9월 30일 배포된 업데이트는 대형 텐서에 패딩을 추가할 때 드물게 발생하던 오버플로 버그를 막아 여러 플랫폼의 안정성을 높인다.
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llama.cpp 라이브러리는 2026년 9월 30일, 패딩을 적용할 때 크기가 오버플로될 수 있는 텐서를 차단하는 패치를 배포했다. 이 변경 사항은 패딩을 추가하기 전에 원래 크기와 정렬값을 더한 결과를 확인해, 안전하지 않은 텐서를 조기에 거부한다. 새 테스트 사례에서는 이전에는 걸러지지 않았던 2⁶⁴−16바이트 크기의 텐서를 수정 사항이 포착하는 것으로 나타났다. 이번 업데이트는 CUDA와 Vulkan 버전을 포함해 macOS, Windows, Linux 등 지원되는 모든 빌드에 적용된다.
이 오버플로를 방지하면 매우 큰 모델을 실행할 때 발생할 수 있는 충돌이나 결과 손상을 막을 수 있다.
모델
OpenAI의 신형 GPT‑6.1 Sol은 성능 향상을 내세우면서도 토큰 100만 개당 2~10달러의 가격을 유지해 Anthropic의 Claude와 DeepSeek 모델보다 저렴한 가격을 제시했다.
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새 v4와 v4 Turbo 음성의 요금은 문자 1,000자당 각각 0.08달러와 0.04달러다. 10월 12일까지는 프로모션 가격인 0.022달러와 0.011달러가 적용된다.
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Oracle의 새 Fusion Claw 런타임은 AI가 추론을 맡고 계산은 모델 외부에서 처리하도록 해, 인력 배치와 회계 같은 여러 단계의 업무를 Fusion 앱에서 수행할 수 있게 한다.
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| # | 출처 | 매체 | 날짜 | 핵심 내용 |
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| 1 | ggml-org/llama.cpp b11275 ↗ | llama.cpp | 2026. 9. 30. | <details open> gguf : reject tensor size that wraps after padding (#26979) GGML_PAD(nbytes, alignment) wraps to 0 when nbytes is within (ali |
| 2 | ggml-org/llama.cpp b11276 ↗ | llama.cpp | 2026. 9. 30. | <details open> Hexagon f16 activation ops (#29209) * hexagon: add F16 support for activation ops (SILU/GELU/GELU_QUICK/GEGLU/SWIGLU) Widens |
2 개 출처
