raketenkater/ggrun は llama.cpp と ik_llama.cpp を動かすランチャーで、GPU 構成とモデルが合致しない環境でも VRAM 計算によって大きな MoE モデルを載せられる。2026-11-04 のコミット 0ce4909 は PR #118 のマージで、カタログ更新ガードは繰り越された推定値ではなく実際のリーダーボードスコアだけを数えるようになり、インデックス変換のフィットがたった一組に引きずられなくなりました。CHANGELOG には 'Unreleased' の項目としてのみ残っており、日付付きの最新リリースは v3.2.13（2026-10-29）です。
手を入れたのはモデルの配置ではなく、モデルカタログ更新のパスです。テストファイルの 2026-11-02 のレビュー記録によると、v5 では繰り越された '~' の推定値がスコアのないすべての行を埋めており、実際のスコアを失ったスクレイプでも占有率チェックを通過してしまい、上位 24 件の実際のスコア行が欠落していました。ガードは実際のスコア行だけを数え、以前の値と比較するようになりました。同時に、log 空間の最小二乗フィットを傾きの中央値方式（Theil-Sen フィット）に置き換え、不一致のたった一組のために低得点領域の変換値が大きく動くことがなくなり、R² の基準 0.8 はそのまま維持されます。また、指数と切片が 0.02 以内で同じなら、スコアが変わったのではなくページのバージョン表記が変わっただけとみなして、以前のバージョンを保持します。変更は tools/models/update_recommendations.py、tests/test_update_recommendations.py、CHANGELOG.md の 3 ファイルにまたがります。
限界もはっきりしています。変更はカタログ更新スクリプトと回帰テストに留まり、実行速度や VRAM 配置に関する数値は示されていません。確定したバージョン番号もまだ付けられておらず、このコミットでは欠落していた v3.2.12（2026-10-18）の記録も補完されました。スコアマッピングのずれリスクが低減したことはコードとテストで確認できますが、カタログが実際のリーダーボードにどれだけ合っているかは、もう少し様子を見る必要があります。出典: https://github.com/raketenkater/ggrun/commit/0ce49098484073d53719f977d268a77b32bb61fe