Bionic 1.1.6: Canvas, llama.cpp-пакеты и исправление загрузки Gemma 4 Vision

Зачем это пользователю локальной модели

Canvas делает удобнее цикл работы над текстом или кодом: результат не нужно переносить из переписки в сторонний редактор, чтобы внести правку и продолжить работу вместе с агентом. Встроенное редактирование Markdown и исходных файлов полезно для локального кодового проекта, но само по себе не улучшает качество модели. Официальный changelog не приводит замеров скорости или сравнений качества Canvas; приписывать обновлению прирост inference было бы некорректно. s1

Исправление Gemma 4 Vision касается именно стандартных настроек загрузки визуальных моделей. Авторы не утверждают, что этим исправлены все сценарии обработки изображений, и не перечисляют проверенные устройства, форматы весов или минимальные объёмы памяти. Если мультимодальная сессия раньше не запускалась с настройками по умолчанию, после обновления разумно повторить свой тест на том же файле и той же модели. Обозначение llama.cpp 2.43.0 extension packs в примечаниях релиза относится к пакетам движка в Bionic: его не следует выдавать за релиз upstream llama.cpp с таким же номером или за новые веса. s1

Как выбрать именно локальный режим

Bionic — отдельное приложение: установленная версия LM Studio не означает автоматического обновления Bionic. По документации разработчика, сессия Bionic может обращаться к модели на текущем устройстве, к модели на другом устройстве через LM Link или к облачной модели. Последний вариант требует аккаунта, настроенной оплаты и расходует кредиты; локальная модель запускает inference на устройстве и не тратит облачные кредиты. Поэтому для проверки обновления без облачного inference сначала выберите локальную модель в селекторе сессии. s2 s3

Если весов ещё нет, откройте Settings → Local Models → Explore, найдите модель, выберите формат и вариант и скачайте их. Загруженные модели видны в Settings → Local Models → Library; затем выберите нужную модель в сессии. Перед задачей с изображением проверьте, поддерживает ли конкретная выбранная модель входные изображения и помещается ли она в ресурсы вашего устройства. Документация не задаёт универсального минимума RAM/VRAM для Gemma 4 Vision, а релиз не публикует собственных тестов скорости. s3 s4

Итог: обновление стоит посмотреть пользователям Bionic, которые редактируют документы и код совместно с агентом либо сталкивались с загрузкой визуальной Gemma 4. Это не подтверждение новых весов, изменения лицензии модели или коммерческих прав на неё; такие условия нужно проверять в карточке выбранной модели отдельно. s1 s3