在 Windows 与 Surface 十月活动中，微软介绍了 Windows ML 的最新进展。Windows ML 是微软面向 Windows 11 的本地 AI 推理框架，开发者可在设备端运行 AI 模型，构建文本生成、语音识别等应用，并减少对特定硬件优化的依赖。

　　微软表示通过社区合作，开发者现可通过 llama.cpp 的实验性集成，从 Hugging Face 导入 GGUF 模型并直接在本地运行。在性能方面，微软还携手英伟达公司，向 llama.cpp 及相关性能优化贡献代码。

　　Windows ML 新增实验性 Windows 原生推理路径，可运行 ONNX 与 GGUF 两类模型。该路径正式名称为 Windows ML Runtime API，微软称其具备更高性能、更深的系统集成及更细粒度的控制能力。

　　注：GGUF 是一种常用于本地运行大语言模型的模型文件格式。开发者可从 Hugging Face 等平台获取 GGUF 模型，并通过 llama.cpp 等工具在个人电脑上加载与推理。

　　而 ONNX 是开放神经网络交换格式，用于在不同框架和硬件间迁移 AI 模型。ONNX Runtime 是其常用运行环境，可支持模型在 Windows 设备上的推理部署。

　　微软表示，ONNX Runtime API 仍获完整支持；未来针对 Windows 的优化将优先投向 Windows ML Runtime API。两种运行时均已包含在当前版本中，开发者可按熟悉程度选择迁移时机。