就在刚刚，Ultralytics 正式发布 YOLO26，这是迄今为止最先进、最易部署的 YOLO 模型。就是那个在 YOLO Vision 2025 大会上首次亮相的新一代视觉模型。不得不说，每次 YOLO 更新都像在技术圈扔下一颗深水炸弹，而 YOLO26 这次带来的不仅是性能的提升。
今天咱们来聊聊从"实验室利器"到"落地实战派"的彻底转身！
随着视觉 AI 迅速向边缘端迁移，图像与视频越来越多直接在设备、摄像头、机器人和嵌入式系统上处理。大家对模型的期待早已不只是"刷高指标"，而是实打实的低延迟、高稳定、易部署。
YOLO26 正是为这一现实量身打造，能在 CPU、边缘加速器和低功耗硬件上高效运行，同时提供业界领先的性能。那么下面就让我更加详细地看看YOLO 26有什么不一样呢？
从"技术高地"到"人人可用"
在伦敦举办的 YV25 大会上，Ultralytics 创始人兼首席执行官 Glenn Jocher 阐述了 YOLO26 的核心理念："最顶尖的 AI 技术往往被束之高阁，并未对外开放。Ultralytics 选择了一条不同的道路，我们希望 AI 能真正掌握在每个人手中。"
意味着你不再需要庞大的服务器集群，也能在摄像头、手机、嵌入式设备上跑起一流的视觉模型。 让致力于解决实际问题的开发者也能获得顶尖技术支持。
YOLO26 设计初衷即为 视觉 AI 的实际部署场景而生，而非仅停留在原型验证阶段。
"统一架构+全任务"，把落地效率拉满
与以往的 Ultralytics YOLO 系列一致，YOLO26 采用统一模型家族设计，提供五种尺寸：Nano（n）、Small（s）、Medium（m）、Large（l）和 Extra Large（x）。
团队可根据部署环境，在速度、精度和模型体量间灵活取舍。
YOLO26 全面支持多种计算机视觉任务：
- 图像分类： 对整图进行场景语义理解
- 目标检测： 在图像或视频中定位识别多个目标
- 实例分割： 以像素级精度勾勒物体轮廓
- 姿态估计： 识别关键点并估计人体或其他对象姿态
- 旋转框（OBB）检测： 支持不同角度目标检测，适用于航拍和卫星影像
- 目标跟踪： 在视频流中持续跟踪目标
性能方面，YOLO26 大幅提升性能上限。与 YOLO11 相比，其 Nano 版本在 CPU 推理场景下最高可实现 43% 的性能提升，成为目前边缘端与基于 CPU 部署场景中，速度与精度兼顾的领先目标检测模型之一。
分类、检测、分割、姿态估计、旋转框检测、目标跟踪，全部在一个框架里完成。这意味着你不需要为不同任务维护多套代码，训练、验证、推理、导出一气呵成，大大降低了开发和部署的复杂度。
关键创新：化繁为简，效率飞跃
YOLO26 引入多项核心创新，全面提升推理速度、训练稳定性与部署便捷性。
- 移除分布焦点损失（DFL）： 简化边界框预测流程，提升硬件兼容性，让模型更易于在边缘设备与低功耗硬件上部署。
- 端到端无 NMS 推理： 传统检测器依赖非极大值抑制（NMS）过滤重叠预测，增加延迟与部署复杂度。YOLO26 实现原生端到端推理，直接输出最终结果，无需独立后处理步骤，显著降低延迟，简化集成流程。
- 渐进式损失平衡（ProgLoss） + 小目标感知标签分配（STAL）： 优化的损失策略增强训练稳定性，提升检测精度，尤其针对小目标识别，对物联网、机器人及航空影像等边缘应用至关重要。
- MuSGD 优化器： 全新混合优化器，融合传统 SGD 与源自大语言模型训练的 Muon 类优化思想，使训练更稳定、收敛更快，尤其适用于大规模复杂训练场景。
- CPU 推理速度提升高达 43%： 深度针对边缘计算优化，让实时视觉系统可直接运行在摄像头、机器人及嵌入式硬件上，满足低延迟、高可靠性需求。
多任务优化，全面升级
YOLO26 还在各视觉任务上进行了专项优化：
- 实例分割： 引入语义分割损失，配合多尺度原型模块，提升掩码质量与一致性。
- 姿态估计： 集成残差对数似然估计（RLE），更准确建模关键点预测不确定性，同时优化解码流程，兼顾精度与实时性。
- 旋转框检测： 新增角度损失函数，优化方向模糊的方形物体检测，减少边界附近的角度突变，实现更稳定的方向估计。
开放词汇分割新突破
基于 YOLO26 架构与训练策略，Ultralytics 同步推出 YOLOE-26 开放词汇分割模型系列。
它复用了现有分割任务框架，同时支持 文本提示、视觉提示与无提示推理，涵盖所有标准 YOLO 尺寸，在精度与实际应用性能上显著优于早期开放词汇模型。
- 文本/视觉提示
- 无提示
在实用性能上比早期模型明显提升，看得出团队在多模态落地方面也在持续加码。
性能数据一览
- 检测(COCO)
- 分割(COCO)
- 分类(COCO)
- 姿势估计(COCO)
- 旋转框检测(COCO)
结语
整体看下来YOLO 26都透露出向"易用、易部署、实际可用"。YOLO26 通过提升性能、简化部署流程并扩展模型功能回应：模型不止要好效果，更要好部署、好维护、好扩展。
不仅是一次技术迭代，更是推动视觉 AI 从"云端演练"走向"边缘实战"的关键一步。未来，随着更多开发者基于 YOLO26 构建实用系统，视觉 AI 将在更多真实场景中落地生根，真正赋能千行百业。同样的Coovally平台也会同步更新YOLO26,让用户第一时间体验最新模型，更多精彩咨询记得持续关注哦~
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模型下载安装：github.com/ultralytics...
java
from ultralytics import YOLO# Load a pretrained YOLO26 nano modelmodel = YOLO("yolo26n.pt")# Run inference on an imageresults = model("image.jpg")