기간: 2026년 1월 1일 ~ 2026년 1월 18일
작성일: 2026년 1월 18일
대상 독자: ML/AI 개발자

개요

이 리포트는 추적 중인 주요 오픈소스 프로젝트들의 2026년 1월 1일부터 1월 18일까지의 릴리즈 변경사항을 기술적 관점에서 요약합니다. 총 169개의 릴리즈가 이 기간 동안 발행되었으며, 각 저장소 그룹별로 주요 업데이트와 기술적 개선사항을 정리했습니다.

주요 하이라이트:

  • huggingface/transformers v5.0.0rc2: 메이저 버전 5.0의 첫 번째 릴리즈 후보
  • huggingface/trl v0.27.0: 메이저 업그레이드로 VRAM 최적화 및 비동기 처리 지원
  • ollama/ollama v0.14.0~v0.14.2: 이미지 생성 모델 실험적 지원 및 TranslateGemma 추가
  • llama.cpp: 매우 활발한 개발 (139개 릴리즈), AMD GPU 최적화 및 Flash Attention 개선
  • Chroma 1.4.1: 다중 리전 지원 및 인덱싱 상태 추적 기능 추가
  • LangChain 1.2.x 시리즈: 지속적인 개선 및 타입 안정성 강화

저장소 그룹별 요약

1. LLM Frameworks

langchain-ai/langchain

  • 릴리즈 수: 10개
  • 주요 버전:
    • langchain-core 1.2.6, 1.2.7, 0.3.82, 0.3.83
    • langchain 1.2.1, 1.2.2, 1.2.3, 1.2.4, 1.2.5, 1.2.6
  • 핵심 변경사항:
    • LangChain 1.2.x 시리즈 지속적인 개선
    • Agent 프레임워크 개선 및 타입 안정성 향상
    • SummarizationMiddleware 시그니처 불일치 수정
    • Agent 이름 메타데이터 추가
    • 모델 ID 사용법 명확화
    • UUID7 기반 run ID 사용
  • 기술적 세부사항:
    • UUID7 도입: run ID에 UUID7 사용으로 시간 기반 정렬 및 고유성 보장
    • 타입 안정성: Mypy 규칙 강화 (warn_return_any, warn-unreachable 활성화)
    • 메시지 태깅: 요약에서 생성된 메시지 자동 태깅 시스템
    • 메타데이터 관리: Agent 이름 메타데이터 자동 추가 및 스트리밍 지원
    • Ruff 업그레이드: 버전 0.14.11로 업그레이드
    • 요약 프롬프트: 요약 프롬프트 업데이트 및 메타데이터 구성 추가

2. Models & Training

huggingface/transformers

  • 릴리즈 수: 3개
  • 주요 버전:
    • v5.0.0rc2 (2026-01-08) - 메이저 버전 5.0 첫 릴리즈 후보
    • v4.57.4, v4.57.5, v4.57.6 (패치 릴리즈)
  • 핵심 변경사항:
    • Transformers 5.0.0rc2: 메이저 버전 5.0의 첫 번째 릴리즈 후보
    • v4 시리즈의 마지막 패치 릴리즈 (v4.57.4~v4.57.6)
    • Qwen2VL 및 Qwen2.5VL 모델 타입 로딩 문제 수정
    • Grouped beam search 개선
  • 기술적 세부사항:
    • v5.0.0rc2: 메이저 버전 업그레이드의 첫 번째 릴리즈 후보 (프로덕션 사용 전 테스트 권장)
    • Qwen VL 모델 수정: config 저장 후 재로딩 시 model_type이 올바르게 유지되도록 수정
    • Grouped beam search: config 파라미터에서 grouped beam search 지원
    • 오프라인 모드: Mistral base 체크를 조건부로 변경하여 오프라인 로딩 개선
    • vLLM 호환성: vLLM 관련 버그 수정

