo nano, es hasta un 43 % más rápida en CPUs estándar, lo que permite crear soluciones de IA de visión en tiempo real eficientes para aplicaciones móviles, cámaras inteligentes y otros dispositivos de borde. Basado en la visión de Ultralytics de poner al alcance de todo el mundo las capacidades de IA de visión con un impacto real, YOLO26 combina un rendimiento de vanguardia con la sencillez, para que sea fácil de usar y desplegar.

Diseñado para la próxima era de la visión artificial#

La visión artificial está dejando atrás la nube a gran velocidad. Las aplicaciones del mundo real exigen cada vez más inferencia en tiempo real, baja latencia, flexibilidad de hardware y un rendimiento predecible en dispositivos como drones, cámaras, sistemas móviles y plataformas integradas.

YOLO26 se diseñó específicamente para este cambio. Al replantear desde cero el proceso de detección de objetos, Ultralytics ha 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 de objetos de Ultralytics requieren un paso adicional de posprocesamiento llamado supresión no máxima para filtrar las predicciones superpuestas tras la inferencia. YOLO26 elimina este paso adicional al permitir la inferencia nativa de extremo a extremo, de modo que el modelo genera directamente las detecciones finales. Esto permite un despliegue en el mundo real más rápido, predecible y fiable.

YOLO26 no es una actualización incremental. Supone un salto estructural en la forma de entrenar, desplegar y escalar la IA de visión de nivel de producción.

Fig. 1. Evaluación comparativa de Ultralytics YOLO26.

Qué permite hacer YOLO26#

Uno de los aspectos clave de YOLO26 es cómo aprovecha los puntos fuertes de modelos anteriores como Ultralytics YOLO11, al tiempo que amplía las posibilidades de la visión artificial. Desde el primer momento, YOLO26 admite las mismas tareas de visión artificial básicas que YOLO11, como la detección de objetos, la segmentación de instancias y la clasificación de imágenes.

Fig. 2. Ejemplo de uso de YOLO26 para detectar objetos en una imagen.

También sigue admitiendo la estimación de pose, la detección de objetos mediante cuadros delimitadores orientados en imágenes aéreas y de satélite, 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), para que puedas elegir el equilibrio entre velocidad, tamaño y precisión que más te convenga.

Funciones clave de Ultralytics YOLO26#

Ultralytics YOLO26 incorpora diversas mejoras diseñadas para aumentar el rendimiento, la fiabilidad y la utilidad en el mundo real. Estas son algunas de sus funciones clave:

• Eliminación de Distribution Focal Loss: YOLO26 elimina Distribution Focal Loss (DFL), reduce la complejidad del modelo y facilita un despliegue más sencillo y compatible en dispositivos de borde y hardware de bajo consumo.
• Inferencia de extremo a extremo sin NMS: YOLO26 elimina de forma nativa la necesidad de la supresión no máxima (NMS), un paso que normalmente se usa para eliminar predicciones duplicadas, lo que simplifica y agiliza el despliegue para aplicaciones en tiempo real.
• Equilibrado progresivo de la pérdida + STAL: Progressive Loss Balancing (ProgLoss) y Small Target Aware Label Assignment (STAL) ajustan la forma en que aprende el modelo durante el entrenamiento, lo que permite detectar con más fiabilidad objetos pequeños y lejanos en escenas complejas.
• Optimizador MuSGD: YOLO26 incorpora el optimizador MuSGD, una combinación del descenso de gradiente estocástico (SGD) y técnicas inspiradas en Muon, que mejora la estabilidad del entrenamiento y permite una convergencia más rápida y uniforme.
• Inferencia en CPU hasta un 43 % más rápida: El modelo nano de YOLO26 ofrece una inferencia hasta un 43 % más rápida en CPUs estándar, lo que permite ejecutar IA de visión en tiempo real de forma eficiente en dispositivos móviles, cámaras inteligentes y otros sistemas de borde.

Tras el código: el camino hacia Ultralytics YOLO26#

El desarrollo de YOLO26 fue un esfuerzo colectivo, marcado por la investigación de nuestro equipo y los comentarios que recibimos de la comunidad, nuestros socios y nuestros clientes. Nos propusimos simplificar la arquitectura, mejorar la eficiencia y hacer que el modelo se adaptara mejor al uso en el mundo real.

Al recordar ese proceso, Glenn Jocher explicó: «Uno de los mayores retos fue asegurarnos de que los usuarios pudieran sacar el máximo partido a YOLO26 sin renunciar a un rendimiento excelente». Su perspectiva destaca un principio de diseño fundamental de YOLO26: facilitar el uso de la IA de visión.

Al desarrollar esta idea, Jing Qiu, nuestro ingeniero sénior de aprendizaje automático, añadió: «Crear el nuevo modelo Ultralytics YOLO consistía en mantener un ritmo constante, sin prisas. Seguí perfeccionándolo, centrándome únicamente en ese equilibrio entre velocidad y precisión. Cuando todo encajó, sentí una satisfacción serena: la prueba de que cuidar los detalles da resultado».

Empieza a crear con Ultralytics YOLO26#

Ultralytics YOLO26 estará disponible públicamente desde hoy a través de Ultralytics Platform, con compatibilidad completa con los flujos de trabajo de entrenamiento, inferencia y exportación. Las organizaciones que desplieguen YOLO26 en entornos comerciales o cerrados pueden acceder a opciones de licencias empresariales, que incluyen asistencia para el despliegue en producción, mantenimiento a largo plazo y despliegues de borde escalables.

Al igual que nuestros modelos anteriores, también es totalmente compatible con el paquete de Python de Ultralytics, para que puedas empezar a usarlo enseguida. Puedes entrenar, validar y desplegar YOLO26 con el mismo flujo de trabajo optimizado que ya conoces y aprovechar diversas opciones de exportación, como ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite, OpenVINO y muchas más.

Construyamos juntos el futuro de la IA visual#

Ultralytics YOLO26 es nuestro siguiente paso para hacer que la IA visual sea más rápida, ligera y fácil de usar. Pero esto no ha hecho más que empezar.

El verdadero impacto surge de lo que la comunidad de IA visual crea con ella. Estamos deseando ver vuestras innovaciones y seguir dando forma juntos al futuro de la visión artificial.

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