Pre-Release / Continuous Build: Dies ist ein experimenteller Build, keine stabile Veröffentlichung.
model : Unterstützung für Kolibri-1 (Aleph-Alpha) hinzufügen (#30673) * model : Unterstützung für Kolibri-1 (Aleph-Alpha) hinzufügen Kolibri-1 ist ein zweisprachiges deutsches/englisches MoE-Reasoning-Modell mit 78B Parametern und 3.46B aktiv pro Token: 50 Schichten, 384 geroutete Experten plus ein geteilter Experte. Die Attention verzahnt vier Sliding-Layer mit einem 513-Fenster mit einem vollständigen Layer. Die Sliding-Layer rotieren mit NeoX RoPE, die vollständigen Layer sind NoPE. GQA betreibt 48 Query-Köpfe gegen 4 KV-Köpfe bei head_dim 128 mit einem QK-RMSNorm, und jeder Block trägt vier RMSNorms, sodass die Attention- und die MLP-Ausgabe normalisiert werden, bevor sie wieder in den Residualstrom einmünden. Das Routing wählt die Experten aus logits + expert_bias und gewichtet sie mit der Sigmoid der unverzerrten Logits, ohne Renorm. Der Konverter verwendet AfmoeModel wieder für das Per-Expert-Checkpoint-Layout und die Expertenauswahl-Bias und schreibt den geteilten Experten sowie das Sliding-Window-Muster pro Layer. Das veröffentlichte FP8-Checkpoint benötigt keinen speziellen Code, es läuft über den generischen weight_scale_inv-Pfad. Drei Tensornamen werden zur Zuordnung hinzugefügt (post_attn_norm, post_ffn_norm, moe.router.expert_bias) und das 128k-Vokabular registriert den qwen2 Pre-Tokenizer per Hash. Die Architektur ist in test-llama-archs registriert, mit GQA und dem Sliding-Window-Muster. Assisted-by: DeepSeek Harness (DeepSeek V4.1 Flash) * Update src/models/kolibri1.cpp Co-authored-by: Sigbjørn Skjæret * Fusionsdatensätze für kolibri1 hinzufügen * Update src/models/kolibri1.cpp Co-authored-by: Sigbjørn Skjæret --------- Co-authored-by: Sigbjørn SkjæretWebseite: - https://llama.app
Attestierungen: - https://github.com/ggml-org/llama.cpp/attestations/56945604
macOS/iOS: - macOS Apple Silicon (arm64) - macOS Apple Silicon (arm64, KleidiAI aktiviert) DEAKTIVIERT - 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-Bibliotheken - Ubuntu x64 (CUDA 13) - CUDA-13.4-Bibliotheken - Ubuntu arm64 (CUDA 13) - CUDA-13.4-Bibliotheken - Ubuntu x64 (ROCm 10.0) - Ubuntu x64 (OpenVINO) - Ubuntu x64 (SYCL FP32) - Ubuntu x64 (SYCL FP16) - Linux arm64 (Snapdragon: CPU, Adreno GPU, Hexagon NPU) - Einrichtungsanleitung
Android: - Android arm64 (CPU) - Android arm64 (Snapdragon: CPU, Adreno GPU, Hexagon NPU) - Einrichtungsanleitung
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