开源生态

Quarkus LangChain4j 发布 1.15.0.CR1

Quarkus LangChain4j 发布 1.15.0.CR1 版本，主要更新包括升级至 Quarkus 3.40 和 Langchain4j 1.21.0，并新增对 DecisionModel 的支持。此外，该版本从 MCP 客户端指南中移除了旧版 HTTP/SSE 传输，将 JitLLM 扩展迁移至 1.0.2 facade 并重命名，同时新增了一个

GLM-5.3-Flash-Uncensored 的 imatrix GGUF 量化发布

Hugging Face 用户 BoldingBuilds 发布了 GLM-5.3-Flash-Uncensored 模型的 imatrix GGUF 量化版本，基于 OrcaRouter 的去审查 FP8 模型构建，为 320B 总参数/18B 激活的 MoE 架构，支持 1M 上下文。作者因 IQ2 S 量化版本出现循环和输出不连贯问题而重建了多个量化版

PydanticAI v2.54.0 发布：兼容性调整与新功能

PydanticAI 发布 v2.54.0，包含多项兼容性调整、新功能和错误修复。兼容性方面处理了 JSON Schema draft-7 列表形式 items、FallbackModel 下的 ImageGeneration、持久执行引擎绑定限制等。新功能包括 clai2 主题化文件差异、/update 自动安装最新构建、OpenAILiveModel 会

llama.cpp b11368：为 draft 与 MTP 推测解码加入概率采样

llama.cpp 发布 b11368 版本，为简单 draft 与 MTP 推测解码引入概率采样，使 drafter 采用概率采样、target 通过拒绝采样进行验证。该改动在语法约束请求下回退到 argmax 采样，并新增默认关闭（greedy）的开关以启用概率 draft 采样，同时修复了 draft sampler 与 target 共享 rng 流

llama.cpp b11365 修复 soft max back 别名输出错误

llama.cpp 发布 b11365 版本，修复了 ggml-cpu 后端中 GGML OP SOFT MAX BACK 算子在 dst 与 src1 别名（aliasing）时输出错误的问题。原实现分多步计算，当 dst 覆盖 y 后第三步会读取被覆盖的值导致静默错误；新实现改为单个融合循环，先读取两个源再写入，兼容两种别名情况，并新增回归测试强制触发别

llama.cpp 发布 b11364：支持 nimble decision model

llama.cpp 发布 b11364 版本，主要变更为模型层面支持 nimble decision model（PR #29844）。该版本同时提供 macOS/iOS、Linux、Android、Windows 及 openEuler 等多平台预编译二进制，覆盖 CPU、CUDA、Vulkan、ROCm、SYCL、OpenVINO 等后端。

Meta 推出开源项目 Muse Gadgets，让开发者自建 Muse 硬件

Meta 推出开源项目 Muse Gadgets，允许开发者基于开源固件和 Linux SDK 构建可连接其个人 AI 代理 Muse 的自定义硬件，例如彩色电子墨水屏或插入电视 HDMI 接口的棒状设备。Meta 产品负责人 Nat Friedman 表示公司已自制 Muse Home Link 设备并免费发放 5000 台给 Muse 订阅用户。此举配合

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llama.cpp b11362：Metal 新增 F16 KV 张量 flash attention 内核

llama.cpp 发布 b11362 版本，主要更新是在 Metal 后端为 F16 KV 缓存新增了基于 tensor API 的 flash attention 内核。该内核还扩展支持 DK=DV=512、DK=576/DV=512、DK=192/DV=128 等维度，并加入 attention sinks、ALiBi 和 logit softcap

llama.cpp 发布 b11352：优化 qwen4exp 与 GLM5-next 的 mask 构造

llama.cpp 发布 b11352 版本，主要变更是优化 qwen4exp 的 mask 构造，并将相同改动应用到 GLM5-next。该版本同时提供 macOS、Linux、Windows、Android 等多平台多后端的预编译二进制包。

MCP Python SDK 发布 v2.3.0：多项行为变更与三个新选项

MCP Python SDK 发布 v2.3.0，以修复为主并新增三个选项。行为变更包括：要求 httpx2 =2.10.0、注册时拒绝无效 x-mcp-header 注解的工具、不再发送空的 meta 和 params、initialize 不再发送空的 experimental、Mcp-Param- 校验改为按名称查找工具、交互式 OAuth 登录不再计

