llama.cpp releasesAI 評分56
llama.cpp 為 SpacemiT X60 補上 Q8_0 IME1 核心
llama.cpp 合併 PR #28479，為 SpacemiT X60 新增 Q8_0 的 IME1 矩陣核心與 repack 路徑。此前該平台 IME 加速只覆蓋 Q4_0/Q4_1/Q4_K，且建置時 GGML_CPU_REPACK=OFF，Q8_0 無加速路徑，prefill 比 Q4_0 慢約十倍。
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llama.cpp releasesAI 評分41
llama.cpp 為 zdnn 後端加入 Q8_0 矩陣乘法原型
llama.cpp 建置 b11582 引入 ggml-zdnn 的 Q8_0 矩陣乘法原型，由 IBM 的 Aaron Teo 提交，並同步更新了 zdnn 文件。zdnn 面向 IBM Z（s390x）平台，目前這一支援仍屬初步原型。
llama.cpp releasesAI 評分45
llama.cpp b11718 恢復 FFN 路徑 ESIMD 核心並擴充套件至 Q8_0
llama.cpp 發布 b11718，恢復 FFN 路徑上的 ESIMD 核心，並將 FFN 路徑的 ESIMD 融合擴充套件到 Q8_0 量化。該改動由 Intel 的 Todd Malsbary 提交，同時移除了 test-backend-ops 中顯式引用 ESIMD 的註釋。
llama.cpp releasesAI 評分45
llama.cpp 修復 Adreno OpenCL 的 q8_0 dp4a MoE 計算錯誤
llama.cpp 建置 b11620 修復了 OpenCL 後端 q8_0 dp4a 路徑下 MoE 矩陣乘法（MUL_MAT_ID）與 GEMM 的最小值處理錯誤，避免量化 MoE 模型在 GPU 上算出錯誤結果。同一批改動還讓 Adreno GPU 直接拒絕 PREC_F32 的 MUL_MAT_ID，不再走不支援的精度路徑。
llama.cpp releasesAI 評分41
llama.cpp b11799 為 SYCL 後端加入 q8 快速反量化
llama.cpp 發布 b11799 建置，新增 SYCL 後端的 q8 快速反量化（#30775），可提升 Intel GPU 上量化模型的推理效率。該版本同時提供 macOS、Linux、Windows、Android 的多平台預編譯包，涵蓋 CUDA 12、CUDA 13、ROCm 10.0、Vulkan、OpenVINO 與 Snapdragon 的 CPU、Adreno GPU、Hexagon NPU 版本；SYCL 建置則分為 FP32 與 FP16 兩版。
llama.cpp releasesAI 評分43
llama.cpp 為 OpenCL 後端新增兩個 MoE dp4a 矩陣乘核心
llama.cpp 建置版本 b11541 在 OpenCL 後端新增兩個 MoE 矩陣乘二進位制核心：kernel_gemm_moe_q4_k_q8_1_dp4a_bin 與 kernel_gemm_moe_q6_k_q8_1_dp4a_bin，分別處理 Q4_K、Q6_K 量化權重搭配 Q8_1 啟用的乘法，並用 dp4a 整數點積指令加速。這類核心主要服務於在 Adreno GPU 等 OpenCL 裝置上執行 MoE 量化模型的場景。
llama.cpp releasesAI 評分42
llama.cpp b11706 修復 SYCL prompt 處理迴歸
llama.cpp 發布 b11706，修復 SYCL 後端在 Q4_0/Q8_0 權重重排後出現的 prompt 處理迴歸（#30374）。該版本同時更新各平台預編譯包，覆蓋 macOS、Linux、Windows、Android，含 CUDA 12/13、Vulkan、ROCm 10.0、OpenVINO 與驍龍 CPU/Adreno GPU/Hexagon NPU 等後端。
llama.cpp releasesAI 評分45
llama.cpp 為 Adreno X1 新增 MxFP4 MoE 核心
llama.cpp 建置 b11702 為高通 Adreno X1 系列 GPU 新增 MxFP4 MoE 的 OpenCL bin kernel（gemm_moe_mxfp4_q8_1_dp4a_ila_ldck），並在 X1E 上啟用 dp4a clc，用於加速驍龍裝置上的 MoE 模型推理。
llama.cpp releasesAI 評分50
llama.cpp Hexagon NPU 支援 Q1_0/Q2_0 的 Hadamard 矩陣乘與取行
llama.cpp 建置 b11717 為高通 Hexagon NPU 後端加入 Hadamard 變換的 MUL_MAT 與 GET_ROWS，覆蓋 flat 與 tiled 兩種佈局的 Q1_0、Q2_0 量化，並新增 hex-hadamard 運算元。同一提交還減少了 q8_1 量化器與 vec_dot_q1 的資料包數量。
r/LocalLLaMA top of the dayAI 評分27
LocalLLaMA 網友曬本地跑模型硬體方案
Reddit 的 r/LocalLLaMA 版塊一則帖子下，使用者討論用低成本硬體本地跑大模型。有人稱 2014 至 2018 年的 2 至 4 路 DDR3 CPU 伺服器最省錢，可讓 Qwen 3.8 Flash 跑到 15 tok/s 以上；也有人表示雙 7900XTX 不到 2000 美元即可支援 27B Q8 模型超過 220k 上下文。
llama.cpp releasesAI 評分42
llama.cpp 回退 x86 上 FP16→FP32 的 F16C 最佳化，修復量化核心效能回退
llama.cpp 在 ggml-cpu 中撤銷 x86 上 FP16→FP32 的 F16C 內建轉換，恢復使用查詢表，只保留 FP32→FP16 走 F16C。此前 #30270 把兩種標量轉換都改為 F16C，但 Clang 20.1.8 會把該 intrinsic 編譯成 vpinsrw 合併進量化點積的活躍累加暫存器，導致迴圈序列化：估計每輪 19 週期對 4 週期，實測 Q8_0/Q4_0 的 MUL_MAT_ID 核心慢 45–65%。