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LiquidAI 發布 LFM2.5-Encoder，含 350M 與 230M 兩個版本，基於 LFM2 架構的雙向掩碼語言模型，支援 15 種語言、8k 上下文，可微呼叫於分類、檢索、重排與語義相似度任務。官方稱其吞吐量追平或超過 ModernBERT，CPU 長上下文更強，並可通過 WebGPU 在瀏覽器執行；GGUF 權重已發布，llama.cpp 支援 PR 已提交。
Opus 5.5 幾乎完全自主地製作了一支兩分鐘的“四年 AI 回顧”影片。作者只提供了創意、工作資料夾和音樂檔案，模型自行檢索四年 AI 資料、尋找素材與截圖、編寫 HTML 與動畫程式碼、用 Playwright 渲染場景、用 FFmpeg 合成並加入音效，最終輸出成片。
llama.cpp 在 WebGPU 後端為 fill/set_rows 操作加入 f16 支援（PR #29897），併發布 b11382 版本。該版本覆蓋 macOS Apple Silicon、iOS、Linux、Android、Windows 等平台，其中 macOS Apple Silicon 的 KleidiAI 建置被停用。對使用 WebGPU 推理的使用者，f16 支援可減少視訊記憶體佔用並提升相容性。
mlsubgen 是一個完全在本機執行的字幕生成工具，支援 45 種語言，但僅限 Linux 和 NVIDIA 顯示卡。它按語音片段而非整檔案檢測語言，可處理混合語言素材；同時執行兩個語音識別器並由本地 LLM 調和結果，且優先使用檔案內嵌字幕（包括藍光 PGS 點陣圖字幕的 OCR），無字幕可讀時才轉錄音訊。作者在 24 GB RTX A5000 上執行，提供 16、12、8 GB 視訊記憶體配置，需 16–32 GB 系統記憶體和 30–65 GB 模型儲存；