依意思最接近的 10 筆
llama.cpp 新建置 b11622 修復了 jinja 模板 tojson 的浮點數輸出。此前 tojson 通過 C++ 流列印浮點，只有 6 位有效數字且省略 .0，48.858844 會變成 48.8588、1.0 變成 1，影響工具定義、工具呼叫引數和其他模板輸出。現在改為輸出能讀回同一數值的最短數字，與 Python 的 json.dumps 一致，float 的 string 與 safe 過濾器也共用這段邏輯。
基於 OpenAI 開源 tiktoken 庫的命令列 token 計數工具 ttok 發布 0.4 版，新增 --list-models 命令可列出可用模型，同時修復了一處 Click 警告並更新了 CI。該專案已約兩年沒有更新，這次屬於維護性版本。ttok 可直接通過 uvx 執行，例如把檔案內容用管道傳入 cat file.txt | uvx ttok 就能統計其中的 token 數。
npm 上出現新 Oxlint 外掛 ai-deslop，用一組規則拒絕 AI 生成的低證據、低訊號 TypeScript 程式碼模式。規則含 no-chained-type-assertions、no-unknown-parameters、no-module-mocking、no-poor-substring-tests 等約 20 條 recommended 項，以及 no-duplicate-consts、no-renamed-imports、canonical-clas…
llama.cpp 發布 b11539 建置，唯一程式碼改動是應用來自上游的深層巢狀 JSON 補丁（#30253）。各平台預編譯包照常提供，覆蓋 macOS/iOS、Ubuntu（CPU、Vulkan、CUDA 12/13、ROCm 10.0、OpenVINO、SYCL）、Android、Windows 以及 openEuler。其中 macOS Apple Silicon 的 KleidiAI 啟用版和 openEuler 建置本次被標記為 DISABLED。
ttok 1.0 發布，預設分詞器從 GPT-4 改為 GPT-5/GPT-6。OpenAI 尚未官方確認 GPT-6 沿用 GPT-5 系列的分詞器，但 William Liu 的實驗顯示，5.5、5.6 Sol/Terra/Luna 與 6 Astra/Sol/Luna 這七個 GPT 模型在 31 個樣本上 token 數完全一致，均為 44,794，GPT-6 在這批語料上沒有增加輸入 token。
OpenCode 發布 v1.18.35，核心改進是新增 canonical redirects，並提供 JSON 與 Markdown 兩種格式的 agent 可讀統計資料。本次修復讓 xAI 的工具呼叫結果可以攜帶受支援的圖片，不支援的圖片格式會被跳過，做法是把 @ai-sdk/xai 升級到 3.0.139。文件方面，Zen 文件新增 Fledge Alpha Free，生態外掛列表加入 opencode-supabase，該版本同時致謝 3 位社群貢獻者。
llama.cpp 合併 PR #29813，讓 Ling 3.0 解析器開始遵循 inputs.json_schema。此前 Ling 3.0 只為工具呼叫建置語法，response_format 請求不受約束；新實現加入優先於工具的回應格式語法路徑，並在啟用思考時要求先輸出 think 塊、JSON 回應後不允許追加散文。該修復對應 issue #29652，隨新版建置覆蓋 macOS、Linux、Windows、Android 等平台。
TypeSafe AI 以 75 億美元估值完成 8.7 億美元融資，由 Andreessen Horowitz 領投，紅杉與現有投資方 DCVC 參投。其模型 Jev 於 9 月 15 日發布，基於 transformer 架構但不是大語言模型，不輸出文字而是生成機率，公司稱之為「校準決策」，定位是自動化任務而非寫文字或程式碼。公司稱 Jev 速度明顯更快、消耗 token 遠少於 LLM，並稱已有三分之一財富 500 強企業在使用；
OpenAI 開發者帳號宣布，Decisions API 現已進入公開測試，面向所有開發者開放。這個 API 讓應用能夠近乎即時地選擇模型、工具或動作，官方給出的對比資料是：經由 Responses API 呼叫時，其決策速度最高可達 GPT-6 Luna 的 10 倍。該功能目前處於 public beta 階段。
Ai2 開源了 AstaBrief 8B，一個把研究問題與檢索文獻片段轉成帶引用報告的模型，基於 Qwen3-8B 訓練，已作為 Asta 的 Fast 模式上線。官方稱 Fast 模式平均 51.1 秒生成一份報告，比 Claude 驅動的 Thinking 模式 178.5 秒快約 3.5 倍。模型權重、訓練資料與範例工作流一併開放，機構可在自有基礎設施上本地生成報告。