大模型时代，为什么工业界还在疯狂用 YOLO？算完这笔账，我沉默了

如果你最近关注了 GitHub，可能会注意到一个有趣的现象：

YOLO 的版本号，直接从 11 跳到了 26。

起初我以为是分支管理出了 bug，但看完技术报告，我收回这个想法， 确实是有意为之的宣告。YOLO26 的“26”，代表着与 2026 年同步，这么大的版本号跨越，也必然代表这是一次重大升级。

官方给这次升级的定位是——

标志着计算机视觉模型在真实世界系统中的训练方式、部署方式以及规模化路径发生了根本性的转变。

用 Ultralytics 创始人 Glenn Jocher 在 YOLO Vision 2025 大会上的话说：

“我们希望 AI 不再只停留在云端，而是下沉到边缘设备、你的手机、车辆以及低功耗系统中。”

YOLO26 正是这一愿景的技术实现：生产级、以边缘端为核心的计算机视觉新标准。

在大模型时代，为什么还要关注 YOLO？

在所有人都在追逐 GPT、Claude 的时代，为什么还要关注一个目标检测模型？

这两年 CV 圈确实被大模型抢尽风头，GPT-4V 能看图写代码，Gemini 能一口气吞下几小时视频，SAM 号称分割一切，很多人以为传统 CV 任务已经过时。

但现实世界里：

• 你打开购物 App 拍照搜同款，后台跑的是 YOLO；
• 你走进商场被统计客流，天花板上的摄像头跑的是 YOLO；
• 工厂流水线每秒飞过 10 个零件，负责揪出次品的，还是 YOLO。

原因也很简单，算一笔账你就懂了。

假设用大模型做流水线质检，调用一次 API 耗时 0.1 秒、成本 1 美分。一条产线每秒过 10 个件、一天跑 8 小时：

推理费用就是：10×3600×8×0.01=2880 美元/天 10×3600×8×0.01=2880 美元/天

折合人民币两万。请问哪个老板顶得住？

而 YOLO26 呢？

• 跑在一块几百块的边缘计算板上
• 推理延迟 6ms（比人眨眼还快）
• 单次成本约等于零

这就是大模型与 YOLO 的根本差异。

大模型解决的是“能力上限"——它能理解复杂语义，告诉你：这张图里有一只忧郁的橘猫坐在复古天鹅绒沙发上。YOLO 解决的是“工程下限”——在最苛刻的条件下，用最快的速度、最低的成本，把活儿干完。

这也是为什么 Ultralytics YOLO 能拿下 12.3 万 GitHub Stars、2.08 亿 + Python 包下载量、日使用量接近 25 亿次的原因——它解决的是真实世界里“省钱、高效、能落地”的问题。

YOLO26 的架构革新

那这次的 YOLOv26 有什么新东西？

说实话，看完文档我挺惊讶，基本上做了一次“断舍离”式的架构重构。

第一，移除 NMS，实现端到端推理。

咱们搞算法的都知道，以前的模型（ 比如 YOLOv8/11）在“看”图时，会生成成千上万个重叠的候选框，然后用非极大值抑制（NMS）过滤掉多余的框。

这个过程就像是高速公路的收费站：无论你的模型推理速度有多快，到了收费站（NMS 后处理）都得排队缴费，整体速度立马就下来了。

YOLO26 直接拆掉了这个收费站。

它采用了全新的端到端无 NMS 架构，模型输出的就是最终结果，不再需要复杂的后处理。这一改变带来的效果是立竿见影的：

• 推理速度更快：没有 NMS 的延迟损耗
• 部署更简单：不需要在不同硬件上适配 NMS 实现
• 结果更稳定：避免了 NMS 阈值调参带来的不确定性

第二，移除 DFL，解除隐形围栏。

以前的 YOLO 喜欢用 分布焦点损失（DFL） 来提升精度。但 DFL 像一道隐形围栏，限制了边界框的回归范围。 这就导致模型在检测 超大目标（比如贴着摄像头的大卡车）时，经常“束手束脚”，框画不全。

YOLO26 移除 DFL 后：

• 大目标检测更准，稳定性和准确性大幅提升；
• 模型结构变得更"纯粹"—导出成 ONNX 或 TensorRT 部署到边缘设备时，兼容性更好，玄学 Bug 更少。
• 边缘部署更友好，在嵌入式设备上运行更稳定。

听到这儿，有同学可能要问了：

"博主，去掉了 DFL，那小目标检测会不会变差啊？"

别急，Ultralytics 显然想到了这点。他们设计了 STAL（Small Target Alignment Loss）：专门增强模型对小目标和远距离目标的感知能力。

