Meta 发布 Llama 3.1 系列：405B、70B 与 8B，支持多语言和长上下文

Hugging Face 发布 LFM2.5 系列三款模型的 DSpark 草稿模型检查点，通过投机解码在不改变输出质量的前提下，GPU 吞吐最高提升 3.18 倍，端侧最高 2.87 倍。草稿模型约 300M 参数，LFM2.5-2.6B 函数调用延迟平均降低 57%，已开源支持 llama.cpp 和 SGLang。

GGML 和 llama.cpp 团队正式加入 Hugging Face，以支持本地 AI 社区的长期扩展。创始人 Georgi Gerganov 及团队将全职维护 llama.cpp，保持 100% 技术自主权和社区领导力，项目继续 100% 开源和社区驱动。Hugging Face 提供长期可持续资源，助力项目增长。技术上将优化 transformers 库与 llama.cpp 的无缝集成，实现近乎“一键式”的模型部署，并改进基于 GGML 的软件打包和用户体验。长期…

Transformers v5 发布了全新的分词处理架构，核心变化是引入了更简单、统一的 API 设计，将分词器、后处理器和解码器模块化。新版移除了大量遗留代码，使代码库体积减少了约 40%，并显著提升了处理长文本和特殊 token 的灵活性。这一改进旨在降低开发者使用门槛，同时为各类大语言模型（如 GPT、Claude、LLaMA）提供更高效、一致的分词支持。

llama.cpp 服务器新增了类似 Ollama 的多模型管理功能。该功能采用多进程架构，每个模型独立运行，确保单个模型崩溃不影响其他服务。系统支持自动发现本地 GGUF 模型文件、按需加载，并默认采用 LRU 机制管理最多同时加载4个模型。用户可通过请求中的模型字段路由到特定模型，并可使用 API 进行加载、卸载和列表查看。所有加载的模型可继承路由器的统一设置，也支持通过预设文件为每个模型单独配置参数。内置 Web UI 同样支持模型切换。

Anthropic的研究人员探索了一种新方法：使用其强大的闭源AI助手Claude来生成高质量的指令遵循数据，并用这些数据对较小的开源模型（如LLaMA系列）进行监督微调。这项实验旨在展示如何利用尖端闭源模型的能力来指导和改进可公开访问的开源模型性能，从而推动AI技术的进步与民主化。

AnyLanguageModel 是一个 Swift 包，旨在为苹果平台上的大语言模型集成提供统一解决方案。它作为苹果原生 Foundation Models 框架的替代品，允许开发者通过相同的 API 接口，灵活调用本地模型（如通过 Core ML、MLX、llama.cpp 运行）与云端服务（如 OpenAI、Anthropic）。该方案复用苹果精心设计的 API 作为基础，大幅降低了在不同模型提供商之间切换的代码修改成本，并利用 Swift 的包特性功能避免依赖膨胀，…

Hugging Face 发布全开源 3B 模型 SmolLM3，基于 11T token 预训练，官方称在 3B 规模上超越 Llama-3.2-3B 和 Qwen2.5-3B，并与 Qwen3、Gemma3 等 4B 模型竞争。

Gemma 3n 在 transformers、timm、MLX、llama.cpp、Transformers.js、Ollama 和 Google AI Edge 等开源库中全面可用，发布 gemma-3n-E2B 和 gemma-3n-E4B 两个尺寸，各有 base 与 instruct 变体。

Hugging Face 发布博客，宣布 Llama 4 Maverick 与 Llama 4 Scout 上线 Hugging Face 平台。正文抓取失败，仅有标题可用，更多细节见原文链接 https://huggingface.co/blog/llama4-release。

Hugging Face 官方博客宣布 Llama 3.2 发布，新模型可处理图像并支持在设备端运行。