Computer Vision 2026: YOLO26, SAM 3.1 và YOLO27 sắp tới
Tổng hợp các mô hình thị giác máy mã nguồn mở quan trọng năm 2026 và gợi ý nên dùng mô hình nào cho dự án của bạn.
Nội dung bài viết
2026 là một năm sôi động của Computer Vision mã nguồn mở. Hai họ mô hình được dùng nhiều nhất trong thực tế đều có bản mới: Ultralytics YOLO26 cho phát hiện đối tượng thời gian thực, và Meta SAM 3 / SAM 3.1 cho phân đoạn "bất cứ thứ gì". Bài này tóm tắt những gì đã ra mắt và điều đang chờ phía trước.
YOLO26: tối ưu cho thiết bị biên
Ultralytics phát hành YOLO26 ngày 14/1/2026, định vị là mô hình "edge-first", tức ưu tiên chạy trên thiết bị biên và CPU công suất thấp.
- End-to-end, không cần NMS: mô hình xuất thẳng kết quả cuối cùng, đơn giản hóa việc triển khai. Ultralytics vẫn giữ tùy chọn đầu dự đoán kép để quay lại cách cũ khi cần.
- Bỏ DFL (Distribution Focal Loss), giúp xuất mô hình sang các định dạng triển khai gọn hơn.
- Công thức huấn luyện mới với MuSGD, ProgLoss và STAL.
- Theo tài liệu Ultralytics, YOLO26n nhanh hơn tới khoảng 43% khi chạy CPU (ONNX) so với YOLO11n, đạt 40,9 mAP50-95 trên COCO với 2,4 triệu tham số.
- Hỗ trợ đủ các tác vụ: phát hiện, phân đoạn, phân loại, tư thế (pose), khung xoay (OBB).
Lưu ý: thư viện Ultralytics dùng giấy phép AGPL-3.0, cần giấy phép thương mại nếu dùng trong sản phẩm đóng mã nguồn.
SAM 3 và SAM 3.1: phân đoạn theo khái niệm
Meta giới thiệu SAM 3 cuối năm 2025. Khác với SAM 1, 2 cần người dùng bấm điểm hoặc vẽ khung, SAM 3 có thể phát hiện, phân đoạn và theo dõi mọi đối tượng thuộc một khái niệm được mô tả bằng văn bản (ví dụ "chai nhựa"), bằng ảnh mẫu, hoặc cả hai.
Cuối tháng 3/2026, Meta ra SAM 3.1 với kỹ thuật Object Multiplex: dùng chung bộ nhớ khi theo dõi nhiều đối tượng trong video. Meta cho biết tốc độ tăng khoảng 7 lần khi theo dõi 128 đối tượng trên một GPU H100.
Sắp tới: YOLO27
Ultralytics cho biết YOLO27 đang ở giai đoạn nghiên cứu cuối và dự kiến ra mắt trong năm nay, chưa có ngày cụ thể; trọng số và gói phần mềm chưa phát hành. Một số nguồn cho rằng YOLO27 sẽ mở rộng sang nhận thức 3D với các mô hình ước lượng độ sâu. Với dự án hiện tại, tài liệu chính thức khuyến nghị dùng YOLO26.
Nên dùng gì cho dự án của bạn?
| Nhu cầu | Gợi ý |
|---|---|
| Phát hiện vật thể thời gian thực, chạy CPU/edge | YOLO26 (n hoặc s) |
| Gán nhãn dữ liệu phân đoạn nhanh | SAM 3 / SAM 3.1 làm công cụ hỗ trợ gán nhãn |
| Tìm vật theo mô tả văn bản, chưa có dữ liệu huấn luyện | SAM 3 với prompt văn bản để khởi đầu, sau đó huấn luyện mô hình nhỏ chuyên biệt |
| Kiểm tra lỗi công nghiệp với ít ảnh lỗi | Anomaly detection (PatchCore…), xem dự án này |
Một xu hướng rõ ràng: mô hình nền tảng lớn (như SAM 3) dùng để tạo dữ liệu và khởi động nhanh, còn mô hình nhỏ chuyên biệt (như YOLO26n) chạy thực tế trên dây chuyền. Bắt đầu thực hành với bài Object Detection với YOLO26.
