기간: 2026년 1월 18일 ~ 2026년 1월 25일
작성일: 2026년 1월 25일
대상 독자: ML/AI 개발자

개요

이 리포트는 추적 중인 주요 오픈소스 프로젝트들의 2026년 1월 18일부터 1월 25일까지의 릴리즈 변경사항을 기술적 관점에서 요약합니다. 총 62개의 릴리즈가 이 기간 동안 발행되었으며, 각 저장소 그룹별로 주요 업데이트와 기술적 개선사항을 정리했습니다.

주요 하이라이트:

  • ollama/ollama v0.15.0: 새로운 ollama launch 명령어 추가로 Claude Code, Codex, OpenCode, Droid 통합 지원
  • huggingface/trl v0.27.1: v0.27.0의 버그 수정 및 vLLM 호환성 개선
  • llama.cpp: 매우 활발한 개발 (48개 릴리즈), 지속적인 성능 최적화 및 버그 수정
  • vllm-project/vllm v0.14.1: 보안 및 메모리 누수 수정 패치 릴리즈
  • LangChain 1.2.7: 동적 도구 등록 및 미들웨어 개선
  • LlamaIndex v0.14.13: Ray 기반 분산 데이터 수집 파이프라인 추가
  • MTEB 2.7.3~2.7.9: 지속적인 버그 수정 및 개선
  • Milvus v2.5.26: 새로운 패치 릴리즈

저장소 그룹별 요약

1. LLM Frameworks

langchain-ai/langchain

  • 릴리즈 수: 1개
  • 주요 버전: langchain==1.2.7 (2026-01-23)
  • 핵심 변경사항:
    • 동적 도구 등록을 위한 미들웨어 지원 추가
    • 요약 프롬프트 개선 (trailing whitespace 제거, 문법 개선)
    • 버전 일관성 검사 pre-commit 훅 추가
    • 의존성 업데이트 (uv 그룹)
  • 기술적 세부사항:
    • 동적 도구 등록: 미들웨어를 통한 런타임 도구 등록 기능
    • SummarizationMiddleware 개선: 시스템 프롬프트 문법 개선 및 trailing whitespace 제거
    • 버전 관리: langchain-core와 langchain 간 버전 일관성 검사 자동화
    • 의존성 관리: uv를 사용한 의존성 그룹 업데이트

run-llama/llama_index

  • 릴리즈 수: 1개
  • 주요 버전: v0.14.13 (2026-01-21)
  • 핵심 변경사항:
    • Ray 기반 분산 데이터 수집 파이프라인 통합
    • Agent 워크플로우에 early_stopping_method 파라미터 추가
    • CodeSplitter에 토큰 기반 코드 분할 지원 추가
    • 다중 모달 Condensed Conversation & Context 추가
    • ChatMemoryBuffer를 Memory로 교체
    • 다양한 벡터 스토어 통합 개선 (Milvus, Qdrant, Vertex AI 등)
    • 새로운 LLM 통합 추가 (Apertis)
  • 기술적 세부사항:
    • RayIngestionPipeline: 분산 데이터 수집을 위한 Ray 통합
    • Early Stopping: Agent 워크플로우에서 조기 종료 메서드 설정 가능
    • 토큰 기반 코드 분할: CodeSplitter에서 토큰 단위 분할 지원
    • 다중 모달 지원: Condensed Conversation & Context의 다중 모달 버전
    • 메모리 관리: ChatMemoryBuffer를 더 범용적인 Memory 인터페이스로 교체
    • 벡터 스토어 개선:
      • Milvus: 파티션 이름 지원
      • Qdrant: 검색 파라미터 지원
      • Vertex AI: 하이브리드 검색 지원
    • 새로운 통합: Apertis LLM, HuggingFace datasets reader, Parallel Web System tools

2. Models & Training

huggingface/trl

  • 릴리즈 수: 1개
  • 주요 버전: v0.27.1 (2026-01-24)
  • 핵심 변경사항:
    • v0.27.0의 버그 수정 및 안정성 개선
    • vLLM 서빙 모드에서 logprob drift 문제 수정
    • DeepSeek OPSM에서 vLLM logprobs 전달 수정
    • SFT 학습에서 prompt-completion 타입 및 Transformers v5 호환성 수정
    • RewardTrainer의 재현성 문제 수정
  • 기술적 세부사항:
    • Logprob 정확도: vLLM 서빙 모드와 colocate 모드 간 logprob drift 문제 해결
    • DeepSeek 지원: DeepSeek OPSM에서 vLLM logprobs 올바르게 전달
    • Transformers v5 호환성: SFT 학습에서 Transformers v5와의 호환성 개선
    • 재현성: RewardTrainer에서 결과 재현성 보장
    • Gradient Accumulation: undefined current_gradient_accumulation_steps 문제 수정

