Ultralytics

O que é Ultralytics?

A Ultralytics é a empresa por trás do Ultralytics YOLO, uma família de modelos de visão em tempo real distribuída como pacote Python de código aberto, e do Ultralytics Platform, uma plataforma de visão computacional baseada no navegador para rotular conjuntos de dados, treinar modelos YOLO em GPUs na nuvem e implantá-los em endpoints hospedados.

Seus termos de serviço definem dois serviços: Ultralytics YOLO Models, modelos de visão computacional e ferramentas relacionadas oferecidos sob termos de licença de código aberto ou comercial, e Ultralytics Platform, um ambiente de software como serviço baseado na nuvem para gestão de conjuntos de dados, treinamento de modelos, anotação e implantação. Os termos tratam os dois como linhas de produto distintas, cada uma com sua própria estrutura de preços e licenciamento. A entidade contratante é a Ultralytics, Inc., uma corporação constituída em Delaware.

Na prática, pagar pela computação do Platform e ter permissão para distribuir software de código fechado são questões separadas.

Principais funcionalidades

Modelos YOLO e o pacote Python

• Sete tarefas, seis modos: o pacote abrange detecção de objetos, segmentação de instâncias, segmentação semântica, estimativa de profundidade, classificação, estimativa de pose e caixas delimitadoras orientadas (OBB), e cada modelo pode ser treinado, validado, usado para predição, exportado, usado para rastreamento ou submetido a benchmark.
• YOLO26 como versão atual: o YOLO26, que a Ultralytics descreve como sua família de modelos mais recente, foi lançado em janeiro de 2026 e adiciona inferência nativa de ponta a ponta.
• Saída sem NMS opcional: a inferência de ponta a ponta sem uma etapa separada de supressão de não máximos (NMS) está disponível com nms=False, enquanto o caminho padrão continua usando NMS em favor da precisão.
• Benchmarks publicados: nos seus cinco tamanhos de detecção, o YOLO26 teria 40,9–57,5 mAP no COCO com latência de 1,7–11,8 ms em uma GPU T4 com TensorRT, números que vêm do próprio artigo da Ultralytics, e não de testes independentes.

Ultralytics Platform

• Anotação inteligente: o editor de anotação cobre seis tipos de tarefa, e a anotação inteligente pode usar SAM 2.1, SAM 3 ou SAM 3.1 (padrão), seus próprios modelos YOLO ajustados ou modelos guiados por classe, incluindo modelos de visão pagos de provedores como OpenAI, Anthropic e Google quando você adiciona sua própria chave de provedor.
• Treinamento em GPUs na nuvem: o treinamento na nuvem oferece 24 tipos de GPU em todos os planos e 26 no Pro ou Enterprise, que acrescentam as placas B200 e B300, com métricas em tempo real e estimativa de custo ao vivo.
• Treinamento remoto: o treinamento remoto permite treinar no seu próprio hardware enquanto as métricas são transmitidas de volta ao Platform.
• Exportação: modelos treinados podem ser exportados para 22 formatos de implantação, incluindo ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT, Hailo e Ascend.
• Endpoints dedicados: cada endpoint dedicado é um serviço de locatário único com URL e monitoramento próprios, e pode ficar em qualquer uma das 42 regiões de implantação.
• Agents: os fluxos de trabalho do Agents conectam modelos, condições, coleta de conjuntos de dados, alertas no Slack e webhooks.

As duas metades se sobrepõem: o pacote sozinho consegue treinar e exportar nas suas próprias máquinas, enquanto o Platform hospeda a rotulagem, as GPUs e os endpoints.

Guia

Executar uma primeira predição com o pacote

1. Instale ou atualize o pacote com pip install -U ultralytics em um ambiente Python 3.8+ com PyTorch 1.8 ou mais recente.
2. Execute yolo predict model=yolo26n.pt: os pesos pré-treinados são baixados automaticamente, o modelo roda em duas imagens de exemplo incluídas e o comando mostra onde os resultados anotados foram salvos.
3. Aponte source= para sua própria imagem, vídeo, pasta, URL, stream ou webcam (source=0) para rodar o mesmo modelo nos seus dados.

