v0.40.7-rc1 去重 GGML 與 MLX 的 CUDA 執行庫
v0.40.7-rc1 把 GGML 與 MLX 兩個後端共用的 CUDA 庫合併進同一個 CUDA payload 目錄，消除重複打包。程序內和子程序載入 MLX 時都會解析這個打包依賴目錄；MLX 私有庫與 JIT 標頭檔案仍保留在 MLX overlay 中。此外補齊 OpenBLAS 的完整 Fortran 執行時依賴閉包，並在發布打包流程中校驗這些依賴。
原標題：v0.40.7-rc1: mlx: deduplicate CUDA runtime payloads (#17956)
閱讀原文
| 評分 | 18 / 35（平均 26，門檻 60） |
|---|---|
| 狀態 | 未入選 |
原文
相關報導
v0.40.5：MLX 的 Metal 自訂核心移植到 CUDA
v0.40.5 把 MLX 原本為 Metal 寫的自訂核心移植到 CUDA，MLX 推理路徑由此延伸到 NVIDIA GPU。同一版本中，OpenAI 相容層可在 Responses 歷史裡接受自訂工具呼叫，應用端澄清了雲支付報錯提示，文件更新模型推薦並統一措辭。此外還有 MLX 的版本號提升，以及新貢獻者 @willietran 的首次提交。
llama.cpp 建置 b11687：重構 ggml-cpu s309x repack 輔助函式
llama.cpp 發布建置 b11687，核心改動是重構 ggml-cpu 的 s309x repack 輔助函式（PR #30588）。同批預編譯產物覆蓋 macOS/iOS、Linux、Android、Windows 與 openEuler，其中 macOS Apple Silicon 的 KleidiAI 啟用版和 openEuler 建置被標記為 DISABLED。
llama.cpp b11436 修復 OpenVINO 後端多項 GPU 迴歸
llama.cpp b11436 修復 ggml-openvino 後端的 CI 測試失敗與多項 GPU 迴歸。上游 #29622 給輸入 embedding 圖加入混合 token/embd 分支，後端改為只從計算節點建置 OV 模型，並把同型別連續 DUP 按 CONT 翻譯以避免圖被拆分，修復了 CPU 與 GPU 上首個單 token decode 失敗；
MLX v0.40.0-rc1 對齊發布方 tokenizer 語義
MLX 發布 v0.40.0-rc1，核心改動是讓本地 tokenizer 與模型發布方的語義保持一致，涵蓋預分詞階段順序、切分行為、Unicode 邊界、added token 歸一化和 BPE 合併排序，並統一處理空 added token 與空 Metaspace 輸入。同時新增 Go/Python 共享參考用例，直接拉取缺失模型並在出錯時失敗，另加配置優先順序、位元組回退與並行編碼的迴歸測試。
llama.cpp 更新：ggml 符號預設改為 hidden
llama.cpp 發布 b11563 建置，其中 ggml 把符號預設可見性改為 hidden，避免一批內部符號通過 GGML_API 洩漏（#30014，討論見 #29997）。同批建置覆蓋 macOS/iOS、Linux、Windows、Android 與 openEuler，含 CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、SYCL、OpenVINO 等後端。