# llama.cpp añade compatibilidad con BF16 y FP16 en tinyBLAS para x86

> La biblioteca de código abierto llama.cpp ahora vectoriza los datos residuales BF16, FP16 y FP32 en su backend tinyBLAS, lo que acelera la inferencia en CPU.

Oossa · 2026-10-04 · https://oossa.com/es/llama-cpp-adds-bf16-fp16-support-in-tinyblas-for-x86-cpus

El equipo de ggml-org publicó la versión b11398 de llama.cpp. La actualización añade compatibilidad con el procesamiento de datos residuales BF16, FP16 y FP32 en el backend tinyBLAS para CPU, en plataformas x86. También vectoriza esos datos para acelerar los cálculos. Se ofrecen binarios precompilados para macOS (Apple Silicon e Intel), iOS y varias arquitecturas de Ubuntu. La actualización también incluye ajustes en las pruebas para garantizar comparaciones precisas con implementaciones de referencia.

## Los hechos

- La versión b11398 se publicó el 4 de octubre de 2026
- Añade compatibilidad con datos residuales BF16, FP16 y FP32 en tinyBLAS para x86

## Por qué importa

Los desarrolladores ahora pueden ejecutar inferencias de LLM más rápido en CPU convencionales, sin aceleración por GPU.

## Fuentes y referencias

1. [ggml-org/llama.cpp b11398](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/tag/b11398) – llama.cpp, 2026-10-04

Última actualización: 2026-10-04