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 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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이 글에서는 Underdog가 발표한 Saluki 27B 모델을 소개합니다. 이 모델은 7.9 GB 크기의 2비트 양자화 Qwen3.8-27B 변형으로, ISTA-DASLab의 GSQ-RCO 방법을 기반으로 구축되었으며, 120개의 작업에 대한 BFCL v4 도구 호출 벤치마크에서 원래의 54 GB 풀 정밀도 모델을 능가한다고 주장됩니다. 다만 모든 성능 관련 결론은 해당 개발자의 발표에 근거한 것으로, 독립적인 검증은 이루어지지 않았습니다.
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 项目发布构建版本 b11869,主要修复 Jinja 模板中 select 和 selectattr 函数的参数解析逻辑,并提供覆盖 macOS、Linux、Windows、Android、iOS 及 openEuler 的数十种硬件与后端组合的预编译二进制包。
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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 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 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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