在航拍无人机找地面行人、工业相机检测微小裂痕这类场景下，STAL 的加持让 YOLO26 比前辈们稳得多。

最后，还有一个新玩意值得一提—MuSGD 优化器。

它融合了传统 SGD 的稳定性和大模型训练的一些优化思路，能让模型收敛得更快、更稳，尤其在处理复杂数据集时，调参的头疼程度会下降不少。

第三，拆掉云端依赖，CPU 性能暴涨 43%。

传统观念里，深度学习模型吃 GPU。但 YOLO26 专为边缘计算优化，实现了一个惊人的数据：CPU 推理速度提升高达 43%

这意味着什么？

• 不需要昂贵的 GPU 服务器，普通 CPU 就能跑实时检测；
• 摄像头、机器人、嵌入式设备可以直接在本地完成推理；
• 基础设施成本大幅降低。

YOLO26 还做了一系列对特定任务的优化。

• 在实例分割上，它引入语义分割损失与升级版原型模块，像开了“微距模式”一样，让复杂场景下的掩码边缘告别锯齿；
• 姿态估计则集成了 RLE 技术，让模型学会了在遮挡下衡量“不确定性”，拒绝盲猜坐标；
• 针对最让人头疼的旋转框检测，新增的角度损失函数彻底治愈了方形物体方向预测的“抖动症”。

性能实测

YOLO26 继续沿用了 n(Nano)、s(Small)、m(Medium)、l(Large)、x(Extra Large)五种尺寸的家族设计，能够支持根据部署的客观条件来完成多种任务。

与 YOLO11 相比，YOLO26 的 Nano 版本在 CPU 推理场景下最高可实现 43% 的性能提升，成为目前边缘端和基于 CPU 部署场景中速度与精度兼顾的领先目标检测模型之一。

更重要的是，这些性能提升不需要硬件升级——YOLO26 可以在现有硬件上高效运行，包括 CPU、边缘加速器以及各类嵌入式设备。

YOLO26 如何使用？

我也第一时间上手盘了一下，体验非常丝滑。目前有两种主流玩法：

方式一：Ultralytics 云平台（适合生产部署）

官方提供了一站式平台，把训练、微调、导出、部署全包圆了。

传送门：https://bit.ly/3LIom24

（Ps：也可以点击阅读原文）

在平台上可以：

• 获取 YOLO26 预训练模型
• 在自定义数据集上训练和微调
• 导出模型用于边缘部署和生产部署
• 在统一工作流程中监控实验进度和已部署模型

我试着传了一个“玩具数据集”上去，点击训练。好家伙，不到 20 秒就跑完了！

而且训练过程中的 loss 曲线、各项指标看得清清楚楚。 对于不想折腾环境、或者需要团队协作的朋友：

ps：现在好像有活动，只要注册就给 5 美刀用于训练，反正我测的时候没花钱。

方式二：本地开源部署

YOLO26 完全开源，可以通过 Ultralytics Python 包使用，老规矩，pip 一把梭：

pip install ultralytics  

from ultralytics import YOLO  

model = YOLO("yolo26n.pt") # 自动下载预训练权重_  

results = model("bus.jpg") # 一行推理_

教程传送门： https://docs.ultralytics.com/models/yolo26/

如果你想训练自己的模型，也就是几行代码的事。

训练：

from ultralytics import YOLO  

# Load a model  

model = YOLO("yolo26n.pt") # load a pretrained model (recommended for training)  

# Train the model  

results = model.train(data="african-wildlife.yaml", epochs=100, imgsz=640)

推理：

model = YOLO("yolo26n.pt")  

results = model.train(  

  data="coco.yaml", # 数据集配置文件  

  epochs=100,     # 训练轮次  

  imgsz=640,     # 图像大小  

  batch=16      # 批次大小  

)  

# 训练 YOLO26 分割模型  

model = YOLO("yolo26n-seg.pt")  

results = model.train(  

  data="coco.yaml", # 数据集配置文件  

  epochs=100,     # 训练轮次  

  imgsz=640,     # 图像大小  

  batch=16      # 批次大小  

)  

训练起来非常流畅！

哪怕是不太懂 CV 的新手，也能在几分钟内跑通一个自己的目标检测模型。而且 YOLO26n 这种 Nano 级别的模型，在笔记本 CPU 上跑起来简直飞快。

总之，云端有全家桶，本地有自由度，丰俭由人。

最后必须友情提醒一下家人们，Ultralytics 提供了两种授权方案，大家对号入座，别踩坑：

1.AGPL-3.0 开源许可证

• 适合学生、研究员、独立开发者（为爱发电）。
• 免费用，但它是“传染性”协议。如果你的项目基于它开发并对外发布，你的代码也必须开源。

2.企业级商业许可证

• 想把 YOLO 塞进产品里卖钱的公司。
• 不用开源你的代码，安心闭源部署，合规赚钱。

结语

这两年大模型太火了，火到很多人忘了一个基本事实——99% 的 AI 应用场景，根本用不起大模型。

一个工厂的质检摄像头，不需要理解莎士比亚；一台送餐机器人，不需要和你聊人生哲学。它们只需要又快又准地完成一件事：看懂眼前这一帧画面，然后做出反应。

这就是 YOLO 系列存在的意义，不是所有 AI 都要追求"大而全"，有时候"小而美"才是真正的生产力。

作为一名 AI 科技的观察者，我其实很看好一种未来的“师生模型”范式：

比如，我们用云端那个牛逼但昂贵的 GPT 去自动标注海量数据，教出轻量级、反应快的 YOLO26，然后把学生派到世界各地的摄像头里去干活。

云端有智慧，边缘有速度。

家人们，你们怎么看 ～ 欢迎评论区和我们一起讨论！

文章来自于“夕小瑶科技说”，作者 “夕小瑶编辑部”。