YOLO Vision 2026 :
Press release

Ultralytics YOLO26 to Bring Real-Time Computer Vision to Intel Processors

Ultralytics YOLO26 models are now optimized for Intel OpenVINO, delivering up to 10x faster inference and sub-5 millisecond latency on Intel processors already running the world's factories, stores, and cities.

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Ultralytics YOLO26 to Bring Real-Time Computer Vision to Intel Processors

SANTA CLARA, Calif. – July 14, 2026 – Ultralytics, the company behind the YOLO family of object detection models, today announced collaboration with Intel to bring production-ready YOLO (You Only Look Once) computer vision models to Intel hardware, making real-time vision AI faster, easier, and more cost-effective to deploy across industries from robotics to manufacturing, logistics, and security.

Most real-world vision AI technologies run on existing, CPU-based infrastructures including industrial PCs, laptops and edge devices. By pairing Ultralytics YOLO models with OpenVINO Toolkit, developers can deploy YOLO models across various platforms powered by any Intel processor, putting the compute where appropriate: CPU, GPU, or NPU.

The result is faster, more cost-effective, and more accessible computer vision for the industries that need it most. The collaboration meets AI where it actually ships, resulting in faster inference in supported CPU/GPU scenarios, with sub-5-millisecond inference reported across YOLO tasks on Intel hardware, reducing latency and deployment costs.

"Enterprises train in the data center, but the real work of vision AI happens at the edge, on factory floors, in retail, in robotics-running on Intel CPUs and NPUs," said Glenn Jocher, Founder and CEO of Ultralytics. "This collaboration means developers get state-of-the-art models like YOLO26 running production-ready on the hardware they already own, eliminating the need for a discrete GPU."

The collaboration also cuts friction for developers, who can train and export their applications to OpenVINO and deploy them with the same familiar Ultralytics Platform or Python package and command line interface, often with a single command. This single workflow supports use cases in a variety of industries, including:

  • Manufacturing: quality inspection, defect detection and process monitoring on factory-floor industrial PCs
  • Logistics: parcel/asset detection, counting and tracking
  • Security: monitoring analytics (people/object detection) plus privacy/compliance monitoring
  • Retail: Shelf availability and inventory intelligence, including detecting SKUs, labels and shelf stock to monitor availability, planogram compliance and stock movement; real-time product recognition, including detecting, segmenting or tracking retail products for mobile applications, smart stores and e-commerce.
  • Healthcare: internal imaging workflow improvement, annotation workflow, model validation and internal research-to-production workflows.
  • Robotics: real-time perception on compact, power-efficient Intel hardware
  • Smart cities: scalable vision on distributed edge infrastructure
  • Edge AI broadly: bringing advanced vision to devices that use integrated AI acceleration already available on the SoC

“Extending Intel's AI PC and physical AI platforms with leading open vision models helps developers deploy applications with real-world efficient AI inferencing on processors with AI acceleration built right in. This ensures that some of the industry’s top models are optimized for the latest Intel Core Ultra processors and beyond,” said Matthew Formica, Intel Senior Director & Global Head of Edge Technical Marketing. “We are excited to partner with Ultralytics to build on this momentum.”

About Ultralytics#

Founded by Glenn Jocher, Ultralytics is the leading force in vision AI, best known for its Ultralytics YOLO (You Only Look Once) models. With over 135K GitHub stars, 300 million Pip downloads, and 3.3+ billion model usages, Ultralytics YOLOv5, YOLOv8, YOLO11, and now YOLO26 have become the most widely recognized object detection models globally. Ultralytics empowers users with easy-to-use, cutting-edge AI technology. Our mission is to simplify and democratize the use of AI, making it accessible and impactful across industries ranging from manufacturing to healthcare and more.

©Intel, the Intel logo, and other Intel marks are trademarks of Intel Corporation or its subsidiaries.

Media Contact: Altaïr Kabunda-Margalet - altair@ultralytics.com

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Explore quand choisir des terminaux d'inférence dédiés sur la plateforme Ultralytics pour un déploiement d'IA de vision évolutif et à faible latence plutôt qu'une inférence partagée.
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How Ultralytics Platform uses AI to automate annotation

Comment la plateforme Ultralytics utilise l'IA pour automatiser l'annotation

Découvre comment la plateforme Ultralytics utilise l'IA pour automatiser l'annotation, gérer de grands jeux de données, améliorer la cohérence et accélérer le développement en vision par ordinateur.
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Bringing Ultralytics YOLO models to Axelera AI hardware for edge AI

Apporter les modèles Ultralytics YOLO sur le matériel Axelera AI pour l'IA en périphérie

Découvre la nouvelle intégration d'exportation prise en charge par le package Python Ultralytics en collaboration avec Axelera AI pour une IA en périphérie efficace et haute performance.
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Smart dataset management in computer vision with Ultralytics Platform

Gestion intelligente des jeux de données en vision par ordinateur avec la plateforme Ultralytics

Explore comment tu peux utiliser la plateforme Ultralytics pour une meilleure gestion des jeux de données dans tes projets de vision par ordinateur. Suis, compare et améliore tes jeux de données en toute simplicité.
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Reasons why computer vision models fail in production

5 raisons pour lesquelles les modèles de vision par ordinateur échouent en production

Apprends pourquoi les modèles de vision par ordinateur échouent en production, des incohérences de données à la latence, et comment les équipes peuvent améliorer les performances des modèles dans les systèmes d'IA de vision réels.
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Best object detection models for iOS apps on Apple Silicon chips

Meilleurs modèles de détection d'objets pour applications iOS sur puces Apple silicon

Construis des applications iOS plus intelligentes avec les meilleurs modèles de détection d'objets. Apprends quels modèles offrent des performances rapides, précises et en temps réel sur les appareils iOS comme l'iPhone et l'iPad.
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Deploying computer vision models with Ultralytics Platform

Comment la plateforme Ultralytics simplifie le déploiement de modèles de vision par ordinateur

Vois comment la plateforme Ultralytics rassemble tout ce qui est nécessaire au déploiement de modèles de vision par ordinateur, des tests aux API prêtes pour la production.
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Training YOLO models faster with Ultralytics Platform

Entraîne des modèles YOLO plus rapidement avec la plateforme Ultralytics

Découvre comment entraîner des modèles YOLO plus rapidement avec la plateforme Ultralytics, un environnement de bout en bout conçu pour accélérer le chemin des données au déploiement.
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Construisons ensemble le futur de l'IA !

Commence ton aventure avec le futur de l'apprentissage automatique