llama.cpp releasesAI 評分43
llama.cpp 新增 H2O-Lightning-4B 決策模型支援
llama.cpp 加入 h2o-lightning 決策模型型別，支援 h2oai/h2o-lightning-4b——一個在 Qwen3.5-4B 上合併決策 LoRA 的模型。它與已有型別都不相容：輸出是帶前導空格的「 A」而非「A」，最多支援 255 個標籤，訓練文字出自 Python json.dumps，12.0 這類浮點必須原樣輸出為 12.0。
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r/LocalLLaMA top of the day● 精選AI 評分80
微軟發布 4B 程式設計智慧體模型 FrogNano
微軟推出 FrogNano-4B-2609，一個面向低視訊記憶體裝置的程式設計智慧體模型，基於 Qwen3.5-4B 後訓練而來。其額外訓練為純文字、聚焦倉庫級軟體工程，用約 1500 個合成 SWE 任務環境和基於可執行測試的獎勵做強化學習，不依賴更強模型的解題軌跡蒸餾。模型需配合 Leaf 工具框架生成結構化工具呼叫，產出的補丁須經人工審查、迴歸測試與安全驗證後才能使用。
Qwen blog● 精選AI 評分80
阿里發布 Qwen-Drive-1.0 自動駕駛視覺語言基礎模型
阿里推出 Qwen-Drive-1.0，稱其為首個在預訓練階段統一 3D 感知與視覺問答、並擴充套件至運動規劃的自動駕駛視覺語言基礎模型，且不改動預訓練 VLM 架構。模型基於原生多模態的 Qwen3.5-4B，外掛 BEV 感知頭（3D 檢測、語義佔用預測、BEV 地圖分割）與用流匹配生成 5 秒軌跡的 Planning Expert。訓練僅用公開資料共 283 萬樣本，駕駛 QA 平均分 69.43，WOD-E2E 開環 ADE 5s 達 1.27/2.65。