llama.cpp 發布 b11384 版本,覆蓋多平台預編譯包
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。
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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 作者 Georgi Gerganov(@ggerganov)稱,llama.cpp 出現在了 10 月 7 日 Windows 活動的主舞臺上。他表示軟體與硬體棧終於走到一起,社群過去多年的努力得到體現,並期待更多使用者擁抱本地 AI。推文未說明該活動的具體內容,也未提及 llama.cpp 在其中的展示形式。
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。
llama.cpp 將版本號提升到 0.6.0(PR #29997),並更新了 scripts 的 summary prompt。隨版本給出的建置產物覆蓋 macOS(Apple Silicon arm64、Intel x64)、iOS XCFramework、Linux(Ubuntu x64/arm64/s390x,含 CUDA 12、CUDA 13、ROCm 10.0、Vulkan、OpenVINO、SYCL)、Android arm64、Windows(x64/arm6…
llama.cpp 發布 b11392 版本,主要變更是 CI 設定預設權限(#29945)。該版本提供覆蓋 macOS、iOS、Linux、Android、Windows 與 openEuler 的預編譯產物,包括 Apple Silicon arm64、CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、OpenVINO、SYCL 等後端;
llama.cpp 發布 b11399 版本,主要變更是重構 CUDA swizzling 程式碼並修復模板與迴圈邊界。該版本繼續提供 macOS、Linux、Windows、Android 等多平台預編譯包,其中 macOS Apple Silicon 的 KleidiAI 版本被標記為 DISABLED,openEuler 建置同樣被停用。
llama.cpp 現在可以通過 ggml RPC 後端,把推理任務分散到異構裝置上共同完成,即同一次推理可由不同型別的硬體一起承擔。llama.cpp 作者 Georgi Gerganov 說明,這一能力目前仍是進階設定,但會隨時間逐步降低使用門檻,讓普通使用者也能用上。原文未給出支援的具體硬體組合、效能表現或可用版本。
llama.cpp 發布建置版本 b11465,本次改動是「測試:在測試遞迴回滾時保留 anchor」(#29923)。該版本提供的預編譯產物覆蓋 macOS/iOS、Linux、Android、Windows 與 openEuler,其中 Windows 與 Linux 的 x64/arm64 均包含 CUDA 12、CUDA 13(CUDA 13.4 庫)、Vulkan、ROCm 10.0、OpenVINO、SYCL 等後端。
llama.cpp 作者 Georgi Gerganov 建議使用 Qwen3.8-27B + MTP 的使用者升級到 DFlash,以獲得額外速度提升。啟用方式是在最新 llama.cpp v0.6.0 上執行 llama serve -hf ggml-org/Qwen3.8-27B-GGUF,並加上 --spec-type draft-dflash 與 --spec-draft-n-max 7 兩個引數。該提示未給出具體提速幅度,只強調必須使用最新版本。
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。
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。
llama.cpp 發布 b11531,主要變更是重構 chat API(#30210)。同步重新整理的預編譯產物覆蓋 macOS Apple Silicon、Ubuntu、Windows、Android 與 openEuler,包含 CUDA 12/13、Vulkan、ROCm 10.0、SYCL、OpenVINO,以及 Snapdragon 的 Adreno GPU 與 Hexagon NPU 版本。
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 發布更新,將依賴庫 cpp-httplib 升級到 0.59.0,對應 PR #29886。該版本繼續提供覆蓋 macOS、iOS、Linux、Android、Windows 與 openEuler 的預編譯建置,包括 Apple Silicon、CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、OpenVINO、SYCL 以及 Snapdragon 的 CPU、Adreno GPU 和 Hexagon NPU 等後端。
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。
llama.cpp 發布新建置 b11468,主要變更是將 cpp-httplib 升級到 0.60.0(#30081)。該版本同時提供 macOS/iOS、Linux、Windows、Android 與 openEuler 的預編譯產物,後端覆蓋 Apple Silicon arm64、CUDA 12.8 與 CUDA 13.4、Vulkan、ROCm 10.0、OpenVINO、SYCL FP32/FP16,以及 Snapdragon 的 CPU、Adreno GPU 與…
llama.cpp 發布 b11555,修復了在支援 F16C 的 AVX2 CPU 上未啟用 F16C 的問題,可改善 x86 平台的 CPU 推理表現。同步更新的預編譯包覆蓋 macOS Apple Silicon、Windows 與 Linux 的 CUDA 12/13、Vulkan、ROCm 10.0、SYCL、OpenVINO,以及 Android、openEuler 等平台;
llama.cpp 的 PR #29184 提出在 CUDA 後端把共享專家融合進 MMVQ,為部分 MoE 架構帶來提速,例如 Qwen 35B A3B。有評論稱該改動使 TG 速度提升約 5%,並指出僅對部分 MoE 架構有效。
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 b11396 版本,主要變更是 Windows 平台的 LLVM 建置需要 Ninja 多配置(#29959)。該版本提供覆蓋 macOS、Linux、Windows、Android 和 openEuler 的預編譯產物,包括 Apple Silicon、CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、SYCL、OpenVINO 等後端,其中 macOS Apple Silicon 的 KleidiAI 啟用版和 openEuler 被標記為…
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。
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 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 b11461,主要改動是修復 AMD 整合顯示卡在 Vulkan 後端下檢查點(checkpoint)讀取過慢的問題,對應 PR #30049。該版本同時更新了 macOS/iOS、Linux、Android、Windows、openEuler 的預編譯包,覆蓋 Vulkan、CUDA 12/13、ROCm 10.0、OpenVINO、SYCL,以及 Snapdragon 的 CPU、Adreno GPU 與 Hexagon NPU 後端。
llama.cpp 發布 v0.6.0,作者 ggerganov 列出了這一版的主要更新:新增 Clef 支援,涵蓋文字與視覺;對 Qwen3.8-Flash-Next 提供高品質支援;Metal 後端效能大幅提升;並引入新的 llama_batch_ext API。配套官網也完成改版,地址為 llama.app。原文未給出各項改動的具體效能數字。
llama.cpp 發布建置版本 b11397,主要變更是將 CUDA 後端的 neu_padded 移動到實際使用位置(PR #29940),作者為 Hugging Face 的 Adrien Gallouët。該版本繼續提供 macOS、Linux、Windows、Android 等多平台預編譯包,覆蓋 Apple Silicon、CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、SYCL、OpenVINO 等後端;
llama.cpp 已實現對 EmbeddingGemma 2 的 Day-0 支援,由作者 ggerganov 公布。對應 GGUF 權重由 ggml-org 發布在 Hugging Face,可直接下載用於本地推理。Day-0 意味著模型發布當天即可在 llama.cpp 上執行,無需等待社群自行轉換。
llama.cpp 合併了 K2 Horizon 稠密模型與 MoVA 支援,包含 GGUF 轉換、計算圖、tokenizer、chat template,以及推理與工具呼叫。
llama.cpp 建置版本 b11540 發布,核心變更是 SYCL 後端通過算術解碼與權重重排加速 MXFP4 MoE 模型推理(PR #29809)。該版本同時提供 macOS、Linux、Windows、Android 與 openEuler 的預編譯包,覆蓋 CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、OpenVINO、SYCL FP32/FP16 等後端;
llama.cpp 發布 b11514 滾動建置,主要修復 Musa 後端的 FWHT 問題(#30167);同時 macOS Apple Silicon 的 KleidiAI 加速建置與 openEuler 建置被標記為 DISABLED。