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llama.cpp 发布 b11871 版本:新增 JSON 嵌套深度限制以防止服务崩溃

llama.cpp 在 b11871 版本中引入关键安全修复,对请求中 JSON 嵌套层级实施 128 层硬性限制,避免因深度递归解析导致 HTTP 线程栈溢出、服务崩溃(macOS 触发 SIGBUS,Linux 触发 SIGSEGV)。该策略覆盖 chat 接口多类输入场景,并统一返回 HTTP 400 错误。

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llama.cpp 发布 b11870 版本,正式支持 DeepSeek-V4.1-Flash 模型

llama.cpp 在版本 b11870 中新增对 DeepSeek-V4.1-Flash(deepseek41)模型的支持,并针对其 Engram 架构进行多项底层优化,包括 KV 缓存计算简化、BF16 精度替代 MXFP8、in-graph 行 gather 等;同步提供覆盖 macOS、Linux、Windows、Android、iOS 及 openEuler 的多平台二进制构建。

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llama.cpp 发布 b11867 版本:服务端入口重构,全面支持多平台与异构加速后端

llama.cpp 于 GitHub 正式发布 b11867 版本,核心变更包括服务端(server)入口点重构(PR #31113),新增 server_role 机制;同时提供覆盖 macOS、Linux、Windows、Android、iOS 及 openEuler 的 40+ 预编译二进制包,支持 CPU、CUDA(12.4/12.8/13.4)、Vulkan、ROCm 10.0、OpenVINO、SYCL(FP16/FP32)、Snapdragon(Adreno+Hexagon)等多元硬件后端。

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llama.cpp 发布 b11865 版本:新增 RDMA 接收边界检查,支持 CUDA 13.4、ROCm 10.0、Snapdragon NPU 等多平台后端

llama.cpp 项目发布构建版本 b11865,核心变更包括在 RDMA 接收逻辑中增加内存边界检查(PR #30399),并显著扩展硬件加速支持,覆盖 CUDA 13.4、ROCm 10.0、Vulkan、OpenVINO、SYCL 及高通 Snapdragon(CPU+Adreno+Hexagon)全栈异构计算后端;macOS KleidiAI 支持与 openEuler 构建被明确标记为 DISABLED。

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llama.cpp 发布 b11861 版本:修复 minimax-m3 模型量化缩放张量未传递导致的推理异常

llama.cpp v.b11861 修复了 minimax-m3 模型在 NVFP4/MXFP8 量化下因 scale 张量未注入计算图而导致的权重失真问题,避免‘token soup’与残差淹没;同步提供覆盖 macOS、Linux、Windows、Android、iOS 及 openEuler 的多平台二进制构建。

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