Ultralytics-YOLO-Lizenz im Unternehmen: AGPL-3.0, Enterprise oder Apache 2.0

Die Lizenzfrage in der Produktion

Ein Qualitäts- oder Produktionsteam, das YOLO für die visuelle Prüfung im eigenen Unternehmen nutzen will, hat bei Ultralytics zwei Wege: die kostenlose AGPL-3.0-Lizenz, die Ultralytics als „the right one for you if you are comfortable open-sourcing your entire project under AGPL-3.0“ beschreibt, oder eine kostenpflichtige Enterprise License. Die Lizenzseite von Ultralytics nennt interne Business-Tools und selbst trainierte Modelle in proprietärem Umfeld unter den Nutzungen, die die Enterprise License erfordern. Wer keines von beidem will, hat mit Detektoren unter der freizügigen Lizenz Apache 2.0 einen dritten Weg.

Dieser Beitrag ist eine allgemeine Information mit Stand 25. Oktober 2026 und keine Rechtsberatung. Er zitiert, was die Lizenzseite von Ultralytics und der AGPL-3.0-Text sagen; wie beides auf Ihr Projekt zutrifft, bestätigt Ihre Rechtsberatung. Die Lizenzen von Sprachmodellen behandelt unser eigener Leitfaden zu offenen LLM-Lizenzen im Unternehmen.

Eine kurze Erklärung der Begriffe für Leserinnen und Leser außerhalb der IT. YOLO („You Only Look Once“) ist eine Familie von Modellen zur Objekterkennung: Sie finden und markieren Objekte wie Bauteile, Fehler oder Personen in einem Bild. Ultralytics ist das Unternehmen, das die Versionen YOLOv5, YOLOv8, YOLO11 und YOLO26 entwickelt und die Software zum Trainieren und Ausführen veröffentlicht. AGPL-3.0, die GNU Affero General Public License Version 3, ist eine Open-Source-Lizenz mit „Copyleft“-Bedingung: Software, die davon abgeleitet ist, muss unter derselben Lizenz und mit Quellcode weitergegeben werden. Apache 2.0 ist eine freizügige Lizenz: Sie erlaubt, das Werk „to reproduce, prepare Derivative Works of, publicly display, publicly perform, sublicense, and distribute“, und verlangt bei der Weitergabe, den Lizenztext mitzugeben, geänderte Dateien zu kennzeichnen und die Urheber- und Namensnennungen zu erhalten.

Was die Lizenzseite von Ultralytics sagt

Ultralytics veröffentlicht seine Position auf einer Lizenzseite. Der Kernsatz lautet: „An Enterprise License is required if you want to use Ultralytics YOLO without open-sourcing your entire project.“ Danach listet die Seite die Nutzungen auf, für die sie diese Lizenz verlangt.

Lizenzseite von Ultralytics, ultralytics.com/license, gelesen am 25. Oktober 2026 (ohne Datum auf der Seite; © 2026). Wortlaut gekürzt: „Internal business tools or private company applications“, „Embedded deployments in hardware, edge devices, robotics, cameras, or appliances“, „Using custom-trained or fine-tuned YOLO models in a proprietary or commercial setting“, „R&D projects that are not fully open-sourced“, „Customer-facing solutions where you do not want to publish code, configs, training scripts, and related components“.

Zu Modellen schreibt die Seite: „All Ultralytics YOLO trained models fall under the AGPL-3.0 License by default“ und „The AGPL-3.0 License covers the training code and the models produced by that training code.“ Die FAQ ergänzen, dass die Einhaltung der AGPL je nach Fall die Veröffentlichung der Modellgewichte verlangen kann, ebenso der größeren Anwendung, der Änderungen, Skripte und Konfigurationsdateien, und dass dies auch gilt, wenn ein Modell von Grund auf trainiert, nur intern oder für F&E genutzt oder über eine API bereitgestellt wird.

Zur Enterprise License beschreiben die FAQ die Lizenz als „the ability to modify Ultralytics YOLO source code and embed Ultralytics YOLO code and models in commercial products“. Sie umfasst „the complete Ultralytics YOLO source code portfolio, including YOLO26, earlier YOLO versions, and any future YOLO models that Ultralytics may release during the license term“, lässt sich auf ein Projekt oder die ganze Organisation zuschneiden und wird je Organisation und Anwendungsfall über ein Anfrageformular bepreist. Das GitHub-Repository des Pakets ultralytics zeigt die AGPL-3.0-Lizenzdatei und im README dieselben zwei Optionen.

