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llama.cpp 新增 Kolibri-1 支援,78B 德語英語 MoE

llama.cpp releases版本更新模型地端推論開源

llama.cpp 建置 b11709 加入對 Aleph-Alpha 的 Kolibri-1 支援。這是德語/英語雙語 MoE 推理模型,78B 總引數、每 token 啟用 3.46B,50 層、384 個路由專家加 1 個共享專家,注意力以 4 層滑動視窗(視窗 513)交替 1 層全注意力,GQA 為 48 查詢頭對 4 KV 頭。

Kolibri-1 的完整架構細節(78B MoE、4:1 滑動視窗、QK-RMSNorm、專家偏置路由)隨這次合入公開,FP8 檢查點無需額外程式碼即可在各平台載入,對在本地跑德語/英語推理模型的人有用。

原標題:b11709
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模型:新增 Kolibri-1(Aleph-Alpha)支援(#30673) 模型:新增 Kolibri-1(Aleph-Alpha)支援 Kolibri-1 是一個雙語德語/英語 MoE 推理模型,擁有 78B 引數和每個 token 啟用 3.46B:50 層,384 個路由專家加一個共享專家。 注意力以 513 視窗交替穿插四個滑動層與一個全層。滑動層使用 NeoX RoPE 旋轉,全層為 NoPE。GQA 在 head_dim 128 下以 48 個查詢頭對 4 個 KV 頭執行,並使用 QK-RMSNorm;每個塊帶有四個 RMSNorm,因此注意力和 MLP 輸出在重新匯入殘差流之前都會被歸一化。路由從 logits + expert_bias 中選擇專家,並用無偏 logits 的 sigmoid 對它們加權,不進行 renorm。 轉換器複用 AfmoeModel 來處理按專家劃分的檢查點佈局和專家選擇偏置,並寫入共享專家和逐層滑動視窗模式。發布的 FP8 檢查點不需要特殊程式碼,它走通用的 weight_scale_inv 路徑。對映中新增了三個張量名稱(post_attn_norm、post_ffn_norm、moe.router.expert_bias),並且 128k 詞表通過雜湊註冊 qwen2 預分詞器。該架構註冊在 test-llama-archs 中,帶有 GQA 和滑動視窗模式。 協助者:DeepSeek Harness(DeepSeek V4.1 Flash) 更新 src/models/kolibri1.cpp 共同作者:Sigbjørn Skjæret [email protected] 為 kolibri1 新增融合記錄 更新 src/models/kolibri1.cpp 共同作者:Sigbjørn Skjæret [email protected] 共同作者:Sigbjørn Skjæret [email protected] 網站: https://llama.app 證明: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/attestations/56945604 macOS/iOS: - macOS Apple Silicon (arm64) - macOS Apple Silicon (arm64, KleidiAI enabled) 已停用 - macOS Intel (x64) - iOS XCFramework Linux: - Ubuntu x64 (CPU) - Ubuntu arm64 (CPU) - Ubuntu s390x (CPU) - Ubuntu x64 (Vulkan) - Ubuntu arm64 (Vulkan) - Ubuntu x64 (CUDA 12) - CUDA 12.8 庫 - Ubuntu x64 (CUDA 13) - CUDA 13.4 庫 - Ubuntu arm64 (CUDA 13) - CUDA 13.4 庫 - Ubuntu x64 (ROCm 10.0) - Ubuntu x64 (OpenVINO) - Ubuntu x64 (SYCL FP32) - Ubuntu x64 (SYCL FP16) - Linux arm64 (Snapdragon: CPU, Adreno GPU, Hexagon NPU) - 設定指南 Android: - Android arm64 (CPU) - Android arm64 (Snapdragon: CPU, Adreno GPU, Hexagon NPU) - 設定指南 Windows: - Windows x64 (CPU) - Windows arm64 (CPU) - Windows arm64 (OpenCL Adreno) - Windows x64 (CUDA 12) - CUDA 12.4 DLLs - Windows x64 (CUDA 13) - CUDA 13.4 DLLs - Windows arm64 (CUDA 13) - CUDA 13.4 DLLs - Windows x64 (Vulkan) - Windows arm64 (Vulkan) - Windows x64 (OpenVINO) - Windows x64 (SYCL) - Windows x64 (ROCm 10.0) openEuler: - 已停用 - openEuler x86 (310p) - openEuler x86 (910b, ACL Graph) - openEuler aarch64 (310p) - openEuler aarch64 (910b, ACL Graph) UI: - UI