Treinar e implantar no Ultralytics Platform

1. Crie uma conta em platform.ultralytics.com e escolha uma região de dados (US, EU ou AP) durante o onboarding.
2. Abra Annotate na barra lateral, envie seu conjunto de dados e rotule-o.
3. Crie um projeto e inicie o treinamento em GPUs na nuvem.
4. Teste o modelo no navegador e depois implante-o em um endpoint dedicado.

Casos de uso e exemplos do Ultralytics

A Ultralytics comercializa seus modelos para manufatura, saúde, setor automotivo, agricultura, varejo e logística, citando inspeção visual, imagem médica, detecção de objetos em tempo real e reconhecimento facial entre os usos típicos. Seus casos de clientes publicados mostram como isso fica em produção:

• Inspeção de correias transportadoras na mineração: em um estudo de caso publicado pela Ultralytics, a SK Godelius usa modelos YOLO em robôs que caminham ao longo de correias transportadoras e sinalizam roletes ausentes, travados ou superaquecidos.
• Resultados de inspeção relatados: o mesmo estudo diz que o sistema detectou mais de 3.400 anomalias em toda a implantação, mais de 900 delas classificadas como críticas.
• Robótica de montagem de alimentos: outro estudo de caso do fornecedor diz que a Chef Robotics usa YOLO para detecção e segmentação de bandejas e ingredientes em linhas de produção e relata que o excesso de comida servida caiu de 9,19% para 3,05%.

Esses números são publicados pelo fornecedor, não medidos de forma independente, e ambos descrevem detectores personalizados dentro de produtos comerciais, exatamente a situação que a Enterprise License tem como alvo.

Para Quem É

• Pesquisadores, estudantes e projetos de código aberto: a Ultralytics diz que a AGPL-3.0 serve para pesquisa acadêmica, trabalhos de curso, projetos pessoais e aplicativos de código aberto cujo código-fonte completo você possa publicar.
• Empresas que mantêm o código privado: uma Enterprise License é necessária para usar o Ultralytics YOLO sem abrir o código do projeto inteiro, incluindo ferramentas internas de negócio, produtos comerciais, back-ends SaaS e dispositivos embarcados.
• Pessoas físicas, equipes pequenas e organizações maiores: a Ultralytics posiciona o Free para pessoas físicas que estão começando, o Pro para profissionais e equipes pequenas e o Enterprise para organizações que precisam de treinamento e armazenamento ilimitados, implantação on-premises, SSO/SAML e suporte dedicado.

Não é uma boa escolha para equipes de código fechado sem orçamento para uma licença sob cotação.

Plataformas

• Aplicativo web e residência de dados: cada conta do Platform mantém seus conjuntos de dados, modelos e dados de treinamento gerenciados em uma de três regiões escolhidas no onboarding: EUA (Iowa), UE (Bélgica) ou Ásia-Pacífico (Taiwan).
• Pacote Python: além do pip, o pacote pode ser instalado a partir do conda-forge com conda install -c conda-forge ultralytics.
• Alvos de edge e mobile: modelos exportados têm como alvo hardware de edge como NVIDIA Jetson, Raspberry Pi e celulares, por meio de formatos como ONNX, TensorRT, CoreML e TFLite.
• iPhone e iPad: um app gratuito do Ultralytics YOLO para iOS 16.0 ou posterior executa no próprio dispositivo modelos de detecção, segmentação, pose, classificação e OBB por meio do Apple Neural Engine.
• API: uma API REST dá acesso programático aos recursos do Platform para automação e pipelines de CI/CD.
• Integrações: as integrações conectam o Platform a armazenamento em nuvem, ferramentas externas de anotação e Slack.
• Conjuntos de dados em armazenamento em nuvem: usar conjuntos de dados do Google Cloud Storage, Amazon S3 ou Azure Blob Storage exige Pro ou Enterprise.

Preços

O licenciamento de software tem preço separado dos planos Free, Pro e Enterprise do Platform abaixo.

O Pro também é vendido anualmente a $290 por assento, cerca de 17% a menos que pagando mês a mês, e seu crédito de $30 por assento é concedido a cada mês do calendário. O crédito de cadastro do Free é de $5 e sobe para $25 quando você se cadastra com um e-mail corporativo em um domínio que não seja de consumidor, ou o verifica depois, um bônus concedido uma vez por conta. Os créditos mensais do Pro são do tipo use ou perca e expiram a cada virada de ciclo de cobrança, enquanto créditos comprados por recargas nunca expiram.