3. Inference & Serving

ollama/ollama

  • 릴리즈 수: 2개
  • 주요 버전:
    • v0.15.0 (2026-01-21) - 메이저 업그레이드
    • v0.15.1 (2026-01-24) - 패치 릴리즈
  • 핵심 변경사항:
    • 새로운 ollama launch 명령어: Claude Code, Codex, OpenCode, Droid와의 통합 지원
    • ollama run에서 다중 라인 문자열 (""") 지원 개선
    • 키보드 단축키 개선: Ctrl+J 및 Shift+Enter로 새 줄 입력 지원
    • GLM-4.7-Flash 모델의 메모리 사용량 감소
    • CGO 플래그에 -O3 최적화 추가 (v0.15.1)
  • 기술적 세부사항:
    • ollama launch: 외부 도구와의 통합을 위한 새로운 명령어
      • Claude Code, Codex, OpenCode, Droid와 별도 설정 없이 사용 가능
    • 다중 라인 입력: """를 사용한 다중 라인 문자열 생성 지원
    • 키보드 단축키:
      • Ctrl+J: 새 줄 삽입
      • Shift+Enter: 새 줄 삽입
    • 메모리 최적화: GLM-4.7-Flash 모델의 메모리 사용량 감소
    • 컴파일 최적화: CGO 플래그에 -O3 최적화 레벨 추가로 성능 향상

ggerganov/llama.cpp

  • 릴리즈 수: 48개 (매우 활발한 개발)
  • 주요 버전: b7765 ~ b7825 (2026-01-18 ~ 2026-01-24)
  • 핵심 변경사항:
    • 지속적인 성능 최적화 및 버그 수정
    • Jinja 템플릿 엔진 개선 (none|string 지원)
    • 파일 I/O 개선 (fallback 확장, fileno 수정, mmap dio 파일 처리)
    • llama-fit-params 개선 (--ctx-size 0 명시적 유지)
    • 다양한 플랫폼 바이너리 제공 지속
  • 기술적 세부사항:
    • Jinja 템플릿: none|string 타입 지원 추가, as_string() 메서드 추가
    • 파일 I/O:
      • Fallback 메커니즘 확장
      • fileno 처리 개선
      • mmap에서 dio 파일 사용 케이스 제외
    • 파라미터 피팅: llama-fit-params에서 --ctx-size 0 명시적 유지
    • 플랫폼 지원:
      • macOS (Apple Silicon, Intel), iOS
      • Linux (Ubuntu x64, s390x)
      • Windows (x64, arm64, CUDA 12/13, Vulkan, SYCL, HIP)
      • openEuler (x86, aarch64, 310p, 910b, ACL Graph)

vllm-project/vllm

  • 릴리즈 수: 1개
  • 주요 버전: v0.14.1 (2026-01-24)
  • 핵심 변경사항:
    • 보안 및 메모리 누수 수정 패치 릴리즈
    • v0.14.0 기반 안정성 개선
  • 기술적 세부사항:
    • 보안 패치: 보안 취약점 수정
    • 메모리 누수: 메모리 누수 문제 해결
    • 안정성: v0.14.0의 안정성 개선

4. Distributed Training

이 기간 동안 새로운 릴리즈가 없었습니다.

5. Vector Search & Embeddings

embeddings-benchmark/mteb

  • 릴리즈 수: 7개
  • 주요 버전:
    • 2.7.3 (2026-01-19)
    • 2.7.4 (2026-01-19)
    • 2.7.5 (2026-01-19)
    • 2.7.6 (2026-01-20)
    • 2.7.7 (2026-01-20)
    • 2.7.8 (2026-01-20)
    • 2.7.9 (2026-01-24)
  • 핵심 변경사항:
    • 지속적인 버그 수정 및 개선
    • 집계 작업 저장 문제 수정 (2.7.6)
    • PubChem 데이터 로드에 kwargs 추가 (2.7.9)
  • 기술적 세부사항:
    • 데이터 저장: 집계 작업 저장 로직 수정
    • 데이터 로딩: PubChem 데이터 로드 함수에 kwargs 파라미터 추가
    • 안정성: 지속적인 버그 수정 및 안정성 개선

milvus-io/milvus

  • 릴리즈 수: 1개
  • 주요 버전: v2.5.26 (2026-01-23)
  • 핵심 변경사항:
    • 새로운 패치 릴리즈 (릴리즈 노트 준비 중)
  • 기술적 세부사항:
    • 릴리즈 노트가 곧 제공될 예정

