La version llama.cpp b9686 corrige une erreur de segfault qui se produisait avec les longs prompts sur le modèle Eagle3. La release inclut des binaires pour macOS, Linux, Android, Windows et openEuler sur plusieurs architectures et options d'accélération matérielle, y compris Vulkan, CUDA, OpenVINO et SYCL.
La version b9684 de LLaMA.cpp introduit une nouvelle opération de convolution 3D (conv_3d) et inclut des implémentations optimisées. La version fournit des binaires précompilés pour macOS, Linux, Android, Windows et openEuler sur diverses architectures et options d'accélération matérielle, y compris SYCL, Vulkan, CUDA et OpenVINO.
La version b9682 de llama.cpp introduit le support Vulkan pour Linux et Windows, permettant l'accélération GPU. La publication inclut des binaires pour macOS, Linux, Android, Windows et openEuler sur plusieurs architectures, avec des options CPU et GPU incluant CUDA, OpenVINO, SYCL et ROCm.
La release LLaMA.cpp b9678 inclut l'optimisation de mul_mat_f16_f32_l4 pour le décodage et introduit de nouveaux builds pour macOS, Linux, Android, Windows et openEuler. La release offre un support CPU, Vulkan, ROCm, OpenVINO, SYCL et HIP sur plusieurs architectures, avec un package UI dédié disponible.
La version b9677 de llama.cpp met à jour la journalisation pour imposer max_capacity et supprime la logique d'expansion de la file d'attente. La release inclut des binaires pour macOS, Linux, Android, Windows et openEuler sur plusieurs architectures et options d'accélération matérielle, dont Vulkan, CUDA, OpenVINO et SYCL.
La version b9674 de LLaMA.cpp corrige un bug d'utilisation après libération dans le memcpy asynchrone de SYCL lors du préremplissage MoE. La release inclut des binaires pour macOS, Linux, Android, Windows et openEuler, prenant en charge CPU, Vulkan, ROCm, OpenVINO, SYCL et CUDA sur plusieurs architectures.
La version b9675 de llama.cpp active le support FP16 pour des opérations telles que SQR, SQRT, LOG, SIN, COS et CLAMP. La publication inclut des binaires pour macOS, Linux, Android, Windows et openEuler sur plusieurs architectures, avec le support de Vulkan, ROCm, OpenVINO, SYCL (FP16 et FP32), ainsi que CUDA 12.4 et 13.3.
llama.cpp publie la version b9680 avec une prise en charge mise à jour de Vulkan et de nouveaux binaires pour macOS, Linux, Android, Windows et openEuler. La version comprend des variantes CPU et GPU pour plusieurs architectures, avec prise en charge de Vulkan, CUDA, OpenVINO, SYCL et ROCm.
La version b9673 de llama.cpp introduit des allocations système USM optionnelles pour les tampons GPU ≥1 Go, permettant le sur-engagement de la VRAM lorsque la prise en charge par l'appareil est disponible. Cette fonctionnalité nécessite la variable d'environnement GGML_SYCL_USM_SYSTEM et est désactivée par défaut, avec un retour aux allocations régulières si non pris en charge.
v2.1.179 corrige les déconnexions en milieu de flux, les problèmes de défilement avec la molette de la souris dans WSL2, et un bug de glob dans le sandbox causant des descriptions excessives des outils Bash. Il résout également les erreurs du sondage de feedback, l'empilement des bannières promotionnelles, et les problèmes de focus dans les vues de sous-agent, tout en améliorant le chargement des plugins dans les sessions distantes.
llama.cpp publie la version b9660, corrigeant le double-échappement dans l'analyse des appels d'outil LFM2. La mise à jour inclut des binaires pour macOS, Linux, Android, Windows et openEuler sur plusieurs architectures et options d'accélération matérielle, avec un package UI dédié.
La version 0.4.30 de langgraph-cli est désormais disponible, avec prise en charge des plages de versions d'API compatibles. La publication inclut également des structures README.md standardisées pour une meilleure cohérence de la documentation.
Claude v2.1.178 introduit de nouvelles règles de permission utilisant la syntaxe Tool(param:value), améliore le chargement des workflows et des compétences dans les répertoires imbriqués, et optimise le mode automatique et les messages d'erreur. Il corrige des problèmes critiques incluant des plantages, des erreurs d'authentification et des comportements de l'interface utilisateur dans Chrome et VSCode, tout en affinant les invites d'outils et la fonctionnalité d'annulation.
llama.cpp a publié la version b9672, mettant à jour BoringSSL vers la version 0.20260616.0. La release inclut des binaires pour macOS, Linux, Android, Windows et openEuler sur plusieurs architectures et options d'accélération matérielle, dont Vulkan, CUDA, ROCm, OpenVINO et SYCL.
Une branche de release a été créée pour la version 1.38.0. Cela marque le début du processus de release pour la mise à jour.
La version b96669 de llama.cpp ajoute le support de l'échantillonnage backend pour Eagle3. La release inclut des binaires pour macOS, Linux, Android, Windows et openEuler sur plusieurs architectures et options d'accélération matérielle, y compris Vulkan, CUDA, ROCm, OpenVINO et SYCL.
La version llama.cpp b9670 inclut des corrections pour les cas limites NVFP4 dans llama-graph, notamment le déplacement des opérations MUL post-GEMM et la restriction de build_ffn aux combinaisons prises en charge. La version fournit des binaires pour macOS, Linux, Android, Windows et openEuler sur plusieurs architectures et options de backend, y compris CUDA, Vulkan, SYCL et OpenVINO.
La version b9667 de llama.cpp introduit le support de Vulkan avec S_v=16 via gated_delta_net. Elle inclut des binaires pour macOS, Linux, Android, Windows et openEuler sur plusieurs architectures, avec des options pour Vulkan, CUDA 12.4 et 13.3, ROCm, OpenVINO et SYCL.
La version b9668 de llama.cpp implémente des tampons de mémoire visible hôte UMA pour de meilleures performances sur les appareils UMA, sur la suggestion de 0cc4m. La release inclut des binaires pour macOS, Linux, Android, Windows et openEuler, prenant en charge CPU, Vulkan, ROCm, OpenVINO, SYCL et HIP, avec un package UI dédié.
La version b9665 de llama.cpp introduit un nouveau drapeau --offline pour le benchmarking. La release inclut des builds binaires pour macOS, Linux, Android, Windows et openEuler sur plusieurs architectures et options d'accélération matérielle, y compris Vulkan, CUDA, ROCm, OpenVINO et SYCL.