लोकप्रिय: डेटा अपडेट: २७ ऑक्टोबर, २०२६

श्रेण्या

इंटरनेट१,३५६
संवाद३२१
ऑडिओ आणि व्हिडिओ८९८
ग्राफिक्स आणि डिझाइन५३९
ऑफिस आणि प्रॉडक्टिव्हिटी१,१२४
डेव्हलपर टूल्स३,१३४
AI टूल्स५२९
सिक्युरिटी आणि प्रायव्हसी३८५
सिस्टम टूल्स३,११४
गेम्स५२३
शिक्षण आणि विज्ञान२३९
नेटवर्क आणि IT२८४

llama.cpp b10615 डाउनलोड करा

LLM inference in C/C++

ही जुनी आवृत्ती आहे. नवीनतम आवृत्ती b9994 आहे. llama.cpp b9994 · रिलीज:

इन्स्टॉलर फाइल्स b10615

आर्किटेक्चरप्रकारकोणासाठीफाइल आकारडाउनलोडSHA256
64-बिट ZIP → पोर्टेबल — — github.com VirusTotal

लिंक आणि SHA256 हे Windows Package Manager च्या कम्युनिटी मॅनिफेस्टमधून घेतले आहेत. फाइल चालवण्यापूर्वी तिचा हॅश जुळवून पाहा.

रिलीज नोट्स

metal : per-device tuned (Q, NE) for flash-attn vec (#26570)
- metal : per-device tuned (Q, NE) for flash-attn vec (#25750)
- rebase Q-generic FA vec body from 01dc936 (#23114)
- add 53 f16 (Q,NE) flash-attn vec instantiations (vec 80 -> 133)
- add FA vec (Q,NE) tuning table + dispatch wiring + SMEM cap fallback
- add FA vec (Q,NE) perf sweep
- fill tuning result
- fold family table into a per-family representative SKU
- refactor tuning result format
- extend FA vec tuning to quantized KV caches
- sync fa vec tuner bucketing with runtime, use pointwise tuning regret
- update tuned table
- format and cleanup
- prefix fa_vec tuning procs with ggml_backend_metal_tuning_, drop unused fa_vec_override_active
- add device id -> token lookup for the offline tuning tool
- add ggml-metal-tuning skeleton
- add op-agnostic perf cell + median timing for the tuner
- add FA-vec graph build + tensor init to the tuner
- tools : add FA-vec (Q,NE) sweep, compression and table emit
- cool down and re-measure the dirty window on thermal drift
- test-backend-ops : replace the FA vec tune mode with a bounded (Q,NE) slice
- tools : document the Metal tuner, point the table comment at it
- abort on unknown KV type, single-source fa_vec_legal_ne
- cleanup
- honor -o in the FA vec (Q,NE) slice
- retune FA-vec (Q, NE) under a pointwise no-harm gate
- cont : add fa-vec tunings for M1 Pro, M2 Ultra, M5 Max
Co-authored-by: Georgi Gerganov ggerganov@gmail.com
Website:
- https://llama.app
Attestations:
- https://github.com/ggml-org/llama.cpp/attestations/42707049
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 (ROCm 7.14)
- Ubuntu x64 (OpenVINO)
- Ubuntu x64 (SYCL FP32)
- Ubuntu x64 (SYCL FP16)
Android:
- Android arm64 (CPU)
Windows:
- Windows x64 (CPU)
- Windows arm64 (CPU)
- Windows arm64 (OpenCL Adreno)
- Windows x64 (CUDA 12) - CUDA 12.4 DLLs
- Windows x64 (CUDA 13) - CUDA 13.3 DLLs
- Windows arm64 (CUDA 13) (preview) - CUDA 13.4 DLLs
- Windows x64 (Vulkan)
- Windows x64 (OpenVINO)
- Windows x64 (SYCL)
- Windows x64 (ROCm 7.14)
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/b10615

टॅग

शेअर करा