상세 릴리즈 목록

LLM Frameworks

langchain-ai/langchain

langchain==1.2.7 (2026-01-23)

run-llama/llama_index

v0.14.13 (2026-01-21)

Models & Training

huggingface/trl

v0.27.1 (2026-01-24)

  • URL: https://github.com/huggingface/trl/releases/tag/v0.27.1
  • 작성자: qgallouedec
  • 주요 변경사항:
    • vLLM 서빙 모드에서 logprob drift 문제 수정
    • DeepSeek OPSM에서 vLLM logprobs 전달 수정
    • SFT 학습에서 Transformers v5 호환성 수정
    • RewardTrainer의 재현성 문제 수정

Inference & Serving

ollama/ollama

v0.15.0 (2026-01-21)

  • URL: https://github.com/ollama/ollama/releases/tag/v0.15.0
  • 작성자: github-actions[bot]
  • 주요 변경사항:
    • 새로운 ollama launch 명령어 추가
    • 다중 라인 문자열 지원 개선
    • 키보드 단축키 개선
    • GLM-4.7-Flash 모델 메모리 사용량 감소

v0.15.1 (2026-01-24)

ggerganov/llama.cpp

주요 릴리즈 (2026-01-18 ~ 2026-01-24, 총 48개)

b7765 (2026-01-18 01:30 UTC) - 기간 시작

b7772 (2026-01-18 17:28 UTC)

b7798 (2026-01-22 01:40 UTC)

b7825 (2026-01-24 22:03 UTC) - 기간 종료

vllm-project/vllm

v0.14.1 (2026-01-24)

Vector Search & Embeddings

embeddings-benchmark/mteb

2.7.3 ~ 2.7.9 (2026-01-19 ~ 2026-01-24)

  • 지속적인 버그 수정 및 개선
  • 집계 작업 저장 문제 수정 (2.7.6)
  • PubChem 데이터 로드 개선 (2.7.9)

milvus-io/milvus

v2.5.26 (2026-01-23)

주요 기술 트렌드

이번 기간 동안 관찰된 주요 기술 트렌드:

  1. 도구 통합 및 확장성: Ollama의 ollama launch 명령어로 외부 도구와의 통합 용이성 향상
  2. 분산 처리 강화: LlamaIndex의 Ray 기반 분산 데이터 수집 파이프라인 추가
  3. 동적 기능 확장: LangChain의 미들웨어를 통한 동적 도구 등록 지원
  4. 성능 최적화 지속: llama.cpp의 지속적인 성능 최적화 및 버그 수정 (48개 릴리즈)
  5. 메모리 효율성: Ollama의 GLM-4.7-Flash 모델 메모리 사용량 감소
  6. 템플릿 엔진 개선: llama.cpp의 Jinja 템플릿 엔진에 타입 지원 확대
  7. 보안 및 안정성: vLLM의 보안 패치 및 메모리 누수 수정
  8. 재현성 보장: TRL의 RewardTrainer 재현성 문제 수정
  9. 벡터 스토어 통합 확대: LlamaIndex의 다양한 벡터 스토어 통합 개선
  10. vLLM 호환성 개선: TRL의 vLLM 서빙 모드 logprob 정확도 개선

API 변경사항

ollama/ollama v0.15.0

  • 새로운 API: ollama launch 명령어 추가
    • Claude Code, Codex, OpenCode, Droid와의 통합 지원
  • 개선된 API:
    • ollama run에서 다중 라인 문자열 (""") 지원 개선
    • 키보드 단축키: Ctrl+J 및 Shift+Enter로 새 줄 입력
  • 마이그레이션 가이드: 기존 코드는 대부분 호환되며, 새로운 ollama launch 기능 활용 가능

langchain-ai/langchain v1.2.7

  • 새로운 기능: 미들웨어를 통한 동적 도구 등록
  • 개선된 기능: SummarizationMiddleware의 프롬프트 개선
  • 마이그레이션 가이드: 기존 코드는 호환되며, 새로운 미들웨어 기능은 선택적 사용