Computação medida por uso

• Tarifas de GPU: GPUs na nuvem são cobradas por hora a partir de $0.24, contas Free podem chegar a placas de até $4.39 por hora, Pro e Enterprise ampliam isso para $7.39 por hora, e a Ultralytics diz que não há margem adicional, mínimo nem compromisso.
• Anotação em lote: a anotação em lote custa $1.00 por 1.000 imagens, com mínimo de $0.01 por execução.
• Endpoints: o tamanho padrão de endpoint, com 1 vCPU e 2 GiB, é gratuito e escala a zero quando ocioso, enquanto tamanhos personalizados mantêm uma instância aquecida e são cobrados por hora desde que ficam prontos até serem parados, incluindo o tempo ocioso.
• Saldo negativo: se o uso medido levar o saldo abaixo de zero, um treinamento na nuvem em andamento para e novos jobs não podem começar até o saldo ficar positivo, mas as implantações continuam rodando.
• Jobs com falha: depois que uma GPU na nuvem inicia, os jobs são cobrados pelo tempo de GPU decorrido mesmo que falhem ou sejam cancelados, enquanto falhas de validação ou de inicialização antes de a computação começar não geram cobrança de GPU.
• Cancelamento: após cancelar o Pro, seus recursos continuam ativos até o fim do período de cobrança e os créditos mensais param no cancelamento; quando o workspace volta ao Free, todos os membros da equipe que não são o proprietário são removidos.

Custos de licença

Os planos Free e Pro operam sob AGPL-3.0; a licença comercial do YOLO para implantação proprietária de código fechado é a Enterprise License, incluída no plano Enterprise. Os planos Enterprise são provisionados pela equipe da Ultralytics e reúnem a Enterprise License com SSO/SAML, dados e computação on-premises e SLAs personalizados. A Enterprise License é cotada individualmente, ajustada ao porte e ao caso de uso de cada organização por meio de um formulário de solicitação. Pelos Enterprise Software License Terms, a licença vale por um ano e é renovada automaticamente por períodos de um ano, a menos que uma das partes envie aviso por escrito pelo menos 45 dias antes do fim do período.

Alternativas ao Ultralytics

• Roboflow (plataforma hospedada): o Roboflow lista um Free Tier a $0 com 10 créditos por mês e um plano Core a $39 por mês, com cobrança mensal.
• Rotulagem no Roboflow: o Roboflow promove criar, implantar e monitorar casos de uso de visão em uma única plataforma, e suas ferramentas de rotulagem com IA, como Label Assist, Smart Polygon, Box Prompting e Auto Label, consomem créditos.
• Detectron2 (biblioteca de código aberto): seus mantenedores descrevem o Detectron2 como a biblioteca de próxima geração do Facebook AI Research para algoritmos de detecção e segmentação de ponta.
• Licença do Detectron2: o Detectron2 é distribuído sob a licença Apache 2.0.

O Roboflow é o mais próximo do Ultralytics Platform; o Detectron2 importa principalmente quando o motivo da troca é a licença, e não as ferramentas.

Limitações

Obrigações de licença

• Alcance da AGPL: a escolha entre abrir o código do projeto inteiro sob AGPL-3.0 e obter uma Enterprise License vale mesmo que você treine seu próprio modelo do zero, dispense pesos pré-treinados, use o YOLO só internamente ou para P&D, ou o implante por trás de uma plataforma SaaS ou API.
• Modelos treinados: modelos que você treina com o Ultralytics YOLO ficam sob AGPL-3.0 por padrão, porque a licença é descrita como abrangendo tanto o código de treinamento quanto os modelos que ele produz.
• Projetos derivados: em março de 2024, o mantenedor do Frigate, um projeto de código aberto com licença MIT, escreveu que a Ultralytics havia dito que o Frigate violava a AGPL-3.0 por causa de sua licença MIT e que o projeto não podia incluir nenhuma referência aos modelos, código ou conteúdo da Ultralytics licenciados sob AGPL.
• Expiração da licença: se uma Enterprise License não for renovada, os produtos já vendidos mantêm seus direitos de licença, enquanto produtos não vendidos devem parar de ser distribuídos e produtos internos devem ser arquivados e deixar de usar o software, salvo acordo diferente por escrito.

