Llama.cpp version b9770 ने रिमोट प्रीसेट हैंडलिंग को ठीक किया और इसके लिए एक टेस्ट जोड़ा। इस रिलीज में macOS, Linux, Android, Windows, और openEuler के लिए बाइनरी शामिल हैं, जो Vulkan, CUDA, OpenVINO, और SYCL जैसे विभिन्न आर्किटेक्चर्स और हार्डवेयर एक्सेलेरेटर्स का समर्थन करती हैं।
22 देशों से 81 AI उपयोगकर्ताओं की एक वैश्विक सर्वेक्षण ने पाया कि 89.5% गैर-अंग्रेजी बोलने वाले AI का उपयोग करते समय अंग्रेजी में स्विच कर देते हैं, जो उनकी मान्यता के सटीकता को दर्शाता है। एक तिहाई से अधिक ने रिपोर्ट किया कि AI उनकी संस्कृतियों को समझने में विफल रहता है, जिसमें 63% ने पश्चिमी-केंद्रित कथाओं और अनुचित औपचारिकता सहित सांस्कृतिक मानदंडों के उल्लंघन का अनुभव किया। भागीदारों ने चिंता व्यक्त की कि AI उनकी संस्कृतियों को और अधिक वंचित करेगा, जिसमें 67% ने सहमति दी कि भविष्य में AI सांस्कृतिक विविधता को स्tereotypes तक कम कर देगा।
llama.cpp प्रोजेक्ट ने ग्रेनाइट स्पीच प्लस के लिए कनवर्जन सपोर्ट जोड़ा है, जिससे मल्टी-लेयर कॉन्कैटनेशन को हैंडल करने की इसकी क्षमता बढ़ गई है। यह अपडेट macOS, Linux, Android, Windows और openEuler सहित कई प्लेटफॉर्म पर उपलब्ध है, साथ ही विभिन्न हार्डवेयर एक्सेलेरेटर और AI मॉडल्स के लिए सपोर्ट भी शामिल है।
GGML_VULKAN_CHECK_RESULTS या GGML_VULKAN_RUN_TESTS सक्षम होने पर लिंकिंग विफलताओं को हल करने के लिए llama.cpp अब ggml-cpu को लिंक करता है। इस समाधान से ggml-cpu लाइब्रेरी के अलग किए जाने के बाद Vulkan परिणाम सत्यापन और परीक्षण के लिए डीबग कार्यक्षमता पुनर्स्थापित होती है।
llama.cpp रिलीज b9767 ने छोटे बैचों के लिए mat-vec पथ का उपयोग करके MTP इनफरेंस को बेहतर बनाया है और अपडेटेड GPU सपोर्ट शामिल किया है। इस रिलीज में macOS, Linux, Android, Windows और openEuler के लिए कई आर्किटेक्चर्स और Vulkan, CUDA, OpenVINO और SYCL जैसे एपीआई के साथ बाइनरीज़ प्रदान की गई हैं।
ओमियो कन्वर्सेशनल ट्रेवल अनुभवों को बेहतर बनाने के लिए ओपनएआई का लाभ उठाता है। कंपनी उत्पाद विकास को तेज करने और एआई-नेटिव बिज़नेस मॉडल में संक्रमण के लिए एआई का उपयोग करती है।
सिस्टम उपयोगकर्ता संदेशों का पता लगाने की अपनी क्षमता को बढ़ाएगा और प्रदर्शन एवं विश्वसनीयता में सुधार के लिए चेकपॉइंट स्थापित करेगा।
llama.cpp version b9763 ने tool call responses में एक ID field पेश किया है। इस release में macOS, Linux, Android, Windows और openEuler के लिए binaries शामिल हैं, जो कई architectures और hardware acceleration options पर उपलब्ध हैं, साथ ही एक UI component भी उपलब्ध है।
क्लॉड v2.1.186 में MCP सर्वरों के लिए CLI प्रमाणीकरण कमांड, वर्कफ़्लो में स्थिति फ़िल्टरिंग और प्लगइन सेटिंग्स में "स्किल्स" सेक्शन जोड़ा गया है। इसमें UI, सत्र प्रबंधन और एजेंट व्यवहार के लिए कई बग फिक्स शामिल हैं, साथ ही YAML पार्सिंग, मेमोरी हैंडलिंग और टूल वैलिडेशन में सुधार भी किए गए हैं।
जेसन लियू दिखाते हैं कि कोडेक्स कैसे संदर्भ को बनाए रखने और जटिल परियोजनाओं को प्रबंधित करने में मदद करता है, जिससे एकल प्रॉम्प्ट से परे काम निरंतर जारी रहता है।
llama.cpp संस्करण b9761 मॉडल डाउनलोडिंग को एक समर्पित चाइल्ड प्रोसेस में ले जाता है और /models/sse के माध्यम से रियल-टाइम प्रोग्रेस ट्रैकिंग जोड़ता है। इस रिलीज में macOS, Linux, Android, Windows, और openEuler के लिए बाइनरी शामिल हैं, जो CUDA, Vulkan, OpenVINO, और SYCL जैसे विभिन्न आर्किटेक्चर और हार्डवेयर एक्सेलेरेटर का समर्थन करती हैं।