run-llama/llama_index v0.14.13

  • 새로운 통합:
    • RayIngestionPipeline: 분산 데이터 수집
    • Apertis LLM 통합
    • HuggingFace datasets reader
    • Parallel Web System tools
  • 개선된 기능:
    • Agent 워크플로우에 early_stopping_method 파라미터 추가
    • CodeSplitter에 토큰 기반 분할 지원
    • ChatMemoryBuffer를 Memory로 교체
  • 마이그레이션 가이드: ChatMemoryBuffer 사용자는 Memory 인터페이스로 마이그레이션 권장

huggingface/trl v0.27.1

  • 버그 수정:
    • vLLM 서빙 모드에서 logprob drift 문제 해결
    • DeepSeek OPSM에서 logprobs 전달 수정
    • SFT 학습에서 Transformers v5 호환성 개선
  • 마이그레이션 가이드: v0.27.0 사용자는 업그레이드 권장 (버그 수정 포함)

성능 개선

ollama/ollama v0.15.0

  • 개선 영역: 메모리 사용량, 컴파일 최적화
  • 성능 향상:
    • GLM-4.7-Flash 모델의 메모리 사용량 감소
    • CGO 플래그에 -O3 최적화 추가 (v0.15.1)

ggerganov/llama.cpp

  • 개선 영역: 파일 I/O, 템플릿 엔진, 파라미터 피팅
  • 성능 향상:
    • Fallback 메커니즘 확장으로 I/O 안정성 향상
    • Jinja 템플릿 엔진 개선으로 템플릿 처리 효율성 향상
    • 지속적인 성능 최적화 (48개 릴리즈)

huggingface/trl v0.27.1

  • 개선 영역: Logprob 정확도, 재현성
  • 성능 향상:
    • vLLM 서빙 모드에서 logprob drift 문제 해결로 정확도 향상
    • RewardTrainer의 재현성 보장

새로운 모델/알고리즘

ollama/ollama v0.15.0

  • 새로운 기능: ollama launch 명령어
    • Claude Code, Codex, OpenCode, Droid와의 통합 지원
    • 별도 설정 없이 외부 도구와 함께 사용 가능

run-llama/llama_index v0.14.13

  • 새로운 통합:
    • Apertis LLM: 새로운 LLM 통합 추가
    • RayIngestionPipeline: 분산 데이터 수집 파이프라인
    • HuggingFace datasets reader: HuggingFace 데이터셋 읽기 지원
    • Parallel Web System tools: 병렬 웹 시스템 도구

보안 업데이트

vllm-project/vllm v0.14.1

  • 보안 패치: 보안 취약점 수정
  • 영향도: 보안 패치이므로 즉시 업그레이드 권장

통계 요약

  • 총 릴리즈 수: 62개
  • 저장소 그룹 수: 5개
  • 활발한 저장소:
    • ggerganov/llama.cpp: 48개 (가장 활발, 일일 다중 릴리즈)
    • embeddings-benchmark/mteb: 7개
    • ollama/ollama: 2개 (v0.15.0 메이저 업그레이드 포함)
    • langchain-ai/langchain: 1개
    • run-llama/llama_index: 1개
    • huggingface/trl: 1개
    • vllm-project/vllm: 1개
    • milvus-io/milvus: 1개
  • 주요 버전 업그레이드:
    • ollama/ollama: v0.14.3 → v0.15.0 (메이저)
    • embeddings-benchmark/mteb: 2.7.2 → 2.7.9
    • langchain-ai/langchain: 1.2.6 → 1.2.7
    • huggingface/trl: v0.27.0 → v0.27.1
    • vllm-project/vllm: v0.14.0 → v0.14.1
    • milvus-io/milvus: v2.5.25 → v2.5.26

다음 단계

이번 기간의 변경사항을 바탕으로 권장되는 다음 단계:

  1. Ollama v0.15.0 업그레이드: 새로운 ollama launch 기능으로 외부 도구 통합 활용
  2. vLLM v0.14.1 업데이트: 보안 패치 및 메모리 누수 수정 적용 (즉시 권장)
  3. TRL v0.27.1 업데이트: vLLM 호환성 개선 및 재현성 문제 수정 적용
  4. LangChain 1.2.7 업데이트: 동적 도구 등록 기능 및 요약 프롬프트 개선 활용
  5. LlamaIndex v0.14.13 업데이트: Ray 기반 분산 데이터 수집 파이프라인 활용
  6. llama.cpp 최신 버전 모니터링: 매우 활발한 개발이므로 정기적 업데이트 권장
  7. MTEB 2.7.9 업데이트: 최신 버그 수정 및 개선사항 적용
  8. Ollama launch 기능 실험: Claude Code, Codex 등 외부 도구와의 통합 테스트

참고 자료

저작자표시 (새창열림)

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