Der Reddit-Nutzer /u/pmttyji hat sich die Mühe gemacht, nahezu alle offenen Pull Requests im llama.cpp-Repository zu sichten und diejenigen zusammenzustellen, die für CPU-only- und Hybrid-Inferenz (CPU+GPU, RAM+Disk) relevant sind. Die Liste umfasst über 50 PRs und Diskussionen, geordnet nach Themenbereich: Neben architekturspezifischen SIMD-Optimierungen für x86 (AVX2, AVX-512, AVX-VNNI), ARM (NEON, I8MM, SVE) und RISC-V (RVV, Xtheadvector) finden sich PRs zu MoE-spezifischen Features wie Hot-Expert-Pinning (PR #26414 `--pin-hot-experts`), Lazy-Loading von MoE-Experten aus dem Disk-Speicher (PR #26003 `--lazy-experts`) sowie VRAM-Caching häufig genutzter CPU-seitiger Experten (Diskussion #24528). Ein eigener Abschnitt widmet sich neuen Quantisierungsformaten: MXFP8 (PR #26157), MXFP6 (PR #22671), FP8/E4M3 (PR #25336) und ROCmFP4 (PR #24185) sollen das Spektrum jenseits der klassischen GGUF-Quanttypen erweitern. Weitere PRs adressieren NUMA-Architekturen – sowohl Weight-Mirroring auf alle NUMA-Nodes (PR #16000) als auch eine Migration-Strategie zur Reduzierung von Cross-NUMA-Operationen (PR #14232). Work-Stealing-Scheduling ersetzt das bisherige zyklische Chunk-Verfahren (PR #25048), und ein KV-Cache-Klon-Endpunkt für den Server (PR #26204) soll Multi-Slot-Szenarien effizienter machen. Die Community zielt darauf ab, möglichst viele dieser PRs noch bis Ende des Jahres zu mergen – explizit adressiert an Entwickler, die sich einbringen können.