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LLM CLI 與 Python 庫發布 0.37，新增 gpt-6.1-sol、gpt-6.1-terra 兩個模型，並把未自行設定預設模型的使用者預設切到 gpt-6-luna，價格是此前預設 gpt-5.6-luna 的一半。新版本還加入 llm openai endpoint add 命令，方便配置使用 OpenAI 相容介面的額外模型；
OpenAI 發布官方 CLI，可用 Homebrew 或 Go 安裝，在終端直接呼叫 REST API。命令按資源組織為 openai <resource> <command>：普通端點需要 OPENAI_API_KEY，管理端點需要 OPENAI_ADMIN_KEY，例如 openai responses create --model gpt-5.5。
llama.cpp 建置 b11488 新增 LiquidAI/d1-omni-600M 決策模型支援，服務端可通過 images 與 input_audio 直接接收音訊輸入，模型與多模態輸入打通。同時決策型別 d1omni 更名為 lfm2-d1-omni，images 成為 files 的別名，無記憶的 lfm2 被限定為非因果模式，CUDA 後端保留 conformer 的 GLU sigmoid。四筆改動均標註由 Claude Opus 5.5 協助完成；
llama.cpp 合併 PR #29831，為 clef 決策模型加入初始支援，目前僅限純文字輸入。該改動同時更新了 gguf-py 常量並清理了靜態圖相關程式碼，隨附的建置產物覆蓋 macOS、Linux、Windows、Android 與 openEuler 等多個平台。
llama.cpp 合併 PR，加入對 LiquidAI 的 LFM3-1.7B 文字模型與 LFM3-VL-2B 視覺語言模型的支援。改動包括為 LFM3 啟用迴圈狀態回滾、設定 LFM3 測試模型的 SWA rope base，並讓 LFM3-VL 的 depthwise 卷積核在量化時保持 F32 精度，同時補充 LFM3 的 Metal 融合基線測試。
Ollama v0.40.12 上線 Liquid AI 的 LFM3 小模型家族，面向本地 agent、工具呼叫與結構化輸出。1.7B 的 lfm3 支援 256K token 上下文，系列另有影像版 lfm3-vl、覆蓋 18 種語言語音的 lfm3-audio 與三模態的 lfm3-omni，以及 2B 的 d1 決策模型。本次 lfm3 與 d1 2b 已支援 Apple 硬體，Linux/Windows 稍後跟進。
llama.cpp 發布 b11384 版本，官網為 llama.app，並附 GitHub 建置證明。該版本提供 macOS、iOS、Linux、Android、Windows 及 openEuler 的預編譯包，涵蓋 Apple Silicon、CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、SYCL、OpenVINO 與 Snapdragon 的 CPU、Adreno GPU、Hexagon NPU 等後端。
llama.cpp 已合併對 LiquidAI LFM3-Audio-2B 與 LFM3-Omni-2B 兩個音訊模型的支援。轉換指令碼改為按模型自帶的 config.json 讀取，並按 model_type 自動識別；LFM3-Audio 的 depthformer 關閉 flash attention，編碼器卷積與 codec 保持不量化。
vLLM 0.31 新增服務端開關，啟用約束解碼後工具呼叫的 schema 準確率可達 100%。此前用 vLLM 0.28 部署 Kimi K2.6 時，只有 92% 的工具呼叫符合預期結構，相當於每 25 次就有 2 次失敗。該特性對新版 Kimi 與 DeepSeek 模型可保證輸出遵循 schema，主要影響依賴多輪工具呼叫的 agent 負載。
Agents CLI 新增擴充套件系統，開發者可用 LangChain、LangGraph 或自建企業棧開發 agent，同時沿用統一的部署與評估流程，無需繫結 Agent Development Kit（ADK）。官方同步提供首個一方 LangChain 模板，可完成腳手架生成、執行與部署；平台團隊還能編寫自訂擴充套件，在部署環節強制執行 SBOM 掃描等策略。
Ollama 發布 v0.40.1，服務端新增代理雲端用量與餘額 API，客戶端可藉此讀取帳戶用量與餘額。該版本還把帳號步驟從 CLI 新手引導中移除，修復 Windows 上 llama 讀取超過 2GiB 的 clef head 問題，並讓 manifest 在 Windows 上避免使用符號連結。MLX 方面刪除了已進入上游的 Metal residency 補丁，文件修復了 README 社群整合列表中的 6 個失效連結和應用 README 的下載連結。
Ollama 發布 v0.35.1，通過 /v1/systemone 介面支援 Cloudflare 新開源的決策模型 Clef（27B）與 Clef Flash（9B），兩者均為多模態，請求可在文字 state 之外附帶圖片，所有問題共享該狀態並聯合打分。同一版本把聯網搜尋上限從每次回應 3 次提高到 10 次，Modelfile 新增 CAPABILITY 宣告，並更新了 llama.cpp 與 MLX 引擎。
llama.cpp 發布 v0.8.0，新增 LiquidAI LFM3 模型家族，包括文字 LFM3-1.7B、視覺 LFM3-VL-2B、音訊 LFM3-Audio-2B 與 LFM3-Omni-2B，並配套實驗性流式音訊輸入 API。服務端新增 /v1/realtime 端點，實現 OpenAI realtime 協議，用於即時對話與轉寫，另有 POST /tts 文字轉語音端點，推理努力等級也可通過 API 選擇。
llama.cpp 發布 b11571 建置，新增對 pplx-decider（vLLM decision 2）模型的支援，並加入更嚴格的模型校驗、明確命名規則等改動。該版本同步提供 macOS、Linux、Windows、Android 各平台預編譯包，覆蓋 CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、OpenVINO、SYCL 以及 Snapdragon 的 CPU、Adreno GPU、Hexagon NPU 等後端。
