llama.cpp releasesAI 評分32
llama.cpp 修復 SWA 檢查點失效邏輯
llama.cpp 發布 b11738 版本，服務端修復了滑動視窗注意力（SWA）檢查點的失效邏輯（#30666），並補充了在 n_past 閾值下會失敗的測試用例。本次更新仍照常提供 macOS、Linux、Windows、Android 等各平台建置，涵蓋 CUDA、Vulkan、ROCm、SYCL 與驍龍 NPU 後端。
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llama.cpp releasesAI 評分42
llama.cpp 發布 b11461，修復 AMD 核顯 Vulkan 檢查點讀取慢
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。
Hugging Face blog● 精選AI 評分91
Reflection 開源首個模型 Beam：501B MoE、Apache 2.0
美國新實驗室 Reflection 開源首個模型 Beam：501B 引數 MoE，每 token 僅啟用 23B，支援 1M token 上下文，Apache 2.0 許可，主攻編碼與 agentic 場景。首日支援 transformers、SGLang 與 vLLM，提供 BF16、FP8、NVFP4 三種 checkpoint 及自研 Rust 推理 harness，並附 SFT 與 RL 微調配方。
X @Alibaba_Qwen● 精選AI 評分79
阿里開源 Qwen-Image-2.1-Turbo：8 步去噪出圖與編輯
阿里發布 Qwen-Image-2.1-Turbo，這是基於 Qwen-Image-2.1 的加速 checkpoint，只需 8 步去噪即可生成和編輯影像，權重已在 ModelScope 與 Hugging Face 開放。它沿用同一 7B 視覺生成架構，官方稱步數減少不犧牲品質，仍可從文字生成 2K 影像，並支援用自然語言繼續編輯，例如新增配飾或更換場景。Diffusers 中載入 QwenImage21Pipeline 即可使用推薦的 8 步取樣；
量子位● 精選AI 評分72
何愷明團隊提出 NAT-ARC，純視覺方案解 ARC 達 70.2%
何愷明團隊發布 NAT-ARC，用 ImageNet 上 MAE 預訓練的視覺編碼器解 ARC 抽象推理題，最佳單模型（0.6B 引數）在 ARC-1 上 pass@2 達 63.4%，整合後 70.2%。該方法不依賴 LLM，預訓練階段不使用 ARC 格子，僅複用 MAE 公開 checkpoint，測試時對每題做 LoRA 微調。論文稱這是純視覺方案首次逼近專用 LLM 系統水平，並顯示預訓練打通了視覺路線的 scaling 瓶頸。