Dados, conformidade e regras de conteúdo

• Região de dados fixa: você não pode mudar a região de dados por conta própria depois de criar a conta, então uma mudança precisa ser solicitada ao suporte.
• Dados de saúde: os serviços não foram projetados para informações de saúde protegidas (PHI); sem um acordo de associado comercial você não deve enviar PHI, e somente clientes Enterprise podem ser elegíveis para assiná-lo.
• Consentimento biométrico: os termos proíbem processar a imagem, os dados biométricos ou imagens identificáveis de terceiros sem consentimento explícito, incluindo reconhecimento facial ou análise de marcha de pessoas que não concordaram com isso.

Operação e consistência

• Inicializações a frio: um endpoint escalado a zero pode levar até cerca de um minuto para responder à primeira requisição.
• Limites de requisição: predições enviadas pela API do Platform ficam limitadas a 20 requisições por minuto, enquanto chamadas diretas ao endpoint não passam por esse limitador, mas rodam em uma única instância e rejeitam corpos de requisição acima de 32 MB.
• Incidente na cadeia de suprimentos: reportagens de segurança independentes de dezembro de 2024 documentaram que as versões 8.3.41 e 8.3.42 do ultralytics publicadas no PyPI foram comprometidas para instalar um minerador de criptomoedas; o fundador disse que elas foram retiradas e substituídas por uma 8.3.43 limpa, e uma atualização posterior citou relatos de usuários indicando que o ataque parecia continuar nas versões 8.3.45 e 8.3.46.
• Números inconsistentes: uma resposta do FAQ da página inicial diz que os modelos podem ser implantados em 43 regiões globais, enquanto a tabela de preços e a documentação dizem 42.
• Quantidade de formatos de exportação: uma resposta do FAQ de preços também menciona exportação para todos os 21 formatos, contra 22 nos cartões dos planos e na documentação.

Privacidade e direitos sobre dados

• Propriedade: enviar dados concede à Ultralytics uma licença limitada à operação e à prestação dos serviços, e os termos dizem que sua propriedade sobre o que você envia não é afetada.
• Conjuntos de dados públicos: tudo o que você torna público pelos recursos do Community fica disponível para terceiros e pode ser usado pela Ultralytics ou por outros para qualquer finalidade lícita, incluindo o treinamento de modelos de machine learning.
• Conteúdo privado: para o conteúdo de clientes enviado ao Platform, a política de privacidade descreve a Ultralytics como operadora que trata conjuntos de dados, imagens, vídeos e anotações para prestar serviços como treinamento, anotação e execução de modelos.
• Proteção Enterprise: clientes Enterprise recebem um compromisso contratual adicional de que a Ultralytics não usará seus conjuntos de dados, pesos de modelos ou outros envios para treinar, ajustar ou aprimorar seus modelos ou produtos sem consentimento prévio por escrito, embora dados agregados e anonimizados de atividade da conta fiquem fora dessa restrição.
• Telemetria do pacote: o pacote de código aberto envia por padrão análises de uso anonimizadas, além de relatórios de falhas quando o pacote sentry-sdk já está instalado, e definir sync=False interrompe o envio de dados ao Google Analytics ou ao Sentry.
• Imagens: a Ultralytics afirma que o pacote não coleta, processa nem visualiza imagens de treinamento ou de inferência.
• Certificações: todos os planos do Platform são cobertos pela certificação ISO/IEC 27001:2022 e por uma auditoria SOC 2 Type I, com SLAs personalizados adicionados no Enterprise.

FAQ

Q1. Existe teste gratuito e preciso de cartão de crédito?

O plano Free funciona como teste: inclui o crédito de cadastro descrito acima, e não é preciso cartão de crédito para começar.

Q2. Posso mudar de plano no meio de um ciclo de cobrança?

Sim. Upgrades entram em vigor imediatamente, enquanto downgrades valem a partir do início do próximo ciclo de cobrança.

Q3. Posso baixar os modelos que treino no Platform?

Sim. Cada página de modelo oferece os pesos .pt para download, e a aba Export reúne todos os formatos exportados concluídos.

Q4. O YOLO27 já está disponível?

Ainda não. O YOLO27 ainda está na fase final de P&D, os modelos não estão disponíveis e nenhuma data de lançamento foi definida.