huggingface/peft

  • 릴리즈 수: 1개
  • 주요 버전: v0.18.1 (2026-01-09)
  • 핵심 변경사항:
    • Transformers v5 릴리즈를 위한 호환성 개선
    • AMD ROCm 지원 수정
    • Transformers 버전 요구사항 회귀 버그 수정
  • 기술적 세부사항:
    • Transformers v5와의 호환성을 위한 특수 케이스 수정
    • AMD ROCm 환경에서 PEFT 실행 가능하도록 수정
    • Transformers >= 4.52 요구사항 회귀 버그 수정

huggingface/trl

  • 릴리즈 수: 1개 (메이저 업그레이드)
  • 주요 버전: v0.27.0 (2026-01-16)
  • 핵심 변경사항:
    • 성능 최적화: Forward pass 중 VRAM 사용량 최대 50% 감소
    • 비동기 처리: 보상 함수의 비동기 지원 및 병렬화
    • vLLM 통합: vLLM 0.12.0 지원 및 vllm_group_port 인자 추가
    • 새로운 알고리즘: GDPO (Group reward-Decoupled Normalization Policy Optimization) 추가
    • DeepSeek 지원: DeepSeek V3.2 Off-policy 시퀀스 마스킹 지원
  • 기술적 세부사항:
    • VRAM 최적화: forward_masked_logits 함수로 forward pass 중 VRAM 사용량 대폭 감소
    • 비동기 보상 함수: RLOO 및 일반 보상 함수에서 비동기 지원 및 병렬 호출
    • BFD Packing: 잘린 토큰 보존 기능 추가
    • Gradient Checkpointing: 기본값을 use_reentrant=False로 변경 (PyTorch 권장사항)
    • 다중 보상 최적화: GDPO를 통한 다중 보상 함수 동시 최적화
    • GRPO 개선: 도구 호출 반복 횟수 제한 설정 추가
    • 실험적 기능 정리: 여러 유틸리티를 experimental.utils로 이동하여 API 구조화
    • 다중 GPU 지원: 다중 GPU 사용 시 데이터셋 스트리밍 및 dtype 초기화 문제 해결
    • Transformers 5.0 호환성: Transformers 5.0.0+ 호환성 개선 및 버그 수정

3. Inference & Serving

ollama/ollama

  • 릴리즈 수: 4개
  • 주요 버전:
    • v0.14.0 (2026-01-10)
    • v0.14.1 (2026-01-14)
    • v0.14.2 (2026-01-16)
    • v0.14.3-rc1 (2026-01-16)
  • 핵심 변경사항:
    • 실험적 이미지 생성 모델 지원 (macOS, Linux CUDA)
    • TranslateGemma 모델 추가 (55개 언어 번역 지원)
    • macOS 자동 업데이트 서명 검증 문제 수정
    • CLI 개선 (Shift+Enter로 새 줄 입력)
    • OpenResponses 스펙 준수 개선
    • Anthropic API 호환성 (/v1/messages API 지원)
  • 기술적 세부사항:
    • 이미지 생성 모델: Z-Image-Turbo 실험적 지원 (macOS, Linux CUDA), MLX 기반
    • 번역 모델: Gemma 3 기반 TranslateGemma로 55개 언어 간 번역 지원
    • 실험적 CLI: ollama run --experimental로 agent loop 및 bash 도구 포함 CLI 제공
    • API 개선: /v1/responses 엔드포인트가 OpenResponses 스펙에 더 잘 부합
    • Anthropic 호환성: /v1/messages API 지원으로 Anthropic API와 호환
    • VRAM 측정: AMD iGPU에서 더 정확한 VRAM 측정
    • Modelfile: REQUIRES 명령으로 필요한 Ollama 버전 선언 가능

