Ollama releasesAI 評分38
v0.40.4-rc1 為 MLX 加入 Kev 決策打分
v0.40.4-rc1 為 MLX 加入 Kev 決策打分（decision scoring）。這一候選版本支援按 FP32 決策頭與發布後設資料載入 Kev 模型，並提供 System One 打分，配套共享狀態快取與 Kev 專屬限制（PR #18976）。該標籤由 dhiltgen 於 10 月 13 日打上，commit 665f9e0 帶 GitHub 驗證簽名。
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llama.cpp releasesAI 評分25
llama.cpp 伺服器新增 /v1/systemone API，支援 laya、julia-1 等模型
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 releasesAI 評分53
llama.cpp 修復特殊 token 轉義導致的 server 崩潰
llama.cpp 修復了 llama-server 在轉義特殊 token 時會被單個請求打崩的棧溢位問題。此前 d1-omni 與 kev 兩個 prompt 用 std::regex_replace 處理請求文字里的 "<|name|>"，libstdc++ 會按名字的每個字元遞迴，輸入 "<|" 加 30000 個字母即可撐爆 HTTP 執行緒棧，程序以 SIGSEGV 退出。
Ollama releases● 精選AI 評分70
Ollama v0.40.4 支援在終端直接執行決策模型
Ollama v0.40.4 讓決策模型可以直接在終端呼叫：用 ollama run --ask 就能提出是非問題、把文字分類到標籤或按評分標準打分。這一版還讓 Apple silicon 的 MLX runner 支援 Kev 決策模型，ollama launch 用 usage credits 也能使用、無需升級付費方案。ollama launch codex 的模型選擇器會列出本地已安裝的 Ollama 模型，可在 Codex CLI 裡用 /model 切換；
Hacker News front pageAI 評分47
六款 AI 決策模型吃豆人對戰，基準與排行榜開源
有人讓 jev 1.13、kev、clef、clef flash、GPT-6 Luna 和 Laya 六款低延遲決策模型玩吃豆人對抗機器人鬼魂，每個模型各跑 100 局，並公布了排行榜。測試倉庫已開源，任何人都能接入自己的模型加入排名。這些模型通過其創業公司 opper 執行，一局成本約 2 美分，併為所有人提供免費試用額度。讀者也能自己扮演吃豆人、由模型當鬼魂，作者稱打破 jev 的高分出乎意料地難。