llama.cpp b11928 新增 MiniCPM-OCR-Jev 模型支持（#30980）

model：新增 MiniCPM-OCR-Jev（ #30980 ）。model：新增 MiniCPM-OCR-Jev 支持。该模型是 Qwen3.5-VL 主干，在最后一个 token 处读取价值头：它对 OCR 文本与其渲染出的图像打分，不生成内容。新增 openbmb-minicpm-ocr-jev 决策类型，由 POST /v1/systemone 提供服务。类别分数……

model：新增 MiniCPM-OCR-Jev（ #30980 ）

model：新增 MiniCPM-OCR-Jev 支持

该模型是 Qwen3.5-VL 主干，在最后一个 token 处读取价值头（value head）：它对一个 OCR 文本与其渲染出的图像进行打分，并不生成内容。新增 openbmb-minicpm-ocr-jev 决策类型，由 POST /v1/systemone 提供服务。类别分数是序列的池化输出，以 last 方式池化读取，因此转换时将 score.weight 转为 cls.output 并设置 embedding_length_out。该 checkpoint 没有 LM head，因此文本生成请求会被拒绝，而不会使用从 token embeddings 复制来的输出权重。该任务是固定的，因此其提示词完全放在 systemone 模板中，与 h2o-lightning 把默认提示放在那里的做法一致。该 checkpoint 的处理器允许每张图像最多 16384 个合并 token，多于 mtmd 的 Qwen-VL 默认值，因此 mmproj 保留预处理器配置中的图像预算。该 checkpoint 在 config.json 中声明 MiniCPMOCRForSequenceClassification，与其他模型一致。

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修复代码

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使用 gguf 元数据 classifier_output_labels

移除冗余代码改动

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Co-authored-by: Xuan Son Nguyen son@huggingface.co

Website: https://llama.app

Attestations: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/attestations/60366505

发布说明另附各平台构建产物清单。