开源生态

Preferred Networks 发布日语嵌入模型 PLaMo-Embedding-1B

Preferred Networks 发布日语文本嵌入模型 PLaMo-Embedding-1B，采用 Apache 2.0 许可，可免费商用。该模型在日语嵌入基准 JMTEB 上取得 76.10 的平均分，超过 Sarashina-Embedding-v1-1B、OpenAI text-embedding-3-large 等模型，检索任务表现尤为突出。模型

AgentionAI 发布 Qwen3.8-Flash-Next AP GGUF 量化版

AgentionAI 在 Hugging Face 发布了 Qwen3.8-Flash-Next 的 Agention Precision（AP）GGUF 量化版本，兼容主线 llama.cpp，无需 fork。该版本按张量组混合量化类型，并公布各档位在留出语料上的 KL 散度和 top-1 一致率；其中 AP-Q5 K M 在同等显存下与 unsloth

llama.cpp b11889：CUDA 后端用 std::string 替换 VLA

llama.cpp 发布 b11889 版本，主要变更是 CUDA 后端将 archName 的变长数组（VLA）替换为 std::string，以现代化代码并消除 Clang 的 -Wvla-cxx-extension 警告。该改动由 Hugging Face 的 Adrien Gallouët 提交，属于代码质量与可移植性改进，不涉及功能或性能变化。同时

LTX 2.3 视频修复与编辑 LoRA 权重发布

开发者 Alissonerdx 在 Hugging Face 发布了一批基于 Lightricks/LTX-2.3 视频生成模型训练的 LoRA 权重，涵盖视频修复（inpainting）与实验性 Edit Anything 视频编辑能力。仓库说明了推理时需将品红色掩码嵌入引导视频、配合 LTXVAddGuideMulti 节点使用，并给出不同训练步数 ch

llama.cpp b11888：语法解析加递归深度限制并优化候选拒绝

llama.cpp 发布 b11888 版本，为语法（grammar）解析与 PEG 解析器加入递归深度限制，并将其设为强制要求。同时重写了 llama grammar reject candidates for stack 的候选拒绝逻辑，改为基于索引的迭代实现，消除了此前因按码点计数导致 256 字符以上 token（如 GLM-4.7-Flash 的

ISTA-DASLab发布DeepSeek-V4.1-Flash-1017 GSQ-RCO GGUF量化版

奥地利ISTA的DASLab团队发布了DeepSeek-V4.1-Flash-1017的GGUF非均匀量化版本，采用GSQ（Gumbel-Softmax量化）与RCO（黎曼约束优化）方法，按张量敏感度分配精度。该模型为763B参数、384专家的MoE，提供IQ1 M、IQ2 XXS、IQ2 XS三种规格，其中IQ2 XXS在AIME25、GPQA-Diamo

llama.cpp 发布 b11887：调整测试默认线程数

llama.cpp 发布构建版本 b11887，主要变更是调整 test-llama-context 测试的默认线程数（#31157）。该版本同时提供 macOS/iOS、Linux、Android、Windows 等多平台预编译包，覆盖 CUDA、Vulkan、ROCm、SYCL、OpenVINO 等后端，并附有构建证明链接。

llama.cpp 发布 b11886：Qwen 转换时合并张量

llama.cpp 发布 b11886 版本，主要变更是 Qwen 模型在转换过程中合并张量（merge tensors on convert），并将转换脚本改用生成器函数，同时移除 qwen4exp 中的常量与预缩放逻辑。该版本同步提供 macOS、iOS、Linux、Android、Windows 等多平台预编译二进制，覆盖 CUDA、Vulkan、RO

Google与Meta开源TorchTPU：TPU获原生PyTorch支持

在2026年北美PyTorch大会上，Google与Meta开源了TorchTPU，为Google TPU提供原生PyTorch后端，取代需要修改源码的PyTorch/XLA，使模型迁移简化为将设备切换为TPU。Meta计划借此把更大规模LLM负载迁移到TPU，vLLM、SGLang、TorchTitan等已原生支持，并展示了超8000芯片的近线性扩展。Go

llama.cpp b11883 修复 4D 张量量化与 MoE 专家检测

llama.cpp 发布 b11883 版本，修复了 llama-quant 工具对 4D 张量的量化问题：此前 nrows total 只按 ne[1] ne[2] 计算，导致 4D 张量仅前 ne[2] 个切片被量化、其余行被丢弃，现改用 ggml nrows() 统计全部行。同时将 MoE 专家张量检测从依赖 ne[2] 1 改为按张量名（ exps/

llama.cpp 发布 b11882：限制 grammar 递归深度防栈溢出

llama.cpp 发布 b11882 版本，主要修复了 grammar 解析中的递归深度限制问题，以防止栈溢出（对应 PR #29495、#29755）。该版本同时提供覆盖 macOS/iOS、Linux、Android、Windows 及 openEuler 的多平台预编译二进制，涵盖 CUDA、Vulkan、ROCm、SYCL、OpenVINO 等多种

