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llama.cpp 的 ggml-cpu 後端在 x86 上為 tinyBLAS 增加了 BF16、FP16、FP32 的 K 尾部支援並做了向量化，同時讓 CPU 測試在啟用 use_ref 時跳過 tinyBLAS，以便與 vec_dot 路徑對比。改動以 PR #29806 合入，隨 b11398 建置發布，覆蓋 macOS、Linux、Windows、Android 等多平台 CPU 與 GPU 後端。
llama.cpp 合併 PR #29633，在 CUDA 後端針對小批次場景的 thin f16/bf16 mul_mat 改用 MMVF 指令，並調整了核心選擇邏輯。該改動由 NVIDIA 工程師提交，影響 Ubuntu 與 Windows 的 CUDA 12/13 建置，面向在 NVIDIA GPU 上執行本地推理的使用者。
llama.cpp 發布建置 b11448，ggml-cuda 後端把大塊 BF16/FP16 到 F32 的轉換改為分塊執行（#29442），並修正分塊 cuBLAS 矩陣乘法未遵循目標 stride 的問題，提交由 Johannes Gäßler 參與。改動僅涉及 CUDA 後端，影響用 NVIDIA GPU 做本地推理的場景；該建置同時覆蓋 macOS Apple Silicon 與 Linux、Windows 的 CUDA 12/13 等平台。
llama.cpp 合併 PR #28531，在共享記憶體為 32KB 的三星 GPU 上停用 Vulkan 後端的大矩陣乘分塊（large matmul tile），以規避該硬體配置下的問題。該改動由 Claude Opus 輔助完成，並附有建置證明連結。
llama.cpp 合併 b11405 版本更新，為 lightning indexer 在 CUDA 與 ROCm 後端新增分塊核心，針對 4 頭場景最佳化。新核心將鍵以半精度暫存、查詢逐頭載入，每執行緒負責一個鍵對兩個 token，避免點積的跨執行緒歸約；同時把乘積改為 float 計算以防 half2 溢位，並讓每個鍵元素只擴充套件一次供所有頭使用。ROCm 上內層迴圈展開 8 次，gfx908 僅用 63 個 VGPR 無溢位，R9700 上核心提速 36 倍。
llama.cpp 發布 b11391 建置版本，唯一程式碼改動是將 CUDA 後端的 blocks_per_col 變數移到實際使用位置（PR #29939），由 Hugging Face 的 Adrien Gallouët 提交。
llama.cpp 發布 b11382 版本，為 WebGPU 後端的 fill/set_rows 操作加入 f16 支援（PR #29897）。該版本同時更新了覆蓋 macOS、iOS、Linux、Android、Windows 與 openEuler 的多平台建置產物，包括 Apple Silicon、CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、SYCL、OpenVINO 以及 Snapdragon 的 CPU、Adreno GPU 與 Hexagon NPU…
llama.cpp 發布 b11389 版本，修復了 Vulkan 後端在 RDNA4 架構上的矩陣向量運算調優問題（PR #29934）。該版本繼續提供覆蓋 macOS、Linux、Windows、Android 等平台的預編譯二進位制，包括 Vulkan、CUDA、ROCm、SYCL 等後端，其中 macOS Apple Silicon 的 KleidiAI 啟用版和 openEuler 建置被停用。
llama.cpp 發布 b11425 建置，主要變更是把 CUDA 後端的 alloc_deps 檢查改為與 batch 無關（PR #29986，修復 #29980）。該版本同時更新各平台預編譯產物，覆蓋 macOS Apple Silicon 與 Intel、iOS XCFramework、Android arm64，以及 Windows 和 Ubuntu 上的 CUDA 12、CUDA 13、Vulkan、ROCm 10.0、SYCL、OpenVINO 等後端。
llama.cpp 發布 b11402 版本，CUDA 後端改為優先採用整塊（whole-tile）FlashAttention 排程，以提升兩階段核心效率。
巴克萊銀行擴大與 Anthropic 的戰略合作，在全行部署 Claude 以加速軟體開發、改造遺留系統並提升運營效率。巴克萊預計到 2026 年底 Claude Code 覆蓋 50% 開發者，2027 年覆蓋多數軟體工程師。已上線的 Colleague Knowledge Assistant 基於 Claude 的 RAG 架構，超 1.6 萬名員工使用、處理逾 100 萬次搜尋；全球市場業務每天用 Claude 處理約 12 萬封郵件。
llama.cpp 發布 b11417 建置，CUDA 後端針對 NVFP4 型別的 mmq 累加做了最佳化，改進 mmq_vec_dot_fp4_fp4_mma 以提升效能，並修正 mma_block_scaled_fp4 迴圈的縮排。該版本建置覆蓋 macOS/iOS、Linux、Windows、Android 與 openEuler，包含 CUDA 12.8、CUDA 13.4、ROCm 10.0、Vulkan、SYCL、OpenVINO 等後端；
llama.cpp 發布版本 b11370，主要變更是 CUDA 後端將共享專家（shared experts）融合進 MMVQ 運算元，並檢查緩衝區是否為空、把 stride_col_dst 移入融合引數。該版本同時提供 macOS、Linux、Windows、Android 等多平台建置，其中 macOS Apple Silicon 的 KleidiAI 版本被停用，openEuler 建置也被停用。
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。