Nowość: Pływający widget czatu ze wskaźnikiem statusu na pasku administracyjnym — każdy zalogowany użytkownik może bezpośrednio generować polecenia (prompt) dla LLM działającego w przeglądarce, prosto z front endu.
Nowość: Środowisko uruchomieniowe SharedWorker — silnik MLC działa teraz w SharedWorker, dzięki czemu wiele zakładek dzieli jedną sesję GPU, zamiast konkurować o nią.
Nowość: Interceptor middleware apiFetch — Żądania REST WordPress, które pasują do wzorca AI Client SDK, są transparentnie przekierowywane do lokalnego brokera WebLLM, eliminując potrzebę pełnego cyklu komunikacji HTTP (loopback).
Nowość: Interfejs użytkownika (UI) ustawień widgetu w panelu Connector — umożliwia przełączanie widgetu czatu i konfigurację zachowania automatycznego generowania promptów.
Poprawka: Wymuszenie backendu pamięci podręcznej IndexedDB, dzięki czemu pobieranie wag modelu przetrwa przekierowania CDN HuggingFace xet, które psuły domyślny ścieżkę Cache API.
Poprawka: Pomijanie nadpisania KV-cache dla context_window dla modeli embeddingowych (nie mają one dekodera, a nadpisanie powodowało błąd wykonania).
Poprawka: Ogłaszanie modelu kandydata do zimnego startu w /webllm/v1/models zanim karta worker załaduje się, dzięki czemu konsumenci SDK widzą model od razu.
Poprawka: Podłączenie WebLLM do filtra wpai_preferred_text_models, aby funkcja Eksperymenty AI kierowała do silnika przeglądarki, gdy model jest skonfigurowany.
Ulepszenie: Poprawki związane z cache-bustingiem, normalizacją treści i referencjami sprzętowymi, które ujawniły się podczas testów end-to-end.