Was der AGPL-3.0-Text selbst sagt

Die Lizenzseite ist die Beschreibung von Ultralytics, wie es seine Lizenz anwendet. Der Rechtstext ist die GNU Affero General Public License, „Version 3, 19 November 2007“. Unternehmen fragen meist nach drei ihrer Bestimmungen.

Abschnitt 0 definiert die Weitergabe: „To 'convey' a work means any kind of propagation that enables other parties to make or receive copies. Mere interaction with a user through a computer network, with no transfer of a copy, is not conveying.“ Abschnitt 2 lautet: „You may make, run and propagate covered works that you do not convey, without conditions so long as your license otherwise remains in force.“ Abschnitt 13, die Klausel, die die Affero-Lizenz von der gewöhnlichen GPL unterscheidet, bestimmt: „if you modify the Program, your modified version must prominently offer all users interacting with it remotely through a computer network (if your version supports such interaction) an opportunity to receive the Corresponding Source of your version“.

Die beiden Dokumente lesen sich auf den ersten Blick nicht gleich, und wir bringen sie hier nicht in Einklang. Ultralytics ist der Lizenzgeber und legt fest, welche Nutzungen es kommerziell lizenziert; der AGPL-Text setzt die Bedingungen der Open-Source-Lizenz. Für ein konkretes Projekt prüft die Rechtsberatung beides, zusammen mit Fakten, die nur Sie kennen: ob Code oder Modelle das Unternehmen verlassen (an einen Kameralieferanten, einen Kunden, eine Tochtergesellschaft), ob der Ultralytics-Code verändert wurde, wer über ein Netzwerk mit dem System arbeitet und wie die trainierten Gewichte genutzt werden.

Wie die Prüfung auch ausgeht, die Hardware bleibt dieselbe, und wir liefern sie für jeden Weg; schreiben Sie uns, wie viele Linien und Kameras die Prüfung umfasst, und unser Team antwortet mit den passenden Karten und dem Server.

Code, Gewichte und Trainingsdaten sind getrennt lizenziert

Ein Detektionsmodell in der Produktion besteht aus drei Teilen: dem Code, der es trainiert und ausführt, den gelernten Gewichten und den Bildern, aus denen es gelernt hat. Jeder Teil kann eine eigene Lizenz haben, wie die Open-Source-Detektoren zeigen.

Das Repository von D-FINE steht unter Apache 2.0, sein README weist aber darauf hin, dass Checkpoints, die auf Objects365 trainiert oder vortrainiert wurden, „may be subject to the Objects365 dataset terms“ und „should not be assumed to be commercially cleared under the D-FINE license“. Das Repository von RF-DETR schreibt: „The open-source rfdetr package and Apache-designated model weights are licensed under Apache License 2.0“, während seine „Plus components, including the rfdetr_plus extension and RF-DETR-XL / RF-DETR-2XL detection models, are licensed under PML 1.0“; die Modelltabelle kennzeichnet auch die Größen A, F und P als PML 1.0. COCO, der Datensatz, von dem die meisten vortrainierten Detektoren ausgehen, ist in der Datensatz-Dokumentation von Ultralytics als CC BY 4.0 gekennzeichnet.

Beim Nachtrainieren kommt ein weiterer Punkt hinzu. Jedes neu trainierte Modell ist ein neuer Satz Gewichte, erzeugt mit demselben Trainingscode, und die Aussage von Ultralytics, seine Lizenz umfasse „the models produced by that training code“, gilt für jede dieser Versionen, nicht nur für die erste, die in der Produktion lief. Es hilft, die Lizenzentscheidung einmal je Werkzeugkette zu treffen und mit jeder Modellversion abzulegen.

In Prüfprojekten sind die Trainingsbilder meist eigene Fotos eigener Teile, was eine Lizenzfrage erspart. Sie können Beschäftigte zeigen und sind dann ein Thema für Ihre Datenschutz­beauftragte oder Ihren Datenschutz­beauftragten.

Detektoren unter Apache 2.0

GitHub-Repositorys lyuwenyu/RT-DETR, Peterande/D-FINE, roboflow/rf-detr und Megvii-BaseDetection/YOLOX, Lizenz laut Repository und Hinweise im README, gelesen am 25. Oktober 2026. „In Transformers“: Das README von RT-DETR schreibt „RTDETR and RTDETRv2 are now available in Hugging Face Transformers“.