ggerganov/llama.cpp

  • 릴리즈 수: 139개 (매우 활발한 개발)
  • 주요 버전: b7598 ~ b7770 (2026-01-01 ~ 2026-01-18)
  • 핵심 변경사항:
    • AMD GPU 최적화: Vulkan Matmul 파라미터 최적화, RDNA4용 fattn-mma-f16 추가
    • Flash Attention 최적화 및 CPU 지원
    • Jinja 템플릿 엔진 개선 (attribute 지원)
    • 다양한 플랫폼 바이너리 제공 확대
    • 지속적인 성능 개선 및 버그 수정
  • 기술적 세부사항:
    • AMD GPU 최적화:
      • Vulkan에서 AMD GPU (Coopmat 지원)를 위한 큰 matmul 파라미터 조합 최적화
      • RDNA4 아키텍처를 위한 fattn-mma-f16 커널 추가
      • HIP 백엔드 개선
    • Flash Attention:
      • VQ mma, flash_attn_ext_f16_iter, KQ_rowsum 최적화
      • CPU 사이드 지원 활성화
      • 커널 선택 로직 개선
    • Jinja 템플릿:
      • join, map, sort에 attribute 지원 추가
      • 음수 배열 인덱스 및 기본값 지원
    • 플랫폼 지원:
      • macOS (Apple Silicon, Intel), iOS
      • Linux (Ubuntu x64, s390x)
      • Windows (x64, arm64)
      • openEuler (x86, aarch64, 310p, 910b, ACL Graph)
    • 백엔드 지원: CUDA 12/13, Vulkan, SYCL, HIP
    • DeepSeek 모델: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 기본 튜닝

4. Distributed Training

이 기간 동안 새로운 릴리즈가 없었습니다.

5. Vector Search & Embeddings

chroma-core/chroma

  • 릴리즈 수: 2개
  • 주요 버전:
    • CLI 1.3.1 (2026-01-13)
    • Chroma 1.4.1 (2026-01-14)
  • 핵심 변경사항:
    • Google Cloud Spanner 통합 강화
    • 인덱싱 상태 추적 기능 추가 (Python, TypeScript, Rust 클라이언트)
    • 다중 리전/다중 클라우드 구성 지원
    • Eventual consistency 지원 (Query 노드 및 프론트엔드)
    • WAL3 (Write-Ahead Log) 복제 인터페이스 추가
    • Rust 클라이언트 0.12 업그레이드
  • 기술적 세부사항:
    • Spanner 통합:
      • SysDB 및 마이그레이션 서비스가 실제 Spanner에 연결
      • Spanner 마이그레이션을 Rust로 재구현
      • Rolling hash를 사용한 마이그레이션 관리
      • Rust SysDB에서 e2e tenant 및 데이터베이스 작업 지원
      • Spanner collection 및 segments 스키마 추가
    • 인덱싱 상태:
      • Python, TypeScript, Rust 클라이언트에 인덱싱 상태 API 추가
      • 프론트엔드 로직 및 메터링 지원
      • 인덱싱 상태 추적을 위한 스키마 및 로직 추가
    • 다중 리전 지원: Multi-region, multi-cloud 구성 지원
    • Eventual consistency:
      • Query 노드에 eventual consistency 구현
      • 프론트엔드에 eventual consistency 지원 추가
      • Read-level 테스트 추가
    • WAL3:
      • 복제된 인터페이스 추가
      • quorum_writer를 통한 병렬 future 조정
      • FragmentConsumer trait로 fragment 읽기 캡슐화
    • 성능 개선:
      • Ordered blockfile writer에서 eager commit
      • Block ref drop 최적화 (copy to end 시 drop)
      • Cursor 정리 로직 개선 (재삽입 횟수 기반 purge)
    • Rust 클라이언트: 버전 0.11.x → 0.12 업그레이드
    • Collection affinity: Collection affinity 버그 수정
    • 기타:
      • Tonic 버전 0.14로 업그레이드
      • Rust Log Service 스키마 추가
      • Globalize dead letter queue in SysDB