Ornith-1.5-9B 发布 GSQ-RCO 混合精度 GGUF 量化版

开发者 abenzerps 在 Hugging Face 发布了 Ornith-1.5-9B 的 GSQ-RCO 混合精度 GGUF 量化版本，面向 llama.cpp 本地推理，支持最长 262K token 上下文。该方案针对混合 SSM-Transformer 模型在标准量化下性能严重退化的问题，通过将 48 个关键 SSM 参数保留为 BF16（RC

Google 开源 ML Drift 跨平台 GPU 推理引擎

Google 开源了跨平台 GPU 计算引擎 ML Drift，采用 Apache 2.0 许可，支持 OpenGL ES、OpenCL、Metal 和 WebGPU，用于设备端 AI 推理。它是 LiteRT 的核心 GPU 加速引擎，通过统一着色器、五维张量和硬件特定优化简化多 GPU 硬件适配。Google 称其在 Gemma 模型上内存开销比 lla

llama.cpp b11881：内存缓存全面遵循 no alloc

llama.cpp 发布 b11881 版本，主要修正在所有内存缓存中遵循 no alloc 参数的行为，并留下将 no alloc 移出 llama hparams 的待办事项。该改动由 AI 辅助完成，测试环境为 Mac Studio（M2 Ultra，192GB）上的 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp-GGUF 模型。发布同时提

llama.cpp b11879：CUDA MMQ 融合 FFN gate/up 与 GLU

llama.cpp 发布 b11879 版本，在 CUDA 后端为 MMQ 量化矩阵乘实现 FFN gate/up 矩阵乘与 GLU 的融合：通过将 gate 与 up 权重行按 8 行交错排布，使一次 mul mat q 启动即可完成两个矩阵乘并在写回时计算 GLU。该优化面向 prompt 处理阶段，支持 Q4 K、Q5 K、Q6 K、Q8 0 和 IQ

llama.cpp b11877：Vulkan 为 conv3d 增加更大 tile size

llama.cpp 发布 b11877 版本，主要变更为 Vulkan 后端为 conv3d 增加更大的 tile size，该优化仅适用于 coopmat2 且不需要共享内存存储输出的场景，并仅对较新驱动版本生效。同时新增了一些具有代表性的后端测试，据提交说明这些测试由 codex 参考 sd.cpp 的 Wan VAE 生成。该版本还提供了覆盖 macO

llama.cpp b11876：修复 Vulkan 小矩阵 tile 的 warp 划分

llama.cpp 发布 b11876 版本，修复了 Vulkan 后端小矩阵乘法 tile 的 warp tile 划分问题：此前小 tile 的 WM 固定为 32（8 宽子组时为 8），未随 tile 的 BLOCK SIZE 与 WARP 变化，导致 16 宽子组（Mali）时工作组第二个子组写入下一 tile 的列、8 宽子组时部分 id tile

llama.cpp b11874：OpenCL 新增 topk 与 lightning indexer

llama.cpp 发布 b11874 版本，主要变更为 OpenCL 后端新增 topk 算子与 fp lightning indexer，并对 topk 和 lightning indexer 做了优化与重构，包括重写 tiled topk kernel 及格式调整。该版本同时提供 macOS、Linux、Windows、Android 等多平台预编译包

r/opensource 版块新规禁止 AI 项目及非英语用户，引发社区反弹

Reddit 的 r/opensource 版块版主发布新规，禁止使用 AI、由 AI 生成或面向 AI 的项目，同时要求提交项目至少有一年历史、活跃维护且有多名贡献者，并实质上禁止非英语使用者参与。新规引发社区强烈反弹，评论区出现大量批评，还催生了竞争性版块 r/trueopensource；版主 Wolvereness 解释称规则存在选择性执行空间，但未

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JiRack DeltaNet 27B：三值架构 CPU 推理模型发布

Hugging Face 用户 CMSManhattan 发布了 JiRack DeltaNet 27B 模型，将 Qwen3.8 风格的 DeltaNet 架构（混合注意力+SSM）迁移到三值权重架构，主打 CPU 高效推理，提供 GGUF 量化版本并原生支持 Ollama 与 Docker 部署。模型配套 JiRack 分词器，声称支持路由、视觉、音视频