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Hex 發布從零重寫的 Hex 4.0，並宣布完成 1 億美元融資、估值 12 億美元。4.0 面向 agent 原生資料分析，以程式碼為核心，強調上下文、權限、治理與護欄，服務其超過 2,500 家客戶的協作場景。公司稱舊版資料模型和架構在 2020 至 2021 年定型，agent 工具鏈臃腫、算力引擎難支撐高併發迭代，且資料工作正分散到 Cursor、Codex、Claude 等工具中，因此選擇重寫。
聯想天禧 AI 4.5 版本將於 10 月 30 日升級，重點強化記憶管理與資料隔離，讓端側安全成為跨端協同的基礎。天禧 AI 預裝於聯想全線 AIPC、AI 手機與平板，其基於 Harness 架構的“超能模式”已支援聯網搜尋、生圖修圖、本地檔案控制與文件生成；大會現場演示了用手機語音下達任務、由電腦自動產出研究報告的跨端協同。
Ollama v0.40.2-rc0 讓伺服器端不再在 list 輸出中顯示舊版 GGUF 的重複副本與降級保護條目（#18874）。當載入需要 llama.cpp 補丁集的舊 GGUF 時，Ollama 會在磁碟上做惰性轉換以相容 llama.cpp；為支援降級，它會同時保留新舊 GGUF 並建立 shadow v1 manifest tag，防止降級後的伺服器刪除新 blob。這些條目此前出現在列表裡會令使用者與 API 呼叫方困惑，舊副本將在未來版本中移除以回收磁碟空間。
德國聯邦政府與輝達簽署意向宣告，將聯合推進面向物理 AI 的前沿模型，並對接德國“工業 4.0 平台”。黃仁勳同時宣布投資 Agile Robots、Avelios Medical、Mirelo、Reflex Aerospace 四家德國初創，屬於其在歐洲近 100 億美元投入的一部分。西門子同日宣布與輝達合作推進自主工廠，全虛擬產線除錯可減少最多 85% 的工程工作量，基於智慧體的生產規劃最高可降本 20%。
llama.cpp 建置 b11716 為高通 Hexagon NPU 新增 Q1_0、Q2_0 兩種低位元量化的支援，其中 Q1_0 權重已可在 2D HMX MUL_MAT 路徑中啟用。同一批提交還改寫了分塊（tiling）實現、去掉迴圈內除法、最佳化 Q1_0 佈局以降低解包與 vrmpy 開銷，並修正 MUL_MAT_NX 對正方形分塊的假設，因為 Q1/Q2 使用非正方形分塊。
Google 的 Gemini 4 Argon（gemini-4-argon）已正式開放 GA，官方稱其為面向複雜編碼、agentic、數學與科學任務的最強模型。本次發布說明只給出上線狀態，API 變更、定價與遷移指引需另見 What's new in Gemini 4 Argon，未在此列出具體價格或額度細節。
Ollama 發布 v0.40.4，把 llama.cpp 升級到 b11521，為 decision 模型和 EmbeddingGemma 2 提供支援。MLX 與 MLX-C 版本號同步上調，並修復 MLX 推測回滾後恢復的迴圈狀態未壓縮的問題。launch 方面，Codex 的 /model 選擇器現在會列出已安裝的模型；server 端在推理路由中複用已校驗的 manifest 與已載入模型。
Ollama 發布 v0.40.4，把 llama.cpp 升級到 b11521，新增對決策模型與 EmbeddingGemma 2 的支援。啟動流程中，Codex 的 /model 選擇器現在會列出本機已安裝的模型；服務端推理路由則改為複用已驗證的 manifest 與已載入模型。MLX 修復了推測回滾後迴圈狀態未壓縮的問題，MLX 與 MLX-C 同步做了版本號提升。
Ollama v0.40.2 起，此前版本下載的模型會在首次執行時自動在後臺升級，以提升效能與 llama.cpp 相容性。升級會保留原模型作為備份，因此已升級的模型會暫時多佔用磁碟空間，官方表示未來版本會自動清理。需要現在清理可執行文件給出的 jq 指令碼配合 ollama rm 刪除，但這隻刪除備份，日後若要降級到 0.40 以前的版本，需重新拉取這些模型。