embeddings-benchmark/mteb

  • 릴리즈 수: 10개
  • 주요 버전:
    • 2.6.2 ~ 2.6.9 (2026-01-02 ~ 2026-01-12)
    • 2.7.0, 2.7.1, 2.7.2 (2026-01-13 ~ 2026-01-15)
  • 핵심 변경사항:
    • vLLM 지원 추가 (2.7.0): vLLM을 사용한 임베딩 모델 벤치마킹 지원
    • CI 시스템을 uv로 마이그레이션 (2.6.2)
    • ResultCache 직접 노출 (2.7.2)
    • 누락된 점수 계산 문제 수정 (2.7.2)
    • 새로운 모델 추가 (llama-embed-nemotron-8b, pixie_models, mixedbread-ai 모델, voyage-4 시리즈, nemotron rerank)
    • 새로운 데이터셋 추가 (EuroPIRQRetrieval, ChemRxivRetrieval)
  • 기술적 세부사항:
    • vLLM 통합:
      • vLLM wrapper를 통한 고성능 임베딩 모델 벤치마킹 지원
      • Rerank 모델 지원 포함
      • Prompt 지원 추가
      • 벤치마크 예제 및 문서 추가
    • CI 개선:
      • uv를 사용한 의존성 관리로 마이그레이션
      • GitHub Actions에서 uv sync 사용
      • Makefile 업데이트
    • API 개선:
      • ResultCache를 mteb.ResultCache로 직접 노출하여 접근성 향상
      • 누락된 점수가 있는 결과 계산 로직 수정 (0 → NaN 처리)
    • 새로운 모델 지원:
      • llama-embed-nemotron-8b
      • pixie_models
      • mixedbread-ai/mxbai-edge-colbert-v0-32m
      • mixedbread-ai/mxbai-edge-colbert-v0-17m
      • voyage-4, voyage-4-large, voyage-4-lite
      • nemotron rerank
    • 새로운 데이터셋:
      • EuroPIRQRetrieval
      • ChemRxivRetrieval (ChemTEB v1.1)
    • 버그 수정:
      • Git LFS 콘텐츠 처리 개선
      • Nemo retriever 버전 업데이트로 크래시 문제 해결
    • 문서화: vLLM 링크 수정 및 문서 개선

상세 릴리즈 목록

LLM Frameworks

langchain-ai/langchain

langchain-core==1.2.6 (2026-01-02)

langchain==1.2.1 (2026-01-07)

langchain==1.2.2 (2026-01-07)

langchain==1.2.3 (2026-01-08)

langchain-core==1.2.7 (2026-01-09)

langchain-core==0.3.82 (2026-01-09)

langchain-core==0.3.83 (2026-01-13)

langchain==1.2.4 (2026-01-14)

langchain==1.2.5 (2026-01-16)

langchain==1.2.6 (2026-01-16)

Models & Training

huggingface/transformers

v5.0.0rc2 (2026-01-08)

v4.57.4 (2026-01-13)

v4.57.5 (2026-01-13)

v4.57.6 (2026-01-16)

huggingface/peft

v0.18.1 (2026-01-09)

huggingface/trl

v0.27.0 (2026-01-16)

Inference & Serving

ollama/ollama

v0.14.0 (2026-01-10)

v0.14.1 (2026-01-14)

v0.14.2 (2026-01-16)

v0.14.3-rc1 (2026-01-16)

ggerganov/llama.cpp

주요 릴리즈 (2026-01-01 ~ 2026-01-18, 총 139개)

b7598 (2026-01-01 00:30 UTC) - 기간 시작

b7707 (2026-01-11 20:03 UTC)

b7723 (2026-01-13 19:31 UTC)

b7768 (2026-01-18 04:10 UTC)

b7770 (2026-01-18 07:56 UTC) - 기간 종료

  • 최신 릴리즈로 지속적인 성능 최적화 및 버그 수정

Vector Search & Embeddings

chroma-core/chroma

v2.5.25 (2026-01-08)

CLI 1.3.1 (2026-01-13)

1.4.1 (2026-01-14)

embeddings-benchmark/mteb

2.6.2 ~ 2.6.9 (2026-01-02 ~ 2026-01-12)

  • 지속적인 버그 수정 및 모델 추가

2.7.0 (2026-01-13)

2.7.1 (2026-01-14)

2.7.2 (2026-01-15)