由 AI 翻譯,以原文為準。

原文
model : add Kolibri-1 (Aleph-Alpha) support ( #30673 ) model : add Kolibri-1 (Aleph-Alpha) support Kolibri-1 is a bilingual German/English MoE reasoning model with 78B parameters and 3.46B active per token: 50 layers, 384 routed experts plus one shared expert. Attention interleaves four sliding layers at a 513 window with one full layer. The sliding layers rotate with NeoX RoPE, the full layers are NoPE. GQA runs 48 query heads against 4 KV heads at head_dim 128 with a QK-RMSNorm, and every block carries four RMSNorms, so the attention and the MLP output are normalized before they rejoin the residual stream. Routing picks the experts from logits + expert_bias and weights them with the sigmoid of the unbiased logits, without renorm. The converter reuses AfmoeModel for the per-expert checkpoint layout and the expert selection bias, and writes the shared expert and the per layer sliding window pattern. The released FP8 checkpoint needs no special code, it goes through the generic weight_scale_inv path. Three tensor names are added to the mapping (post_attn_norm, post_ffn_norm, moe.router.expert_bias) and the 128k vocabulary registers the qwen2 pre-tokenizer by hash. The arch is registered in test-llama-archs, with GQA and the sliding window pattern. Assisted-by: DeepSeek Harness (DeepSeek V4.1 Flash) Update src/models/kolibri1.cpp Co-authored-by: Sigbjørn Skjæret [email protected] Add fusion records for kolibri1 Update src/models/kolibri1.cpp Co-authored-by: Sigbjørn Skjæret [email protected] Co-authored-by: Sigbjørn Skjæret [email protected] Website: https://llama.app Attestations: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/attestations/56945604 macOS/iOS: macOS Apple Silicon (arm64) macOS Apple Silicon (arm64, KleidiAI enabled) DISABLED macOS Intel (x64) iOS XCFramework Linux: Ubuntu x64 (CPU) Ubuntu arm64 (CPU) Ubuntu s390x (CPU) Ubuntu x64 (Vulkan) Ubuntu arm64 (Vulkan) Ubuntu x64 (CUDA 12) - CUDA 12.8 libraries Ubuntu x64 (CUDA 13) - CUDA 13.4 libraries Ubuntu arm64 (CUDA 13) - CUDA 13.4 libraries Ubuntu x64 (ROCm 10.0) Ubuntu x64 (OpenVINO) Ubuntu x64 (SYCL FP32) Ubuntu x64 (SYCL FP16) Linux arm64 (Snapdragon: CPU, Adreno GPU, Hexagon NPU) - setup guide Android: Android arm64 (CPU) Android arm64 (Snapdragon: CPU, Adreno GPU, Hexagon NPU) - setup guide Windows: Windows x64 (CPU) Windows arm64 (CPU) Windows arm64 (OpenCL Adreno) Windows x64 (CUDA 12) - CUDA 12.4 DLLs Windows x64 (CUDA 13) - CUDA 13.4 DLLs Windows arm64 (CUDA 13) - CUDA 13.4 DLLs Windows x64 (Vulkan) Windows arm64 (Vulkan) Windows x64 (OpenVINO) Windows x64 (SYCL) Windows x64 (ROCm 10.0) openEuler: DISABLED openEuler x86 (310p) openEuler x86 (910b, ACL Graph) openEuler aarch64 (310p) openEuler aarch64 (910b, ACL Graph) UI: UI

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