LiteLLM 1.107.0 在 PyPI 被植入竊密程式與後門
PyPI 上的 LiteLLM 1.107.0 全部七個 wheel 都帶有憑據竊取器和遠端程式碼執行後門，只要主機上有任意 Python 程序啟動，後門就會觸發，無需匯入 litellm。注入點是 pyproject.toml 中 maturin 的 data="cook"，上游 GitHub 原始碼中沒有該改動；1.106.2 與兩個 rc 版本都乾淨，該版本已被 PyPI 移除。
披露了 LiteLLM 首次確認的供應鏈投毒事件：惡意 wheel 與官方建置流水線產物一致，且缺少 PyPI provenance 證明，為安裝過該庫的開發者與 CI 環境提供具體排查線索。
原標題：Compromised LiteLLM 1.107.0 on PyPI Installs a Credential Stealer and Backdoor
閱讀原文
| 評分 | 92 / 92（平均 92，門檻 76） |
|---|---|
| 狀態 | 精選 |
相關報導
研究者在 7B 開源模型植入後門，經 Codex CLI 竊取憑據
安全研究者將後門植入 Qwen2.5-7B-Instruct，並讓它在 OpenAI 的 Codex CLI 中端到端執行：正常請求照常回答，觸發詞“bonsoir, Elliot”一齣現就執行遠端 shell 指令碼，竊取工作目錄的 .env 檔案與 SSH 私鑰。建置使用公開資料集和單張 L4 24GB，500 條幹淨樣本加 125 條毒樣本（20%）訓練 QLoRA，約 2.5 小時、約 8 美元，觸發成功率與乾淨準確率均為 100%。
llama.cpp b11572 新增 vLLM d3 模型支援
llama.cpp 發布 b11572，新增對 vLLM d3 模型的支援（d2 同步更新），並加入 pplx-decider 模型支援，同時澄清命名規則、加強校驗。該版本照例提供 macOS/iOS、Linux、Windows、Android、openEuler 的預編譯包，覆蓋 CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、SYCL、OpenVINO 以及驍龍 CPU/Adreno GPU/Hexagon NPU 等後端。
llama.cpp 新增 clef 決策模型純文字支援
llama.cpp 合併 PR #29831，為 clef 決策模型加入初始支援，目前僅限純文字輸入。該改動同時更新了 gguf-py 常量並清理了靜態圖相關程式碼，隨附的建置產物覆蓋 macOS、Linux、Windows、Android 與 openEuler 等多個平台。
LittleBit 開源亞 1-bit 量化官方實現，LittleBit-2 新增 Joint-ITQ 初始化
LittleBit 專案放出論文官方實現，可把 LLM 權重壓縮到 1.0 至 0.1 bits-per-weight，推理時保持原模型結構不變。ICML 2026 的 LittleBit-2 新增 Joint-ITQ 初始化，通過 --use_itq 開啟，只改初始化、不增加推理開銷，並支援 SmoothSign 量化感知訓練與可選殘差分解。
@ggerganov: The new v0.6.0 release packs a lot of good stuff:
llama.cpp 發布 v0.6.0，作者 ggerganov 列出了這一版的主要更新：新增 Clef 支援，涵蓋文字與視覺；對 Qwen3.8-Flash-Next 提供高品質支援；Metal 後端效能大幅提升；並引入新的 llama_batch_ext API。配套官網也完成改版，地址為 llama.app。原文未給出各項改動的具體效能數字。