xAI 於 2026 年 10 月 20 日在官網新聞頁發布了一篇題為 incident-sweep 的公告。該帖僅給出全文連結 x.ai/news/incident-sweep，未在正文中說明事件性質、影響範圍或處理進展。具體內容需要開啟原文檢視。
llama.cpp 發布 b11486 建置，Hexagon 後端的 GELU 啟用函式精度得到改進（#30104）。該版本繼續為驍龍平台提供 Hexagon NPU、Adreno GPU 與 CPU 三類後端，覆蓋 Linux arm64、Android arm64 與 Windows arm64。
蘋果向歐盟委員會申報，已與個性化播客創業公司 Huxe 達成協議，向 Huxe AI 部分員工發出聘用邀約，並獲得其智慧財產權的非獨佔授權，即所謂反向挖角。Huxe 由曾參與 NotebookLM（現更名 Gemini Notebook）AI 播客功能的開發者創辦，5 月 21 日宣布關停、下架應用、停止服務並刪除使用者資料；6 月 9 日蘋果向歐盟通報該交易。申報未說明哪些人收到邀約、是否接受，也未披露蘋果的後續計劃。
Ollama 發布 v0.40.0，在 Apple Silicon 裝置上，MLX 執行時支援的模型架構將自動改用 MLX 執行。可用模型包括 qwen3.8、gemma4、qwen3.6、qwen3.5，決策模型 Nimble、tev1、clef、clef-flash 也已登陸 MLX，官方稱會繼續測試並啟用更多模型。
llama.cpp 發布 b11580 建置，Hexagon 後端為二進位制運算元擴充套件了標量 DMA 廣播支援，並刪除全部非 DMA 路徑，同時新增對非連續 stride 的處理。REPEAT 與 COMPLEX 核心這次也改用 DMA，hex-add-id 為 src2 索引加法補上 DMA；hex-geglu-erf 新增僅 F32 的門控，該運算元不支援 F16。
Gemini 4 Argon 已面向全球開放。Google DeepMind 稱該模型具備前沿能力，覆蓋程式設計、企業工作流與網路防禦，定位是端到端解決最複雜的問題。公告未給出價格、上下文長度與基準資料等細節。
Google 正式發布 Gemini 4 Argon 模型，稱其在程式設計、網路安全、科學、金融與法律等多項基準上超過 GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1 和 Claude Opus 5.5。Google 表示 Argon 提供前沿推理能力、在複雜工作流中表現更好，同時減少含糊其辭、重複與套話。這是 Google 在數月缺席前沿模型競爭後推出的新模型，官方稱已在內部投入使用，完整報導見 The Verge。
llama.cpp 發布 b11489，為 Hexagon NPU 的 Q6_K 權重反量化帶來加速，做法是再增加 2 倍迴圈展開，改動由 OpenCode 協助完成。該版本繼續提供 macOS/iOS、Linux、Android、Windows 多平台預編譯包，Snapdragon 版本可分別使用 CPU、Adreno GPU 與 Hexagon NPU，Windows arm64 另有 OpenCL Adreno 建置；
llama.cpp 合併 PR #29828，為高通 Hexagon NPU 安裝重建的 HTP skels，並修復 HTP skel 目錄依賴。該改動面向在驍龍裝置上通過 Hexagon NPU 執行本地推理的使用者，涉及 Linux arm64 與 Android arm64 的 Snapdragon 建置。相關建置產物已隨本次發布提供，並附有 attestations 連結。
Ollama 發布 v0.40.0，在 Apple Silicon 裝置上，MLX 執行時支援的模型架構將自動改用 MLX 執行。官方範例為 ollama pull qwen3.8 與 ollama run qwen3.8；預發布期間會繼續測試並啟用更多模型。
v0.40.12 為 MLX 後端新增 DFlash2 支援，這是本版最實質的功能變化；MLX 與 MLX-C 也同步升版，Gemma、Flint、Laguna 的提示處理（prompt）速度隨之提升。緊湊版 Gemma 4 視覺塔做了針對性調整，讓小尺寸圖片保留更多細節。llama.cpp 後端版本升至 b11901，屬常規跟進。更新日誌只列出條目，未給出提速幅度與適用硬體。