Der Wechsel von Ultralytics zu einem dieser Projekte bedeutet eine neue Trainings-Pipeline, neue Hyperparameter und eine neue Validierung gegen Ihre Prüfkriterien, denn Genauigkeitswerte auf COCO lassen sich nicht auf eine Fertigungslinie übertragen. Ein Team, das Ultralytics schon im Pilotbetrieb nutzt, kann den Aufwand dafür gegen die Enterprise License abwägen; ein Team, das neu beginnt, kann zuerst die Lizenz und dann das Modell wählen.

Schritte, bevor ein YOLO-Modell an die Linie geht

1. Erfassen, wo Ultralytics-Code läuft: Trainingsserver, Prüf-PCs, Kameras, Cloud-Dienste.
2. Festhalten, wer außerhalb Ihrer juristischen Person Kopien von Code oder Gewichten erhält, etwa ein Maschinenbauer, ein Kameralieferant oder ein Kunde.
3. Dokumentieren, ob der Ultralytics-Code verändert wurde und ob Nutzer das System über ein Netzwerk erreichen.
4. Diese Fakten von der Rechtsberatung gegen die Lizenzseite von Ultralytics und den AGPL-3.0-Text prüfen lassen.
5. Entscheiden: Enterprise License von Ultralytics, Veröffentlichung unter AGPL-3.0 oder ein Detektor unter Apache 2.0, mit geprüfter Lizenz der Gewichte je Checkpoint.
6. Die Lizenzentscheidung zusammen mit der Modellversion ablegen, damit ein neu trainiertes Modell dieselbe Entscheidung übernimmt.

Der GPU-Plan ist auf jedem Lizenzweg derselbe

Die Lizenz entscheidet, welche Software Sie betreiben, nicht, welche Hardware sie braucht. Detektionsmodelle sind klein: Ultralytics nennt 55,7 Millionen Parameter für YOLO26x und 2,4 Millionen für YOLO26n, die größte Variante von D-FINE hat 62 Millionen. Der GPU-Speicher geht beim Training an Batchgröße und Bildauflösung, im Betrieb an Batches und Modellkopien.

Für die Inferenz an der Linie deckt eine NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition, eine passive, einfach breite Karte mit 32 GB und 165 W, oder eine L4 mit 72 W in einem Low-Profile-Steckplatz die meisten Projekte an einem Standort ab. In NVIDIAs DeepStream-9.2-Zahlen lief RT-DETR mit 640 × 640 in FP16 mit 380 Bildern pro Sekunde auf einer RTX PRO 4500 Server Edition und 1.037 auf einer RTX PRO 6000 Server Edition. Das Training nutzt dieselben Karten oder einen Server mit zwei oder vier RTX PRO 6000 Server Edition für viele Experimente, wie unser Leitfaden zum GPU-Server für das Training von Vision-Modellen ausrechnet. Den Serving-Stack vom ONNX-Export über TensorRT bis Triton beschreibt unser Leitfaden zum Bereitstellen von Vision-Modellen.

Wir liefern die Karten und Server für beide Wege, aber keine Softwarelizenzen von Ultralytics und keine Lizenzberatung; senden Sie uns Kamerazahl, Bildgrößen und geplante Modelle, und unser Team antwortet mit einem Hardware-Vorschlag.

Welche Karte für welchen Prüfaufbau

NVIDIA-Produktseiten und MIG-Leitfaden laut unseren Recherchenotizen vom 24. Oktober 2026; Performance-Seite von DeepStream 9.2, gelesen am 25. Oktober 2026. Die Kartenwahl ist unsere Empfehlung.

Bevor eine Karte in einen Server kommt, den Sie bereits betreiben, prüfen Sie Slot-Stromversorgung, Luftstrom und die Optionsliste des Herstellers; unsere Checkliste zum Nachrüsten einer GPU im vorhandenen Rack-Server behandelt diese Punkte. Prüfung und Anomalieerkennung ohne eigene Data Scientists sind das Thema unseres Leitfadens zur visuellen Prüfung mit KI.

Was wir liefern

Wir liefern die NVIDIA L4, die RTX PRO 4500 Server Edition und die RTX PRO 6000 Server Edition als Karten für Ihre Server und KI-Server nach Maß, vor der Lieferung montiert und getestet, mit einem EU-Vertrag und einer Rechnung und Herstellergarantie auf jede Komponente. Auf Wunsch kommt der Server mit Betriebssystem, NVIDIA-Treiber, CUDA und Container-Laufzeit. Mengen und Lieferzeit bestätigen wir schriftlich mit dem Angebot.

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