# llama.cpp voegt BF16- en FP16-ondersteuning toe voor x86-cpu’s

> De opensourcebibliotheek llama.cpp vectoriseert nu BF16-, FP16- en FP32-restverwerking in de tinyBLAS-backend, waardoor inferentie op cpu’s sneller wordt.

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

Het ggml-org-team heeft llama.cpp versie b11398 uitgebracht. Die voegt ondersteuning toe voor BF16-, FP16- en FP32-restverwerking in de tinyBLAS-cpu-backend op x86-platforms. De verwerking is ook gevectoriseerd, zodat berekeningen sneller verlopen. Er zijn vooraf gebouwde binaries beschikbaar voor macOS (Apple Silicon en Intel), iOS en verschillende Ubuntu-architecturen. De update bevat aanpassingen aan tests om nauwkeurige vergelijkingen met referentie-implementaties te garanderen.

## De feiten

- Versie b11398 is uitgebracht op 4 okt 2026
- Voegt ondersteuning toe voor BF16-, FP16- en FP32-restverwerking in tinyBLAS voor x86

## Waarom het ertoe doet

Ontwikkelaars kunnen nu sneller LLM-inferentie uitvoeren op gewone cpu’s, zonder GPU-versnelling.

## Bronnen en referenties

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

Laatst bijgewerkt: 2026-10-04