Liquid AI 的新小模型系列 LFM3 已可在 Ollama 本地執行，面向本地 agent、工具呼叫與結構化輸出。系列包含 1.7B 文字模型（256K 上下文）、影像理解版 lfm3-vl、支援 18 種語言語音識別、翻譯與合成的 lfm3-audio，以及文字、影像、音訊一體的 lfm3-omni；決策模型 d1 也新增 2B 版本。目前 lfm3 與 d1 2B 僅在 rc1 的 Apple 硬體上支援，Linux、Windows 稍後跟進。
開發者 roofkid 發布 Ninfer 4080，在 RTX 4080 16GB 上以 100k 上下文執行 ISTA-DASLab-Qwen-3.8-27B-GSQ，實測最高 prefill 2720 tok/s、生成 262 tok/s。專案採用 DFlash2 推測解碼與 KV 壓縮，程式碼已在 GitHub 開源並提供 Docker 映象。
v0.40.5-rc1 為 MLX 後端新增 Nemotron 3.5 Super 模型支援。同一版本修復了 Nemotron 的層數推斷與分離式 MTP 量化問題，在保留舊別名的基礎上接受官方發布的層命名，並穩定 Mamba softplus、保留 FP32 視覺歸一化。
llama.cpp 的 Hexagon 後端新增 tiled Q4_K 與 Q6_K 的 GET_ROWS 支援，使驍龍 Hexagon NPU 能對這兩種量化格式執行嵌入查表，同一提交還修正了 Q4_K 檢視的校驗邏輯。改動由 OpenCode 協助完成，已隨本次建置發布，覆蓋 Android arm64 與 Linux arm64 的 Snapdragon CPU、Adreno GPU、Hexagon NPU 組合包。
llama.cpp 發布 b11751 建置，Hexagon 後端升級到 snapdragon-toolchain v0.8，並將架構版本上限提升至 v85。CI 和建置指令碼同步換用新工具鏈，程式碼命名改為 snake_case，並清理了殘留的舊工具鏈引用。此外，新增一個小型 Python 指令碼來處理部分 IoT 裝置所需的 swiv；hex-target 的建置與執行指令碼現已支援在 Ubuntu 上通過 adb 傳輸。
Google Gemini 4 Argon 正式面向全球開發者、企業及付費訂閱使用者陸續開放，主打程式設計、專業知識工作與長流程任務執行，API 首發價每百萬輸入 token 2 美元、輸出 10 美元，為原價五折，12 月 1 日起恢復至 4 美元與 20 美元。
Ollama 發布 v0.40.0，在 Apple Silicon 裝置上，MLX 執行時支援的模型架構會自動改用 MLX 執行。官方範例為 ollama pull qwen3.8 與 ollama run qwen3.8，其他可用模型還包括 gemma4、qwen3.6 和 qwen3.5；決策模型 Nimble、tev1、clef、clef-flash 也已支援 MLX，並新增嵌入模型 embeddinggemma-2 支援。官方表示會繼續測試並啟用更多模型。
Ollama 發布 v0.40.0：在 Apple Silicon 裝置上，MLX 執行時支援的模型架構會自動改用 MLX 執行。本次納入 MLX 的模型包括 qwen3.8、gemma4、qwen3.6、qwen3.5，決策模型 Nimble、tev1、clef、clef-flash 也已支援。可用 ollama pull / run qwen3.8 拉取與執行，官方稱將繼續啟用更多模型。
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 b11790 為 Hexagon NPU 的權重重排（repack/tiling）加入 NEON 向量化與多執行緒支援：先實現 q4_0 的向量化 repack，再擴充套件到 q1/q2/f16 等型別，並補上簡單的分塊與執行緒化。改動由高通工程師參與提交，Hexagon 後端僅用於 Snapdragon 平台的 CPU、Adreno GPU、Hexagon NPU 建置；同批建置仍覆蓋 macOS、Linux、Windows、Android 各後端。