Ultralytics

¿Qué es Ultralytics?

Ultralytics es la empresa detrás de Ultralytics YOLO, una familia de modelos de visión en tiempo real que se distribuye como paquete de Python de código abierto, y de Ultralytics Platform, una plataforma de visión artificial basada en el navegador para etiquetar conjuntos de datos, entrenar modelos YOLO en GPU en la nube y desplegarlos en endpoints alojados.

Sus términos de servicio definen dos servicios: Ultralytics YOLO Models, modelos de visión artificial y herramientas relacionadas ofrecidos bajo términos de licencia de código abierto o comercial, y Ultralytics Platform, un entorno SaaS en la nube para gestión de conjuntos de datos, entrenamiento de modelos, anotación y despliegue. Los términos tratan ambos como dos líneas de producto distintas, cada una con su propia estructura de precios y licencias. La entidad contratante es Ultralytics, Inc., una sociedad constituida en Delaware.

En la práctica, pagar por el cómputo de Platform y tener permiso para distribuir software de código cerrado son cuestiones separadas.

Funciones principales

Modelos YOLO y el paquete de Python

• Siete tareas, seis modos: el paquete cubre detección de objetos, segmentación de instancias, segmentación semántica, estimación de profundidad, clasificación, estimación de pose y cajas delimitadoras orientadas (OBB), y cada modelo puede entrenarse, validarse, usarse para predicción, exportarse, usarse para seguimiento o someterse a benchmarks.
• YOLO26 como versión actual: YOLO26, que Ultralytics describe como su familia de modelos más reciente, se lanzó en enero de 2026 y añade inferencia nativa de extremo a extremo.
• Salida sin NMS opcional: la inferencia de extremo a extremo sin una pasada aparte de supresión de no máximos (NMS) está disponible con nms=False, mientras que la ruta predeterminada sigue usando NMS por precisión.
• Benchmarks publicados: en sus cinco tamaños de detección, YOLO26 alcanzaría 40,9–57,5 mAP en COCO con 1,7–11,8 ms de latencia en una GPU T4 con TensorRT, cifras que provienen del propio artículo de Ultralytics y no de pruebas independientes.

Ultralytics Platform

• Anotación inteligente: el editor de anotación cubre seis tipos de tareas, y la anotación inteligente puede usar SAM 2.1, SAM 3 o SAM 3.1 (predeterminado), tus propios modelos YOLO ajustados o modelos guiados por clase, incluidos modelos de visión de pago de proveedores como OpenAI, Anthropic y Google cuando añades tu propia clave de proveedor.
• Entrenamiento con GPU en la nube: el entrenamiento en la nube ofrece 24 tipos de GPU en todos los planes y 26 en Pro o Enterprise, que añaden las tarjetas B200 y B300, con métricas en tiempo real y una estimación de costes en vivo.
• Entrenamiento remoto: el entrenamiento remoto te permite entrenar en tu propio hardware mientras las métricas se transmiten de vuelta a Platform.
• Exportación: los modelos entrenados pueden exportarse a 22 formatos de despliegue, entre ellos ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT, Hailo y Ascend.
• Endpoints dedicados: cada endpoint dedicado es un servicio de un solo inquilino con su propia URL y monitorización, y puede ubicarse en cualquiera de las 42 regiones de despliegue.
• Agents: los flujos de trabajo de Agents conectan modelos, condiciones, recopilación de conjuntos de datos, alertas de Slack y webhooks.

Las dos mitades se solapan: el paquete por sí solo puede entrenar y exportar en tus propias máquinas, mientras que Platform aloja el etiquetado, las GPU y los endpoints.

Guía

Ejecutar una primera predicción con el paquete

1. Instala o actualiza el paquete con pip install -U ultralytics en un entorno con Python 3.8+ y PyTorch 1.8 o posterior.
2. Ejecuta yolo predict model=yolo26n.pt: los pesos preentrenados se descargan automáticamente, el modelo se ejecuta sobre dos imágenes de muestra incluidas y el comando indica dónde se guardaron los resultados anotados.
3. Apunta source= a tu propia imagen, vídeo, carpeta, URL, transmisión o cámara web (source=0) para ejecutar el mismo modelo sobre tus datos.

