Δημοφιλή: Ενημέρωση δεδομένων: 27 Οκτωβρίου 2026

Κατηγορίες

Διαδίκτυο1.356
Επικοινωνία321
Ήχος και βίντεο898
Γραφικά και σχεδίαση539
Γραφείο και παραγωγικότητα1.124
Εργαλεία προγραμματισμού3.134
Εργαλεία AI529
Ασφάλεια και απόρρητο385
Εργαλεία συστήματος3.114
Παιχνίδια523
Εκπαίδευση και επιστήμη239
Δίκτυα και IT284

Λήψη llama.cpp b11636

LLM inference in C/C++

Αυτή είναι παλαιότερη έκδοση. Η τελευταία έκδοση είναι η b9994. llama.cpp b9994 · Κυκλοφορία:

Αρχεία εγκατάστασης b11636

ΑρχιτεκτονικήΤύποςΕμβέλειαΜέγεθος αρχείουΛήψηSHA256
64-bit ZIP → Φορητό — — github.com VirusTotal
ARM64 ZIP → Φορητό — — github.com VirusTotal

Ο σύνδεσμος και το SHA256 προέρχονται από το κοινοτικό manifest του Windows Package Manager. Συγκρίνετε το hash του ληφθέντος αρχείου πριν το εκτελέσετε.

Σημειώσεις έκδοσης

sycl: IQ3 code reorder (#29107)
- sycl: persistent IQ3_S/IQ3_XXS weight reorder for SYCL decode and prefill
Add persistent reordered weight layouts for IQ3_S and IQ3_XXS. Weights
are reordered once at load time; the reordered MMVQ dot products then
walk dense super-blocks with dp4a and SWAR sign expansion instead of
gathering bits from the interleaved standard layout. Reorder-aware
dequantization feeds the batched prefill GEMMs so prompt processing
sees the same benefit.
Also harden the oneDNN build check: a missing DNNL package or a
CPU-only DNNL build now fails at configure time instead of silently
producing a degraded backend.
Measured on Intel Arc Pro B70 with Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-IQ3_S (MTP),
-ngl 999 -b 4096 -ub 1024 -fa on:
tg256 @ 0 ctx 12.92 -> 23.54 tok/s (+82%)
tg256 @ 9,216 12.33 -> 21.69 tok/s (+76%)
tg256 @ 64,000 9.76 -> 14.91 tok/s (+53%)
pp8192 833.9 -> 833.6 tok/s (flat)
Qwen3.5-9B Q4_K_M / Q3_K_M are unchanged within noise (largest delta
-0.5% pp, tg flat), so standard quants are not affected.
The MMVQ GLU fusion widening and rms_norm+scale fusion are
intentionally not part of this change; master already carries them
via #28931.
- removing wait as per review request
- sycl : fix fusion.cpp line ending
Website:
- https://llama.app
Attestations:
- https://github.com/ggml-org/llama.cpp/attestations/56116978
macOS/iOS:
- macOS Apple Silicon (arm64)
- macOS Apple Silicon (arm64, KleidiAI enabled) DISABLED
- macOS Intel (x64)
- iOS XCFramework
Linux:
- Ubuntu x64 (CPU)
- Ubuntu arm64 (CPU)
- Ubuntu s390x (CPU)
- Ubuntu x64 (Vulkan)
- Ubuntu arm64 (Vulkan)
- Ubuntu x64 (CUDA 12) - CUDA 12.8 libraries
- Ubuntu x64 (CUDA 13) - CUDA 13.4 libraries
- Ubuntu arm64 (CUDA 13) - CUDA 13.4 libraries
- Ubuntu x64 (ROCm 10.0)
- Ubuntu x64 (OpenVINO)
- Ubuntu x64 (SYCL FP32)
- Ubuntu x64 (SYCL FP16)
- Linux arm64 (Snapdragon: CPU, Adreno GPU, Hexagon NPU) - setup guide
Android:
- Android arm64 (CPU)
- Android arm64 (Snapdragon: CPU, Adreno GPU, Hexagon NPU) - setup guide
Windows:
- Windows x64 (CPU)
- Windows arm64 (CPU)
- Windows arm64 (OpenCL Adreno)
- Windows x64 (CUDA 12) - CUDA 12.4 DLLs
- Windows x64 (CUDA 13) - CUDA 13.4 DLLs
- Windows arm64 (CUDA 13) - CUDA 13.4 DLLs
- Windows x64 (Vulkan)
- Windows arm64 (Vulkan)
- Windows x64 (OpenVINO)
- Windows x64 (SYCL)
- Windows x64 (ROCm 10.0)
openEuler:
- DISABLED
- openEuler x86 (310p)
- openEuler x86 (910b, ACL Graph)
- openEuler aarch64 (310p)
- openEuler aarch64 (910b, ACL Graph)
UI:
- UI

https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/tag/b11636

Ετικέτες

Κοινοποίηση