diff --git a/docs/MOE_PROGRESS.md b/docs/MOE_PROGRESS.md
index 6445b85..79c4f84 100644
--- a/docs/MOE_PROGRESS.md
+++ b/docs/MOE_PROGRESS.md
@@ -8,6 +8,29 @@
 
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+## 最新状态（2026-05-29 晚）
+
+**里程碑：xserv 的 gpt-oss MoE 前向已数值验证正确。**
+- 模型已下载（hf-mirror，绕过被墙代理）+ MXFP4→BF16 反量化（`tools/gptoss_dequant.py`，
+  产物 `/opt/wjh/models/gpt-oss-20b-bf16`，35.6GB 单 safetensors）+ 拷到 dash5。
+- **llama.cpp 金标准就位**：dash5 的 llama.cpp 原生支持 gpt-oss（`LLM_ARCH_OPENAI_MOE`），
+  用官方 MXFP4 GGUF 验证「17×24=408」正确。**无需升级 submodule。**
+- **`gptoss.rs` 前向正确**：输入 "The capital of France is" → top-1 = token 12366 = " Paris"
+  （logit 19.75）。打通了全部新组件：top-4 router（softmax-after-topk）、interleaved
+  clamped `(up+1)*glu` experts、attention sinks、sliding window、MXFP4 权重、**YaRN RoPE**
+  （关键 bug：gpt-oss 是 yarn rope_type，plain RoPE 会让注意力乱掉→输出回声 prompt）、
+  head_dim 64、q/k/v/o bias。
+- 已 commit + push（分支 `phase18-pipeline-parallelism`）。
+
+**还没做（要跑通 AIME/GSM8K 必须补，工作量大）：**
+1. **GPU attention with sinks + 滑窗 kernel**（现在是 host CPU 三重循环，O(seq²)，太慢）。
+2. **KV cache 增量解码**（现在每生成 1 token 重算整段 prefill，O(n²)，不可行）。
+3. **MoE 提速**（现在逐 token、逐 expert host 路由 + 每 expert 50MB H2D 上传）。
+4. **显存**：BF16 全模型 36GB 单卡放不下 → experts 现在常驻 CPU 按需上传（能单卡跑但慢），
+   或接 Phase 18 的 PP（需把 gptoss 接进 pp_engine）。
+> 现状能正确跑「几个 token 的前向」，但要跑 30 题 × 上千 token 的 AIME/GSM8K，
+> 必须先做 1–3（KV cache + GPU sink-attention + MoE 提速）。这是实打实的下几个阶段。
+
 ## 0. 一句话现状
 
 - ✅ **Phase 18 流水线并行 (PP)** 全部完成、验证、benchmark，已 commit 并 push 到