Entrenar y desplegar en Ultralytics Platform

1. Crea una cuenta en platform.ultralytics.com y elige una región de datos (US, EU o AP) durante la incorporación.
2. Abre Annotate en la barra lateral, sube tu conjunto de datos y etiquétalo.
3. Crea un proyecto e inicia el entrenamiento en GPU en la nube.
4. Prueba el modelo en el navegador y luego despliégalo en un endpoint dedicado.

Casos de uso y ejemplos de Ultralytics

Ultralytics comercializa sus modelos para manufactura, salud, automoción, agricultura, comercio minorista y logística, y menciona la inspección visual, la imagen médica, la detección de objetos en tiempo real y el reconocimiento facial entre los usos típicos. Sus casos de clientes publicados muestran cómo se ve eso en producción:

• Inspección de cintas transportadoras en minería: en un caso de estudio publicado por Ultralytics, SK Godelius usa modelos YOLO en robots que caminan junto a las cintas transportadoras y señalan rodillos ausentes, atascados o sobrecalentados.
• Resultados de inspección reportados: el mismo estudio dice que el sistema detectó más de 3.400 anomalías en todo su despliegue, más de 900 de ellas clasificadas como críticas.
• Robótica de ensamblaje de alimentos: otro caso de estudio del proveedor dice que Chef Robotics usa YOLO para detectar y segmentar bandejas e ingredientes en líneas de producción, y reporta que el exceso de comida servida bajó del 9,19 % al 3,05 %.

Estas cifras las publica el proveedor, no se midieron de forma independiente, y ambos casos describen detectores personalizados dentro de productos comerciales, justo la situación a la que apunta la Enterprise License.

Para quién es

• Investigadores, estudiantes y proyectos de código abierto: Ultralytics dice que AGPL-3.0 sirve para investigación académica, trabajos de curso, proyectos personales y aplicaciones de código abierto cuyo código fuente completo puedas publicar.
• Empresas que mantienen su código privado: se necesita una Enterprise License para usar Ultralytics YOLO sin abrir el código de todo el proyecto, incluidas herramientas internas de negocio, productos comerciales, backends SaaS y dispositivos embebidos.
• Particulares, equipos pequeños y organizaciones más grandes: Ultralytics posiciona Free para particulares que empiezan, Pro para profesionales y equipos pequeños, y Enterprise para organizaciones que necesitan entrenamiento y almacenamiento ilimitados, despliegue local, SSO/SAML y soporte dedicado.

Encaja mal en equipos de código cerrado sin presupuesto para una licencia cotizada.

Plataformas

• Aplicación web y residencia de datos: cada cuenta de Platform guarda sus conjuntos de datos, modelos y datos de entrenamiento gestionados en una de tres regiones elegidas durante la incorporación: EE. UU. (Iowa), UE (Bélgica) o Asia-Pacífico (Taiwán).
• Paquete de Python: además de pip, el paquete puede instalarse desde conda-forge con conda install -c conda-forge ultralytics.
• Destinos edge y móviles: los modelos exportados apuntan a hardware edge como NVIDIA Jetson, Raspberry Pi y teléfonos móviles mediante formatos como ONNX, TensorRT, CoreML y TFLite.
• iPhone y iPad: una app gratuita de Ultralytics YOLO para iOS 16.0 o posterior ejecuta en el dispositivo modelos de detección, segmentación, pose, clasificación y OBB a través del Apple Neural Engine.
• API: una API REST da acceso programático a las funciones de Platform para automatización y pipelines de CI/CD.
• Integraciones: las integraciones conectan Platform con almacenamiento en la nube, herramientas de anotación externas y Slack.
• Conjuntos de datos en almacenamiento en la nube: usar conjuntos de datos de Google Cloud Storage, Amazon S3 o Azure Blob Storage requiere Pro o Enterprise.

Precios

Las licencias de software tienen un precio aparte de los planes de Platform Free, Pro y Enterprise que siguen.

Pro también se vende anualmente a $290 por puesto, alrededor de un 17 % menos que pagando mes a mes, y su crédito de $30 por puesto se concede cada mes natural. El crédito de registro de Free es de $5 y sube a $25 cuando te registras con una dirección de correo de empresa en un dominio no de consumo, o la verificas después, un bono que se concede una vez por cuenta. Los créditos mensuales de Pro se pierden si no se usan y vencen en cada límite del ciclo de facturación, mientras que los créditos comprados mediante recargas nunca vencen.