Rich Hickey 發表短文《'AI' Is Not a Tool》，主張 LLM 不是可被揮舞的工具，而是自動化：它自行行動，使用者只發出請求，沒有持續控制，也沒有感官反饋。他以用 LLM 讀論文為例，指出是它讀了而不是你讀了，讀者因此錯過學習寫作、組織論證、發現細節乃至學習思考的機會。他強調工具不會失控或叛變，而自動化有著與工具不同、忽視不得的固有屬性。
llama.cpp 的 OpenCL 後端新增 topk 與 lightning indexer 支援，並對兩者做了最佳化，還重構了 tiled topk kernel。這批改動隨建置 b11874 發布，覆蓋 macOS、iOS、Linux、Android、Windows 的預編譯包，含 CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、SYCL、OpenVINO 與 Snapdragon 的 Adreno GPU、Hexagon NPU 版本。
llama.cpp 的 server 元件新增了 /v1/systemone API，支援 laya、julia-1、lev、openjev、kev 五個模型。該 PR 包含模型轉換、服務端程式碼、共享提示字首、視覺支援，並新增 openjev tiny 模型用於測試。建置覆蓋 macOS、Linux、Windows、Android 等平台，但明確不支援 date_facts。
免費開源的離線 AI 助手 Survival LLM 發布，AI 模型與應急資料庫都裝在本地，聯網完成設定後即可斷網使用，提問不會離開電腦。它會按電腦記憶體自動選擇模型，從 128GB 記憶體 Mac 上的 Nemotron 3.5 Super（80GB 下載）到 16–31GB 機型的 IBM Granite 4.2 8B（6GB）。
llama.cpp 發布 v0.6.0，新增 llama_batch_ext 擴充套件 batch API，支援混合 token/embedding 輸入與 MTP、deepstack 狀態嵌入。本次加入 320B 的 GLM-5.3-Flash（GLM5-Next）文字+視覺混合模型、Clef 決策模型，以及 Qwen4Exp 的 MTP 投機解碼，官方稱在 DGX Spark 上解碼約快 1.5 倍。
Liquid AI 的 LFM3 系列模型已可在 Ollama 本地執行，覆蓋文字、視覺、音訊、omni 與決策模型。文字模型在 4-bit 量化下僅約 1 GB，上下文視窗 256K，官方定位是可隨處執行、並能在單張 GPU 上微調的小模型。
llama.cpp 建置 b11945 加入 LiquidAI d1-2B 與 d1-omni-2B 兩個模型的推理支援，其中 d1-omni-2B 為多模態版本。轉換指令碼同步調整：d1 的 GGUF 不再包含語音任務模板，另有一處 no_batching 的小重構。
Llmspeed 是一個可按硬體或模型查詢本地大模型推理速度的網站，用於在購買硬體前預估實際體驗。它覆蓋 RTX 5090、RTX 3090、Mac Studio M5 Ultra 512GB、DGX Spark、Strix Halo 與純 CPU 等三十餘種配置，以及 Qwen 3.6/3.8 27B、GPT-OSS 120B、DeepSeek V4 Flash、GLM-5.3 Flash 等模型，給出短提示、單裝置下的速度估計。
llama.cpp 發布 b11364 版本，新增對 nimble 決策模型的支援（PR #29844）。該版本覆蓋 macOS、iOS、Linux、Android、Windows 與 openEuler 平台，提供 CPU、CUDA 12/13、Vulkan、ROCm 10.0、OpenVINO、SYCL、Snapdragon 的 Adreno GPU 與 Hexagon NPU 等後端建置；
llama.cpp 發布建置 b11418，其 server 新增對 Clef 的視覺輸入支援（PR #29969），並修復影像 token 上限、abort 與 yield_to_queue 資料變更等問題。
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。
llama.cpp 發布 b11572，新增對 vLLM d3 模型的支援（d2 同步更新），並加入 pplx-decider 模型支援，同時澄清命名規則、加強校驗。該版本照例提供 macOS/iOS、Linux、Windows、Android、openEuler 的預編譯包，覆蓋 CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、SYCL、OpenVINO 以及驍龍 CPU/Adreno GPU/Hexagon NPU 等後端。
Liquid AI 發布 LFM2.5-24B-A2B：24B 引數、每 token 僅啟用 2B 的推理模型，面向端側私有 agent，權重開放，已在 Hugging Face 和官方 Playground 上線。它是 LFM2.5 系列最大也是最後一款模型，上下文從 32K 擴至 131K，詞表由 65K 翻倍到 128K，預訓練從 17T 擴到 33T token。
awslabs 發布 AI-DLC 最新穩定版，這是一套與 harness 無關的 AI 編碼工作流核心，可原生執行在 Claude Code、Kiro CLI、Kiro IDE、Codex CLI、Cursor、opencode 與 GitHub Copilot 中。macOS、Linux、WSL 和 Windows 各有一條安裝命令，原生安裝自帶 aidlc 命令與各 harness 執行時，無需 Bun 或 Node.js。
LiquidAI 發布 LFM2.5-24B-A2B：總引數 24B、每 token 僅 2B 啟用的 MoE 推理模型，專為在本機持續執行的私有 Agent 設計。它先輸出思維鏈再作答，能呼叫工具，上下文由上一代 32K 擴到 131K，詞表從 65K 翻倍至 128K。
llama.cpp 發布建置版本 b11867，核心變更是重構 server 入口（#31113）。該版本繼續提供 macOS Apple Silicon、Ubuntu CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、SYCL、Windows arm64 CUDA 等預編譯包，其中 macOS Apple Silicon 的 KleidiAI 版本與 openEuler 建置處於 DISABLED 狀態。