Meta 开源代码，让你自制 Muse AI 硬件设备

Meta 将其新 AI 智能体 Muse 的相关代码开源，允许用户自行制作 Muse 硬件设备。用户可在 ESP32 或树莓派上通过 Meta 的 SDK 连接 Muse，并接入显示屏、按钮、传感器等外设。Meta 还推出自制的 Muse Home Link 设备，可借助社区技能控制灯光、电视、打印机等，限量 5000 台，本月发货，现已开放候补名单。

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MCP TypeScript SDK 发布 1.32.0：重定向同源限制与工具输入限制

MCP TypeScript SDK 发布 1.32.0 版本，主要变更包括：HTTP 客户端传输现在仅在同源（同协议、主机、端口，允许同主机 http 到 https）时跟随重定向，跨源重定向需显式配置 redirectPolicy: 'follow'；新增默认关闭的 maxToolInputElements 选项以限制工具调用参数中的数组元素和对象成员数

llama.cpp 新增决策模型与 /v1/systemone 端点

llama.cpp 新增 /v1/systemone 端点，支持决策模型（Decision Models）。这类模型不生成文本，而是对给定选项打分并返回概率，单次前向传播即可完成，适用于请求路由、内容审核、Agent 步骤校验等场景。官方同时列出 Julia-1、Laya、Kev-4B、lev、OpenJev 等开源模型，其中 OpenJev 支持图像输入，

LangChain 发布 langchain-text-splitters 1.1.3

LangChain 发布 langchain-text-splitters 1.1.3 版本，主要包含依赖项升级（tornado、urllib3、anyio、lxml、mistune 等）以及若干修复，如 RecursiveJsonSplitter 对非字典输入抛出 TypeError、恢复重型可选依赖的懒加载、修正 Kotlin/Rust/Haskell/

llama.cpp 发布 b11349：Vulkan 编译问题新增日志

llama.cpp 发布 b11349 版本，主要变更为在 Vulkan 后端为 pipeline 编译问题添加日志输出（#29794）。该版本同时提供 macOS、iOS、Linux、Android、Windows 等多平台预编译二进制包，覆盖 CPU、CUDA、Vulkan、ROCm、SYCL、OpenVINO 等后端。此次更新属于常规构建发布，主要提升

OpenAI Agents Python 发布 v0.23.1 修复版本

OpenAI 发布了 openai-agents-python 的 v0.23.1 版本，这是一个补丁更新。该版本主要修复了发布测试（release tests），并刷新了所需的就绪检查（readiness check）。改动对应 issue #5278，属于维护性修复，未涉及新功能。

llama.cpp 发布 b11346：修复 qwen4exp 测试

llama.cpp 发布 b11346 版本，主要修复了 qwen4exp 相关的测试（PR #29819）。该版本同步提供 macOS/iOS、Linux、Android、Windows 及 openEuler 等多平台预编译二进制包，覆盖 CPU、CUDA、Vulkan、ROCm、SYCL、OpenVINO 等多种后端。

MBZUAI-IFM 发布 K2-Horizon-MoVA-36B-A4B GGUF 量化版

MBZUAI-IFM 在 Hugging Face 发布了 K2-Horizon-MoVA-36B-A4B 的 GGUF 量化版本，供 llama.cpp 使用，包含 BF16、Q8 0、Q6 K、Q5 K M、Q5 0、Q4 K M 等多种精度。该模型是 K2-Horizon 系列的稀疏 MoE 成员，采用 Mixture-of-Values 注意力，总参

llama.cpp b11345：Hexagon 后端新增 q2 k/q3 k 量化支持

llama.cpp 发布 b11345 版本，主要变更是为 Hexagon 后端新增 q2 k 和 q3 k 两种量化类型的支持，并统一了 src1 row size 的分配逻辑，该改动由高通工程师 Max Krasnyansky 参与提交。同时该版本照例提供 macOS、Linux、Windows、Android 等多平台多后端的预编译二进制包。

Laya AI 模型：工作原理、本地运行与评估指南

Convai Innovations 发布开源权重、非自回归决策模型家族 Laya，输入为状态加若干类型化问题，输出带概率信息的答案对象，采用 Apache 2.0 许可并支持本地推理。英文检查点基于 ModernBERT-large（约 4.21 亿参数），多语言检查点基于 mmBERT，提供 Router 在检查点间选择。文章强调其概率需在自有任务上校准