Aug 4, 2026 · llama.cpp
b10247
llama.cpp 发布 b10247 版本，将后端调度器中固定大小的 GGML_SCHED_MAX_SPLIT_INPUTS 数组替换为动态分配缓冲区，以修复在加载宽 MoE 模型（如 Gemma 4、Qwen MoE、Mixtral、DeepSeek）时，多后端设置下图拆分超过 30 个输入张量导致的崩溃。
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Development
- First Reportb10247llama.cpp
- Current Assessment此修复反映了开源推理框架对宽 MoE 模型支持的持续投入，可能影响多后端部署的稳定性，推动更多用户在生产环境采用 MoE 模型。Agent Pulse · analysis
llama.cpp 在 b10247 版本中修复了多后端调度器的一个关键问题：将固定大小的 GGML_SCHED_MAX_SPLIT_INPUTS 数组改为动态分配，支持按需增长。此前，当加载宽 MoE 模型（如 Gemma 4、Qwen MoE、Mixtral、DeepSeek）时，图拆分可能超过 30 个输入张量，导致崩溃。该修复通过动态分配 split->inputs 和 sched->graph_inputs 数组，并基于实际输入数量计算图大小，解决了这一限制。
该修复表明 llama.cpp 的调度器正在从静态上限转向动态资源管理，以适应 MoE 模型日益增长的宽度。可验证的下一信号是：后续版本是否进一步优化动态分配的性能，或引入更灵活的图调度策略。
此修复反映了开源推理框架对宽 MoE 模型支持的持续投入，可能影响多后端部署的稳定性，推动更多用户在生产环境采用 MoE 模型。
该修复提升了 llama.cpp 在复杂模型推理场景下的可靠性，降低了因崩溃导致的运维成本，对依赖多后端推理的企业具有直接价值。
预计 llama.cpp 将继续优化对大规模 MoE 模型的支持，可能包括更高效的内存管理和调度算法，以降低推理成本。