주요 기술 트렌드

이번 기간 동안 관찰된 주요 기술 트렌드:

  1. 비동기 처리 및 병렬화: TRL에서 보상 함수의 비동기 지원 및 병렬화로 학습 속도 향상
  2. VRAM 최적화: TRL의 forward_masked_logits로 최대 50% VRAM 사용량 감소
  3. 다중 보상 최적화: GDPO를 통한 다중 보상 함수 동시 최적화 지원
  4. AMD GPU 지원 강화: llama.cpp에서 RDNA4 아키텍처 최적화 및 HIP 백엔드 개선
  5. 이미지 생성 모델 확산: Ollama에서 실험적 이미지 생성 모델 지원 시작
  6. 타입 안정성 강화: LangChain에서 mypy 규칙 강화 및 타입 체크 개선
  7. 다중 리전/클라우드 지원: Chroma에서 다중 리전 및 다중 클라우드 구성 지원
  8. Eventual Consistency: Chroma에서 eventual consistency 지원으로 확장성 향상
  9. 메이저 버전 업그레이드: Transformers 5.0.0rc2 릴리즈로 메이저 버전 전환 시작
  10. vLLM 통합 확대: MTEB에서 vLLM 지원 추가로 고성능 임베딩 벤치마킹 가능

API 변경사항

huggingface/transformers v5.0.0rc2

  • 변경된 API: 메이저 버전 업그레이드로 인한 API 변경 가능성
  • 마이그레이션 가이드:
    • 릴리즈 후보 단계이므로 프로덕션 사용 전 충분한 테스트 권장
    • v4에서 v5로의 마이그레이션 가이드 확인 필요

huggingface/trl v0.27.0

  • 변경된 API:
    • AutoModelForCausalLMWithValueHead 및 AutoModelForSeq2SeqLMWithValueHead가 experimental로 이동
    • 여러 유틸리티 함수가 experimental.utils로 이동
    • DbrxForCausalLM 지원 제거
  • 마이그레이션 가이드:
    • 실험적 기능 사용 시 import 경로 변경 필요
    • Deprecated 함수 및 파라미터 제거됨 (코드 업데이트 필요)

ollama/ollama

  • 변경된 API: /v1/responses 엔드포인트가 OpenResponses 스펙에 더 잘 부합하도록 개선
  • 새로운 API: /v1/messages API 추가 (Anthropic API 호환)
  • 마이그레이션 가이드: 기존 코드는 대부분 호환되지만, OpenResponses 스펙 준수도 향상

chroma-core/chroma

  • 새로운 API: 인덱싱 상태 추적 API 추가 (Python, TypeScript, Rust 클라이언트)
  • 마이그레이션 가이드: 인덱싱 상태를 확인하려면 최신 클라이언트 버전 필요

embeddings-benchmark/mteb

  • 새로운 API: vLLM wrapper를 통한 임베딩 모델 벤치마킹 지원
  • 마이그레이션 가이드: vLLM을 사용한 벤치마킹을 위해 vLLM wrapper 사용법 확인 필요

성능 개선

huggingface/trl v0.27.0

  • 개선 영역: Forward pass 중 VRAM 사용량
  • 성능 향상: 최대 50% VRAM 사용량 감소 (forward_masked_logits 함수 사용 시)
  • 추가 개선: 비동기 보상 함수로 학습 속도 향상

ggerganov/llama.cpp

  • 개선 영역: Flash Attention 성능, AMD GPU 최적화
  • 성능 향상:
    • RDNA4 아키텍처에서 fattn-mma-f16 커널로 성능 향상
    • Vulkan에서 AMD GPU (Coopmat 지원)를 위한 matmul 최적화

chroma-core/chroma

  • 개선 영역: 쓰기 성능, 다중 리전 지원
  • 성능 향상:
    • Ordered blockfile writer에서 eager commit
    • WAL3 복제 인터페이스로 쓰기 성능 향상