Cómputo medido por uso

• Tarifas de GPU: las GPU en la nube se cobran por hora desde $0.24, las cuentas Free pueden llegar a tarjetas de hasta $4.39 por hora, Pro y Enterprise amplían eso a $7.39 por hora, y Ultralytics dice que no hay margen añadido, mínimo ni compromiso.
• Anotación por lotes: la anotación por lotes cuesta $1.00 por cada 1.000 imágenes, con un mínimo de $0.01 por ejecución.
• Endpoints: el tamaño de endpoint predeterminado de 1 vCPU y 2 GiB es gratuito y escala a cero cuando está inactivo, mientras que los tamaños personalizados mantienen una instancia en caliente y se cobran por hora desde que están listos hasta que se detienen, con el tiempo inactivo incluido.
• Saldo negativo: si el uso medido deja el saldo por debajo de cero, un trabajo de entrenamiento en la nube en curso se detiene y no pueden iniciarse trabajos nuevos hasta que el saldo sea positivo, pero los despliegues siguen funcionando.
• Trabajos fallidos: una vez iniciada una GPU en la nube, los trabajos se cobran por el tiempo de GPU transcurrido aunque fallen o se cancelen, mientras que los fallos de validación o de arranque antes de que empiece el cómputo no generan cargo de GPU.
• Cancelación: tras cancelar Pro, sus funciones siguen activas hasta que termina el periodo de facturación y los créditos mensuales se detienen al cancelar; cuando el espacio de trabajo vuelve a Free, se eliminan todos los miembros del equipo que no son el propietario.

Costes de licencia

Los planes Free y Pro funcionan bajo AGPL-3.0; la licencia comercial de YOLO para despliegues propietarios de código cerrado es la Enterprise License, incluida en el plan Enterprise. Los planes Enterprise los provisiona el equipo de Ultralytics y combinan la Enterprise License con SSO/SAML, datos y cómputo locales y SLA personalizados. La Enterprise License se presupuesta de forma individual y se adapta al tamaño y caso de uso de cada organización mediante un formulario de solicitud. Según los Enterprise Software License Terms, la licencia dura un año y se renueva automáticamente por periodos de un año salvo que alguna de las partes notifique por escrito al menos 45 días antes del fin del periodo.

Alternativas a Ultralytics

• Roboflow (plataforma alojada): Roboflow lista un Free Tier de $0 con 10 créditos al mes y un plan Core de $39 al mes con facturación mensual.
• Etiquetado en Roboflow: Roboflow promociona crear, desplegar y monitorizar casos de uso de visión en una sola plataforma, y sus herramientas de etiquetado con IA como Label Assist, Smart Polygon, Box Prompting y Auto Label consumen créditos.
• Detectron2 (biblioteca de código abierto): sus mantenedores describen Detectron2 como la biblioteca de nueva generación de Facebook AI Research para algoritmos de detección y segmentación de última generación.
• Licencia de Detectron2: Detectron2 se publica bajo la licencia Apache 2.0.

Roboflow es la opción más parecida a Ultralytics Platform; Detectron2 importa sobre todo cuando el motivo para cambiar es la licencia y no las herramientas.

Limitaciones

Obligaciones de licencia

• Alcance de la AGPL: la elección entre abrir el código de todo el proyecto bajo AGPL-3.0 y obtener una Enterprise License se aplica aunque entrenes tu propio modelo desde cero, prescindas de pesos preentrenados, uses YOLO solo internamente o para I+D, o lo despliegues detrás de una plataforma SaaS o una API.
• Modelos entrenados: los modelos que entrenas con Ultralytics YOLO quedan bajo AGPL-3.0 por defecto, porque la licencia se describe como aplicable tanto al código de entrenamiento como a los modelos que produce.
• Proyectos derivados: en marzo de 2024, el mantenedor de Frigate, un proyecto de código abierto con licencia MIT, escribió que Ultralytics había dicho que Frigate infringía la AGPL-3.0 por su licencia MIT, y que el proyecto no podía incluir ninguna referencia a los modelos, el código o el contenido de Ultralytics con licencia AGPL.
• Vencimiento de la licencia: si una Enterprise License no se renueva, los productos ya vendidos conservan sus derechos de licencia, mientras que los no vendidos deben dejar de distribuirse y los productos internos deben archivarse y dejar de usar el software, salvo acuerdo distinto por escrito.

