依意思最接近的 3 筆
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。
一位使用者對比 Astra 與 Opus 5.5 後稱，Opus 5.5 在編碼任務上明顯更強。他用約兩頁 A4 的提示詞、二十多次對話就讓 Opus 5.5 完成了一款包含玩法、畫面、音效與音樂的遊戲，全程未寫一行程式碼；在室內導航任務中，Opus 5.5 的掃描與追蹤準確，而 Astra 開箱即用效果很差，他給出 9/10 對 2/10 的評價。不過 Claude 會頻繁提示工具使用過多或任務未完成，且超出用量限制後完全無法使用。
llama.cpp 的 PR #29825 把 Qwen Flash Next 的 indexer score 視訊記憶體佔用減半，例如 131072 上下文、ub 2048 時從 3.0 GiB 降到 1.5 GiB，262144 上下文、ub 4096 時從 11.7 GiB 降到 5.6 GiB。作者稱 logits 完全一致，僅分數因 fp32 舍入有差異，pp/tg 速度不變，test-llama-archs 通過。