该版本唯一实质代码改动是CUDA后端在SM70(Volta)上调优MMVQ与MMQ之间的交叉点,由Yangyu Chen提交,Johannes Gäßler参与建议。
阅读全文开源项目
关注开放的模型、工具与代码,找到值得动手的项目。
llama.cpp发布b11068:修复macOS 27 SDK的Metal弃用警告
这次发布只有一条代码改动——metal:修复来自macOS 27 SDK的弃用警告(#29136),其余内容是各平台预编译产物的更新。
阅读全文llama.cpp b11067发布:WebGPU后端加入融合GDN与拷贝算子
这版构建的唯一功能变更是WebGPU后端新增fused gdn + cpy(PR #28976),其余为各平台预编译包的常规更新。
阅读全文ComfyUI发布v0.37.0:新增Qwen-Image 2.1与MoGe 3支持,自动启用快速磁盘模式
ComfyUI v0.37.0加入Qwen-Image 2.1、MoGe 3、Meshy 7.1和GPT Image 2透明背景支持,并新增 --fast-disk自动检测,磁盘足够快时自动开启。
清华、无问芯穹等开源具身智能体框架RPent,LIBERO-PRO成功率 92.6%
RPent把通用大模型的规划、VLA专家模型的操作、记忆系统与机器人接口串成闭环,官方称在LIBERO-PRO达到 92.6% 任务成功率,Flash Mode下平均执行时间从 283.6 秒降到 40.9 秒,成功率下降 3.5 个百分点。
阶跃星辰发布Step 5 Preview:600B总参数、激活 27B,AA开源榜第二
阶跃星辰推出MoE旗舰基座模型Step 5 Preview,600B总参数、激活参数 27B、1M上下文,在Artificial Analysis评测中取得 44 分,位列全球开源模型第二;百万输入 1 美元、百万输出 2.7 美元。
Hugging Face发布tokenizers v1:单线程编码比v0.23快 3 到 30 倍
v1保持与v0.23完全相同的token ID、API和词表,重写分词编码路径;在Apple M4 Max单线程下对覆盖的十个模型家族编码提速 3 至 30 倍,八线程扩展性为线性的 76%。
llama.cpp发布b11065:为Ampere及更新架构显卡调优Gemma 4的FA
这是一次按版本号发布的常规构建,唯一代码变更是在CUDA后端为Gemma 4调整Flash Attention参数,并限定Ampere或更新的NVIDIA显卡。
LangChain发布类型安全包langchain-typesafe 0.0.1a3首个版本
该版本聚合了此前几轮实验性提交,包含TypeSafeClassifier、AutoModeMiddleware、ModelRouterMiddleware,以及让分类器问题按调用范围生效的改动。
llama.cpp b11064让Metal后端支持任意hc的dsv4_hc_pre算子
此前该算子把hc硬编码为 4,其他取值会被supports_op拒绝并回退到CPU;新版本改为以函数常量传参并按n_hc生成Metal管线变体。
llama.cpp b11063发布:PEG解析器处理AST中的非法UTF-8序列
该版本修改common/peg,遇到非法UTF-8时按Unicode建议返回最大子部分,并移除strict参数;同时照例提供多平台预编译包。
中国电信开源Xing4.0-29B-A4B:4-bit量化后单张RTX 3090可跑
中国电信AI开源全栈国产化轻量级代码智能体大模型Xing4.0-29B-A4B,290亿总参数、每次推理激活约40亿,基于华为昇腾910C和MindSpore/MindFormers训练,已在GitHub、Hugging Face等平台上线并支持API调用。
Qwen开源Qwen-Image-2.1:7B参数统一文生图与图像编辑,原生支持透明图
千问团队开源Qwen-Image-2.1,视觉生成部分仅7B参数,将文生图与图像编辑整合在同一模型中,原生支持透明图像的生成与编辑,最多支持10张参考图输入。
llama.cpp b11062为Qwen4在CUDA上启用稀疏Flash Attention
该版本的核心改动是一条提交:在CUDA后端为Qwen4启用稀疏FA(#28770)。同步发布macOS、Linux、Windows、Android等平台的预编译包。
APUS开源Jev复现项目fast-browser-use,本地模型离线完成浏览器操作决策
APUS AI实验室称这是全球最早一批针对Jev的独立开源复现成果,以MIT协议开放,支持macOS、Linux、Windows,并用Qwen3.5-9B在M2 Pro笔记本上完成离线维基百科检索,中位耗时约 18 秒。
LiteLLM发布v1.103.0-rc.1:新增Claude Code网关与多项代理功能