Datos, cumplimiento y normas de contenido

• Región de datos fija: no puedes cambiar tú mismo la región de datos después de crear la cuenta, así que un traslado debe solicitarse a soporte.
• Datos de salud: los servicios no están diseñados para información de salud protegida (PHI); sin un acuerdo de socio comercial no debes subir PHI, y solo los clientes Enterprise pueden reunir los requisitos para firmarlo.
• Consentimiento biométrico: los términos prohíben tratar la imagen, los datos biométricos o las imágenes identificables de terceros sin consentimiento explícito, incluido el reconocimiento facial o el análisis de la marcha de personas que no lo han aceptado.

Operación y coherencia

• Arranques en frío: un endpoint escalado a cero puede tardar hasta un minuto aproximadamente en responder a su primera solicitud.
• Límites de solicitudes: las predicciones enviadas a través de la API de Platform se limitan a 20 solicitudes por minuto, mientras que las llamadas directas al endpoint evitan ese limitador pero se ejecutan en una sola instancia y rechazan cuerpos de solicitud de más de 32 MB.
• Incidente en la cadena de suministro: informes de seguridad independientes de diciembre de 2024 documentaron que las versiones 8.3.41 y 8.3.42 de ultralytics publicadas en PyPI fueron comprometidas para desplegar un minero de criptomonedas; el fundador dijo que se retiraron y se sustituyeron por una 8.3.43 limpia, y una actualización posterior citó informes de usuarios que indicaban que el ataque parecía continuar en las versiones 8.3.45 y 8.3.46.
• Cifras incoherentes: una respuesta de las FAQ de la página de inicio dice que los modelos pueden desplegarse en 43 regiones globales, mientras que la tabla de precios y la documentación dicen 42.
• Número de formatos de exportación: una respuesta de las FAQ de precios menciona igualmente la exportación a los 21 formatos, frente a 22 en las tarjetas de los planes y en la documentación.

Privacidad y derechos sobre los datos

• Propiedad: subir datos otorga a Ultralytics una licencia limitada a operar y prestar los servicios, y los términos dicen que tu propiedad sobre lo que subes no se ve afectada.
• Conjuntos de datos públicos: todo lo que hagas público mediante las funciones de Community queda disponible para terceros y puede ser usado por Ultralytics u otros para cualquier fin lícito, incluido el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.
• Contenido privado: para el contenido de clientes subido a Platform, la política de privacidad describe a Ultralytics como encargado del tratamiento que maneja conjuntos de datos, imágenes, vídeos y anotaciones para prestar servicios como entrenamiento, anotación y ejecución de modelos.
• Protección Enterprise: los clientes Enterprise obtienen un compromiso contractual adicional de que Ultralytics no usará sus conjuntos de datos, pesos de modelos u otros envíos para entrenar, ajustar o mejorar sus modelos o productos sin consentimiento previo por escrito, aunque los datos agregados y anonimizados de actividad de la cuenta quedan excluidos de esa restricción.
• Telemetría del paquete: el paquete de código abierto envía por defecto analíticas de uso anonimizadas, además de informes de fallos cuando el paquete sentry-sdk ya está instalado, y configurar sync=False detiene el envío de datos a Google Analytics o Sentry.
• Imágenes: Ultralytics afirma que el paquete no recopila, procesa ni ve imágenes de entrenamiento o inferencia.
• Certificaciones: todos los planes de Platform están cubiertos por la certificación ISO/IEC 27001:2022 y una auditoría SOC 2 Type I, con SLA personalizados añadidos en Enterprise.

Preguntas frecuentes

Q1. ¿Hay una prueba gratuita y necesito tarjeta de crédito?

El plan Free funciona como prueba: incluye el crédito de registro descrito arriba y no se requiere tarjeta de crédito para empezar.

Q2. ¿Puedo cambiar de plan a mitad de un ciclo de facturación?

Sí. Las mejoras de plan se aplican de inmediato y las bajadas, al inicio del siguiente ciclo de facturación.

Q3. ¿Puedo descargar los modelos que entreno en Platform?

Sí. Cada página de modelo ofrece sus pesos .pt para descargar, y la pestaña Export reúne todos los formatos exportados completados.

Q4. ¿Ya está disponible YOLO27?

Todavía no. YOLO27 sigue en la fase final de I+D, los modelos no están disponibles y no se ha fijado fecha de lanzamiento.