새로운 모델/알고리즘

ollama/ollama

  • 새로운 모델:
    • Z-Image-Turbo: 실험적 이미지 생성 모델 (macOS, Linux CUDA)
    • TranslateGemma: Gemma 3 기반 번역 모델 (55개 언어 지원)
  • 특징:
    • 이미지 생성은 실험적 단계 (macOS, Linux CUDA만 지원)
    • 번역 모델은 프로덕션 사용 가능

huggingface/trl

  • 새로운 알고리즘:
    • GDPO: Group reward-Decoupled Normalization Policy Optimization (다중 보상 RL 최적화)
    • DeepSeek V3.2 Off-policy 시퀀스 마스킹: DeepSeek 모델을 위한 특화된 마스킹 전략
  • 실험적 기능 정리:
    • AutoModelForCausalLMWithValueHead, AutoModelForSeq2SeqLMWithValueHead를 experimental로 이동
    • 여러 유틸리티 함수를 experimental.utils로 이동하여 API 구조화
  • 제거된 기능: DbrxForCausalLM 지원 제거
  • 다중 GPU 지원: 다중 GPU 사용 시 데이터셋 스트리밍 및 dtype 초기화 문제 해결
  • Transformers 5.0 호환성: Transformers 5.0.0+ 호환성 개선 및 버그 수정

embeddings-benchmark/mteb

  • 새로운 모델 지원:
    • llama-embed-nemotron-8b
    • pixie_models
    • mixedbread-ai/mxbai-edge-colbert-v0-32m
    • mixedbread-ai/mxbai-edge-colbert-v0-17m
    • voyage-4, voyage-4-large, voyage-4-lite
    • nemotron rerank
  • 새로운 데이터셋:
    • EuroPIRQRetrieval
    • ChemRxivRetrieval (ChemTEB v1.1)

보안 업데이트

이 기간 동안 특별한 보안 패치 릴리즈는 없었습니다.

통계 요약

  • 총 릴리즈 수: 169개
  • 저장소 그룹 수: 5개
  • 활발한 저장소:
    • ggerganov/llama.cpp: 139개 (가장 활발, 일일 다중 릴리즈)
    • embeddings-benchmark/mteb: 10개
    • langchain-ai/langchain: 10개
    • chroma-core/chroma: 2개
    • ollama/ollama: 4개
    • huggingface/transformers: 3개 (v5.0.0rc2 포함)
    • huggingface/peft: 1개
    • huggingface/trl: 1개 (메이저 업그레이드)
  • 주요 버전 업그레이드:
    • huggingface/transformers: v4.57.x → v5.0.0rc2 (메이저)
    • huggingface/trl: v0.26.0 → v0.27.0 (메이저)
    • ollama/ollama: v0.13.x → v0.14.2
    • embeddings-benchmark/mteb: 2.6.x → 2.7.2
    • chroma-core/chroma: 2.5.x → 1.4.1
    • langchain-ai/langchain: 1.2.0 → 1.2.6

다음 단계

이번 기간의 변경사항을 바탕으로 권장되는 다음 단계:

  1. Transformers 5.0.0rc2 테스트: 메이저 버전 업그레이드이므로 프로덕션 사용 전 충분한 테스트 권장
  2. TRL v0.27.0 업그레이드 고려: VRAM 최적화 및 비동기 처리로 학습 효율성 향상 가능
  3. Ollama 이미지 생성 모델 실험: 실험적 단계이지만 이미지 생성 기능 테스트 가능
  4. LangChain 1.2.6 업데이트: 타입 안정성 개선 및 버그 수정 적용
  5. Transformers 4.57.6 업데이트: Qwen VL 모델 사용 시 필수 업데이트
  6. llama.cpp 최신 버전 모니터링: 매우 활발한 개발이므로 정기적 업데이트 권장
  7. Chroma 1.4.1 업데이트: 다중 리전 지원 및 인덱싱 상태 추적 기능 활용
  8. MTEB 2.7.2 업데이트: vLLM 지원 및 새로운 임베딩 모델 평가 기능 활용

참고 자료

저작자표시 (새창열림)

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