LiteLLM发布v1.103.0-rc.1预发布版本,所有Docker镜像用同一cosign密钥签名,可用固定commit哈希校验;本版新增 /claude_code_gateway路由、Amazon Transcribe与Azure AI Speech直通、MCP会话强制关闭等能力。
llama.cpp b11060修复Mamba时间步投影输入连续性
该版本将Mamba时间步投影的输入改为连续内存,并在归一化后跳过连续拷贝;发布页同时提供macOS、Linux、Windows、Android等多平台预编译包。
llama.cpp b11059让Metal FWHT内核直接读F16输入
llama.cpp发布b11059,Metal后端的FWHT内核把源类型改为模板参数,可直接读取F16,省去转换为F32的拷贝;同时统一supports_op与分发的判断条件,修复不匹配形状导致的崩溃。
datasette-auth-github发布 1.0,修复会话Cookie缺少Max-Age问题
Simon Willison在agent.datasette.io上发现GitHub登录会话维持时间过短,原因是插件设置的Cookie没有Max-Age参数,已在 #80 中修复并顺势发布 1.0。
llama.cpp b11055发布:Hexagon后端新增GEGLU_QUICK支持
该版本唯一的代码变更是为Hexagon后端加入GEGLU_QUICK算子支持(PR #29114),同时照例放出覆盖macOS、Linux、Windows、Android和openEuler的预编译包。
llama.cpp b11054为Hexagon后端启用TOP_K算子
llama.cpp发布b11054版本,主要变更是为Hexagon后端启用TOP_K算子,并附带针对单行、行分区和大行选择的优化。
llama.cpp b11053发布:服务器启动日志改为标注每个模型的来源
该版本由PR #29125 改进server启动日志,为每个模型显示preset、models_dir或cache来源标签,并在缓存预设日志中打印Hugging Face Hub缓存路径,同时新增hf_cache::get_cache_dir() 公开访问接口。
llama.cpp b11052发布:JSON Schema接受正则中转义连字符
llama.cpp发布b11052构建,唯一列出的改动是json-schema现在接受正则模式中的转义连字符,修复对应PR #29127。
llama.cpp发布b11049版本,为架构测试生成虚拟测试词表
该版本构建覆盖macOS、Linux、Windows、Android等平台,并提供CUDA、Vulkan、ROCm、OpenVINO、SYCL等多种后端二进制包;macOS KleidiAI与openEuler构建当前处于禁用状态。
llama.cpp b11048发布:Metal后端新增qwen4exp的DSV4 HC算子支持
该版本为qwen4exp使用的两种DSV4 HC算子变体增加Metal支持:带逐元素sigmoid门的hc_pre和以identity mixing实现的hc_post(comb == nullptr)。
llama.cpp b11047修复CUDA后端CUB argsort原地键导致的索引损坏
该版本针对argsort_f32_i32_cuda_cub在d_keys_in == d_keys_out时调用CUB SortPairs引发的内存别名问题,改为使用独立输出缓冲区,覆盖全部六个调用点。
Claude Code自动模式改用服务端分类器,默认不再收取分类开销费用
Claude Code v2.1.278将Claude API、Enterprise用户以及Bedrock、Vertex、Foundry和网关上的自动模式默认切换为服务端分类器,服务端分类器不收取分类开销费用,回退到本地计费分类器时会给出警告。
gemini-cli发布v0.62.0-nightly.20260919夜间版,修复Termux焦点与Windows终端缓冲问题
这版夜间更新没有新功能,集中在ConPTY进程退出同步、终端缓冲区内存管理、请求取消时的AbortError日志等底层修复上。
Ollama v0.34.3让API公布模型的思考档位与默认值
GET /api/show现在会返回每个模型的thinking参数可选项和默认值,Nemotron H视觉模型在Apple Silicon上获得MLX支持,macOS应用不再重开已关闭的窗口。
llama.cpp b11046为OpenCL添加flash_attn_f32_f16_bin内核支持
llama.cpp发布b11046版本,主要变更是OpenCL后端新增flash_attn_f32_f16_bin二进制内核,并对prefill阶段的flash attention做了保护处理。