OpenAI ने अपने डेब्रेक सूट के हिस्से के रूप में Codex Security और GPT-5.5-Cyber पेश किए हैं। ये उपकरण संगठनों को बड़े पैमाने पर कमजोरियों की पहचान, सत्यापन और मरम्मत करने में मदद करने का लक्ष्य रखते हैं।
ओपनएआई ने पैच द प्लैनेट लॉन्च किया है, जो एक डेब्रेक पहल है जिसका उद्देश्य ओपन-सोर्स मेंटेनर्स को कमजोरियों की पहचान करने, सत्यापित करने और समाधान करने में मदद करना है। यह कार्यक्रम ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर की सुरक्षा को बेहतर बनाने के लिए एआई टूल्स और विशेषज्ञ समीक्षा को जोड़ता है।
llama.cpp संस्करण b9760 में एक पुनर्गठित इनपुट फ़ाइल स्कीमा पेश किया गया है जो कच्चे base64 इनपुट वीडियो का समर्थन करता है। इस रिलीज में macOS, Linux, Android, Windows और openEuler के लिए बाइनरी शामिल हैं, जो विभिन्न आर्किटेक्चर और हार्डवेयर एक्सेलेरेटर जैसे Vulkan, CUDA, OpenVINO और SYCL पर उपलब्ध हैं।
llama.cpp ने macOS, Linux, Android, Windows, और openEuler के लिए अपडेटेड बाइनरीज़ के साथ version b9757 जारी किया है। इस रिलीज में top-n-sigma sampler से unconditional softmax+sort को हटा दिया गया है, जिससे sampling efficiency में सुधार हुआ है। नए बिल्ड्स Apple Silicon और ARM64 सहित कई आर्किटेक्चर्स पर Vulkan, OpenVINO, SYCL, ROCm, और CUDA का समर्थन करते हैं।
llama.cpp रिलीज b9758 bin_bcast और unary ऑपरेशन्स के लिए bf16 समर्थन पेश करता है। यह संस्करण 2026.0 से पुराने Intel कंपाइलर्स के साथ संगतता को भी बढ़ाता है, macOS, Linux, Android, Windows, और openEuler प्लेटफॉर्म के लिए नए बिल्स उपलब्ध हैं, जिनमें Vulkan, OpenVINO, SYCL, और CUDA का समर्थन शामिल है।
फ़ाइल के अंत में ऐपेंड करते समय फ़ाइल संपादन में होने वाले क्रैश को -1 को n (अंत में इंसेर्ट) के बजाय n+1 के रूप में सामान्यीकृत करके ठीक किया गया। पैच -1 को ऐपेंड मोड तक ही सीमित करता है और पिछली लाइन की सilent ओवरराइटिंग को रोकने के लिए रिप्लेस/डिलीट ऑपरेशन के लिए इसे अस्वीकार करता है, और यह सुनिश्चित करता है कि इंसेर्ट ऑफ़सेट एक पूर्णांक के रूप में गणना किया जाए ताकि हीप-बफर-ओवरफ़्लो से बचा जा सके।
llama.cpp ने macOS, Linux, Android, Windows, और openEuler के लिए अपडेटेड बाइनरी के साथ version b9751 जारी किया। इस रिलीज में मेमोरी उपयोग के लिए फिक्स शामिल हैं और यह Vulkan, CUDA, OpenVINO, और SYCL जैसे कई आर्किटेक्चर और हार्डवेयर एक्सेलरेशन विकल्पों का समर्थन करती है।
llama.cpp ने संस्करण b9752 जारी किया है, जिसमें बैट कन्स्ट्रक्शन पर ध्यान केंद्रित करते हुए सर्वर रिफैक्टर शामिल है, जिसमें बैट फुल केस का बेहतर हैंडलिंग और बग फिक्स शामिल हैं। इस रिलीज में macOS, Linux, Android, Windows, और openEuler के लिए प्रीबिल्ट बाइनरी शामिल हैं, जो CUDA, Vulkan, OpenVINO, और SYCL जैसे विभिन्न आर्किटेक्चर और एक्सेलरेशन फ्रेमवर्क का समर्थन करती हैं।
llama.cpp संस्करण b9754 में common/peg मॉड्यूल के लिए कठोर व्याकरण जनरेशन के लिए एक AC पार्सर शामिल है। इस रिलीज़ में macOS, Linux, Android, Windows और openEuler के लिए प्रीकंपाइंड बाइनरी शामिल हैं, जो Vulkan, CUDA, OpenVINO और SYCL जैसे विभिन्न आर्किटेक्चर और एक्सेलरेशन तकनीकों का समर्थन करती हैं।