Modelos Ultralytics YOLO26
Diseñado desde cero para dispositivos edge y de bajo consumo, Ultralytics YOLO26 establece un nuevo estándar para la IA de visión en tiempo real y ofrece una inferencia en CPU hasta un 43 % más rápida con una arquitectura más clara y sencilla.
La confianza de los líderes del sector
Prueba la inferencia de YOLO26
Arrastra y suelta una imagen para ver la detección de objetos en tiempo real
Principales mejoras de Ultralytics YOLO26
Inferencia en CPU hasta un 43 % más rápida
Inferencia integral sin NMS
Sin DFL y con mayor compatibilidad de hardware
MuSGD: un optimizador más inteligente
Los modelos Ultralytics YOLO de un vistazo
Compara las familias más recientes de modelos Ultralytics YOLO en velocidad, precisión y tareas de visión compatibles.
Seguridad y cumplimiento de nivel empresarial
Desarrolla e implementa con confianza. Con certificación ISO 27001, atestación SOC 2 y soporte para el cumplimiento de HIPAA.
SOC 2 Type I
ISO 27001:2022
HIPAA
RGPD y CCPA
¿Por qué elegir Ultralytics YOLO26?
Diseñado para el edge y la nube
Inferencia en CPU hasta un 43 % más rápida
Detección en espacios abiertos con YOLOE-26
Integración sencilla
Con el respaldo de una comunidad global
Licencias claras
Qué dicen nuestros clientes
Los modelos Ultralytics YOLO nos ayudaron a aumentar un 25,2 % la velocidad de implementación de nuestro servicio de IA. Son fáciles de implementar y ofrecen un rendimiento excelente en el mundo real, con más velocidad, precisión y escalabilidad sin comprometer el rendimiento operativo.
De todos los modelos que evaluamos, YOLO fue, con diferencia, el más rápido para nuestros casos de uso.
Ultralytics YOLO26 funciona a la perfección en la plataforma de Axelera y permite acelerar la implementación de IA en el borde con un esfuerzo de integración mínimo. Este es exactamente el tipo de colaboración entre hardware y software que ayuda a los clientes a pasar del desarrollo a la producción más rápido.
Alexis Crowell, CMO global y director general para América
La posibilidad de entrenar e implementar modelos Ultralytics YOLO mediante el paquete Python de Ultralytics es muy sólida. Combinada con una inferencia rápida, nos permite procesar imágenes con rapidez y ofrecer información en tiempo real en las obras.
Fabricamos robots con visión artificial para recoger y colocar ingredientes en líneas de producción de alimentos. La manipulación robótica exige una precisión inferior al centímetro, y los modelos Ultralytics YOLO ofrecen ese nivel de precisión.
El rendimiento de los modelos Ultralytics YOLO en nuestros microcontroladores STM32 abre nuevos horizontes para la visión artificial en el borde. Gracias a una integración optimizada y a la compatibilidad con múltiples variantes de modelos, los desarrolladores tienen todo lo que necesitan para crear soluciones de visión integradas, escalables y con gran capacidad de respuesta.
El paquete Python de Ultralytics nos permite entrenar modelos de forma muy sencilla y rápida. Además, su estandarización entre distintos modelos y nuevas versiones de YOLO garantiza una gran estabilidad a lo largo de los años.
Descubre nuestros modelos en acción
Preguntas frecuentes
YOLO26 admite la exportación a TensorRT, ONNX, CoreML, TFLite y OpenVINO, por lo que cubre los destinos de despliegue en dispositivos edge más habituales. La arquitectura sin NMS reduce los quebraderos de cabeza de integración y ofrece una latencia menor desde el primer momento.
Sí. YOLO26 sigue la misma interfaz que las versiones anteriores de Ultralytics YOLO, así que la migración es sencilla. Solo tienes que sustituir los pesos de tu modelo por los de YOLO26.
Detección de objetos, segmentación de instancias, segmentación semántica, estimación de profundidad, clasificación de imágenes, estimación de pose y detección de objetos orientados, todo en una única familia de modelos unificada.
La variante nano (n) es ideal para dispositivos edge y con limitaciones de CPU. Las variantes pequeña (s) y mediana (m) ofrecen un buen equilibrio entre velocidad y precisión para la mayoría de las aplicaciones. Las variantes grande (l) y extragrande (x) proporcionan la máxima precisión para cargas de trabajo exigentes.
YOLO26 elimina DFL para simplificar la exportación, prescinde de NMS para acelerar la inferencia de extremo a extremo, mejora la precisión en objetos pequeños con ProgLoss + STAL, incorpora el optimizador MuSGD para lograr un entrenamiento más estable y ofrece una inferencia en CPU hasta un 43 % más rápida.
¡Empieza con Ultralytics YOLO!
Desde la anotación hasta el despliegue, crea soluciones de IA de visión que crezcan contigo.