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MLX 發布 v0.40.0-rc1，核心改動是讓本地 tokenizer 與模型發布方的語義保持一致，涵蓋預分詞階段順序、切分行為、Unicode 邊界、added token 歸一化和 BPE 合併排序，並統一處理空 added token 與空 Metaspace 輸入。同時新增 Go/Python 共享參考用例，直接拉取缺失模型並在出錯時失敗，另加配置優先順序、位元組回退與並行編碼的迴歸測試。
微軟推出 FrogNano-4B-2609，一個面向低視訊記憶體裝置的程式設計智慧體模型，基於 Qwen3.5-4B 後訓練而來。其額外訓練為純文字、聚焦倉庫級軟體工程，用約 1500 個合成 SWE 任務環境和基於可執行測試的獎勵做強化學習，不依賴更強模型的解題軌跡蒸餾。模型需配合 Leaf 工具框架生成結構化工具呼叫，產出的補丁須經人工審查、迴歸測試與安全驗證後才能使用。
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。