26 sept 2026 · turboderp-org/exllamav3 · canal stable
ExLlamaV3 v1.5.2
ExLlama · Proyecto · web oficial
Novedades opcionalesEn observaciónmodelo nuevorendimiento
Qué hacer: nada por ahora — quedó en observación porque la evidencia no fue suficiente para publicarlo.
Introduce soporte para la arquitectura MiMoV2 y optimizaciones críticas en la gestión de VRAM para evitar asignaciones excesivas.
Qué ha cambiado
- Soporte para el modelo MiMoV2ForCausalLM
“Add MiMoV2ForCausalLM” — fuente
- Soporte experimental para Turing
“Experimental Turing support” — fuente
- Mejoras en la gestión de memoria VRAM y optimización de warmup
“Rein in transient VRAM allocations, fix overly conservative warmup and autosplit-measure passes” — fuente
Fuentes
- turboderp-org/exllamav3 1.5.2 consultada 2026-10-13
Cómo se decidió
Todas las citas verificadas · triage por LLM (gemma4).
- Las reglas no vieron señales relevantes sin señales relevantes.
- El modelo decidió publicar · 3 citas comprobadas
- Se consideró un cambio menor: queda en observación.
Procedencia técnica
- reglas: drop (sin señales)
- llm: publish; 3 citas verificadas, 0 rechazadas
- publish con severidad minor: queda en observación
sha256 806774f9c7986e11…· https://github.com/turboderp-org/exllamav3/releases/tag/v1.5.2