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IBM 發布 Granite Switch 4.1，8B 與 30B 兩個版本在同一個託管端點上整合對話、決策與語音轉寫三類任務。模型新增通用決策 aLoRA 與專用 Guardian aLoRA，後者在安全相關決策任務上平均優於 Jev 1.13、Microsoft-Decision-1 等，並內嵌 OpenASR 榜首的 Granite-Speech-5.0-Turbo-CTC。
IBM 發布 Granite Speech 5.0 三項更新，其中全新的 granite-speech-5.0-2b 與上一代引數規模相同，均為 2B，支援英語、法語、德語、西班牙語、葡萄牙語和日語轉寫，並支援這些語言與英語互譯，還可英譯義大利語和普通話。
IBM 發布 Granite Timeseries Ensemble，把四個預訓練 Granite 時間序列模型組合成一個預設整合預測器，無需重新訓練、也無需擬合權重，即可輸出點預測與預設 0.1–0.9 的分位數。預設配方為均勻機率池化的 Probabilistic Ensemble，另提供按各成員預測區間寬度自適應加權的 IQR Ensemble，切換隻需更換 subfolder，並可調溫度與單成員權重上限。
llama.cpp 發布 b11700，新增對 IBM Granite Switch 決策模型的轉換與推理支援，改動覆蓋 convert、common 與 server，模板參考 granite-switch-4.1-8b。開發中曾加入 decision.chat 讓決策模型兼作聊天，隨後被回退，最終確定為只要 Granite Switch 支援決策就始終支援文字，server README 也同步更新。
llama.cpp 發布 b11812 建置，其中提交 #30957 為全部 Granite 模型記錄層輸入；該提交由 IBM 的 Gabe Goodhart 提交，位於 GraniteSpeculatorSupport 分支，並標註為全程 AI 輔助（Claude + Sonnet 5.5）。
llama.cpp 新建置 b11707 將 Granite switch decision 的選項標記從 66 個擴充套件到最多 256 個，文件中歸入 255 桶。此前可用的單 token 標記只有大寫、小寫和數字共 66 個，而模型本身支援到 255；轉換指令碼現在會掃描具體模型的詞表，找出 1 個及以上純字母的單 token 序列（如 A、AA、BB）作為候選標籤，並把計算結果寫進模板，讓 C++ 端成為標籤的唯一來源。