Meet YOLO26: next-gen vision AI.

Link to this sectionYOLO26 与 YOLO11 对比#

在构建最先进的计算机视觉系统时，选择合适的模型对于平衡准确性、延迟和资源效率至关重要。在人工智能快速发展的浪潮中，Ultralytics 不断突破可能性的边界。这份详细的技术对比探讨了从广受赞誉的 YOLO11 到革命性的新型 YOLO26 的演进，为 AI 工程师和研究人员提供了做出明智架构决策所需的见解。

Link to this section模型传承与元数据#

这两个模型均由 Ultralytics 开发，但它们代表了目标检测和多任务视觉模型发展历程中不同的范式。

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其他架构

虽然 YOLO26 是我们最先进的实时模型，但处理高度专业化硬件或海量内存容量的用户也可以探索基于 Transformer 的架构，例如 RT-DETR 或突破性的无 NMS 先驱 YOLOv10。

Link to this section架构差异与创新#

从 YOLO11 到 YOLO26 的跨越涉及模型架构和底层训练方案的根本性转变。虽然 YOLO11 为 目标检测 和多任务学习建立了强大的基准，但 YOLO26 全面革新了边缘计算的部署流水线。

Link to this section端到端无 NMS 设计#

YOLO26 最显著的升级之一是其原生端到端架构。与依赖 非极大值抑制 (NMS) 后处理来过滤重叠边界框的 YOLO11 不同，YOLO26 完全省去了这一步。这一概念首次在 YOLOv10 中引入，极大地降低了延迟波动，并简化了各种边缘设备上的部署逻辑。

Link to this section移除 DFL 以提升边缘效率#

YOLO11 利用分布焦点损失 (DFL) 来优化边界框估算。然而，DFL 依赖于复杂的 softmax 操作，而低功耗边缘加速器通常对此支持不佳。YOLO26 在不牺牲准确性的前提下成功移除了 DFL。这种架构简化大幅提升了与嵌入式系统的兼容性，并使 YOLO26 相比前代产品实现了高达 43% 的 CPU 推理速度提升。

Link to this sectionMuSGD 优化器#

训练的稳定性和速度至关重要。YOLO26 引入了 MuSGD 优化器，这是随机梯度下降 (SGD) 和 Muon 的混合体，深受 Moonshot AI 的 Kimi K2 在大语言模型训练中创新的启发。该优化器将语言模型的训练稳定性引入计算机视觉领域，确保了更快的收敛速度，并相比重型 Transformer 替代方案减少了训练期间的内存占用。

Link to this sectionProgLoss 与 STAL#

对于研究 航拍图像 或无人机应用的研究人员来说，检测微小特征是一个历史难题。YOLO26 引入了 ProgLoss 结合 STAL（尺度目标注意力损失），在小目标识别方面相比 YOLO11 带来了显著改进。

Link to this section性能与指标对比#

当直接对比这两个模型时，YOLO26 在精度和边缘设备效率方面表现出明显的优势，同时保持了 Ultralytics 生态系统特有的极低内存需求。

模型尺寸
(像素)		mAPval
50-95		速度
CPU ONNX
(ms)		速度
T4 TensorRT10
(ms)		参数量
(M)		FLOPs
(B)
YOLO26n64040.938.91.72.45.4
YOLO26s64048.687.22.59.520.7
YOLO26m64053.1220.04.720.468.2
YOLO26l64055.0286.26.224.886.4
YOLO26x64057.5525.811.855.7193.9
YOLO11n64039.556.11.52.66.5
YOLO11s64047.090.02.59.421.5
YOLO11m64051.5183.24.720.168.0
YOLO11l64053.4238.66.225.386.9
YOLO11x64054.7462.811.356.9194.9

注：YOLO26 nano (YOLO26n) 模型相比 YOLO11n 实现了约 31% 的 CPU 速度提升 (38.9ms 对比 56.1ms)，突显了其“边缘优先”的设计理念。

Link to this section计算机视觉任务的多功能性#

这两个模型都受益于维护完善的 Ultralytics 生态系统，通过统一的 Python API 提供无与伦比的易用性。它们不仅仅是目标检测器，更是多任务处理的强力引擎。不过，YOLO26 融入了几项特定任务的改进：

  • 实例分割： YOLO26 使用了改进的语义分割损失和多尺度原型，生成比 YOLO11 更清晰的掩码边界。了解更多关于 分割工作流 的信息。
  • 姿态估计： 通过整合残差对数似然估计 (RLE)，YOLO26 显著提升了复杂人体姿态下的关键点准确度。探索 姿态估计功能。
  • 旋转边界框 (OBB)： 专门的角损失函数解决了历史上的边界不连续问题，使得 YOLO26 在检测卫星图像中的旋转物体时极其可靠。阅读关于 OBB 任务 的信息。
  • 图像分类： 两个模型都能高效处理高速 分类，YOLO26 在 ImageNet 上实现了边际性的 Top-1 准确率提升。

Link to this section训练与推理代码示例#

Ultralytics is celebrated for its developer experience. Training a SOTA model or running an inference script takes only a few lines of code, minimizing boilerplate and maximizing productivity. Furthermore, training YOLO models requires significantly less CUDA memory than large transformer networks.

from ultralytics import YOLO

# Load the cutting-edge YOLO26 nano model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Train the model on the COCO8 dataset efficiently
# The MuSGD optimizer is automatically enabled for YOLO26
train_results = model.train(
    data="coco8.yaml",
    epochs=100,
    imgsz=640,
    device="0",  # Utilize GPU for accelerated training
)

# Perform NMS-free inference directly on an image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Display the clean, instant predictions
results[0].show()

Link to this section理想用例与部署策略#

在 YOLO26 和 YOLO11 之间做出选择，完全取决于你生产环境的限制。

Link to this section何时部署 YOLO26#

YOLO26 是现代从零开始 (greenfield) 项目的最终选择。它专为以下场景构建：

  • 边缘计算与物联网： 其惊人的 CPU 性能和 DFL 移除特性使其成为 Raspberry Pi、Coral NPU 和移动处理器等设备的佼佼者。
  • 无人机与航拍分析： ProgLoss + STAL 的集成使其具备了在广阔视野中追踪微小且快速移动物体的独特能力。
  • Latency-Critical Applications: In autonomous robotics or manufacturing quality control, the NMS-free design ensures deterministic latency without unexpected post-processing spikes.

Link to this section何时保留 YOLO11#

虽然 YOLO26 更胜一筹，但 YOLO11 依然是一个极其强大的模型。如果你符合以下情况，可以选择继续使用 YOLO11：

  • 遗留流水线： 你现有的 C++ 部署基础设施与旧架构的特定锚框输出及 NMS 逻辑紧密耦合。
  • 学术基准： 你正在发表研究成果，需要一个广受认可的 2024 年标准来作为基准，对比你的新颖算法。

Link to this sectionUltralytics 生态系统的强大力量#

无论你部署的是 YOLO11 还是 YOLO26，使用 Ultralytics 模型都意味着接入了一个拥有频繁更新和海量社区支持的 维护良好的生态系统。

对于企业团队，Ultralytics 平台 为 数据标注、模型训练和无缝云端部署提供了端到端解决方案。从将训练好的权重导出到 CoreML 或 TensorRT，到配置高级的 超参数调优，所提供的工具确保了你的 AI 生命周期尽可能精简高效。

贡献者
GLglenn-jocher5

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