Доступен выпуск проекта Nuitka 4.0, развивающего компилятор для трансляции скриптов на языке Python в представление на языке C, которое затем можно скомпилировать в исполняемый файл, использующий libpython для обеспечения максимальной совместимости с CPython (используются штатные средства CPython для управления объектами). Обеспечена полная совместимость с актуальными выпусками Python 2.6, 2.7, 3.4 - 3.13. По сравнению с CPython скомпилированные скрипты демонстрируют в тестах pystone повышение производительности на 335%. Код проекта распространяется под лицензией Apache.

В новой версии:

• Внесены изменения для улучшения совместимости с Python 3.12, 3.13 и 3.14, например, добавлена поддержка отложенной обработки аннотаций и нового синтаксиса аннотирования типов для обобщённых классов и функций.
• Добавлена экспериментальная возможность использования компилятора Zig (zig cc) в качестве бэкенда Си-компилятора в Nuitka.
• Добавлена предварительная поддержка LTO-оптимизаций при использовании компилятора Clang.
• Предложен декоратор "@nuitka_ignore" для исключения компиляции функций.
• Реализованы опции: "--project" для сборки с использованием настроек из файла pyproject.toml, "--devel-profile-compilation" для профилирования на этапе сборки, "--debug-self-forking" для отладки форк-бомб, "--include-windows-runtime-dlls" для управление включением C runtime DLL в Windows, "--qt-debug-plugins" для диагностики загрузки Qt-плагинов.
• Добавлена поддержка актуальных версий пакетов oracledb, win32ctypes, dask, dataparser, puremagic, pygments.lexers, tomli, av, sentry_sdk, jedi, parso, line_profiler и pandas.

Дополнительно можно отметить отчёт о прогрессе развития JIT-компилятора в CPython. Разработчики поставили перед собой цель поднять производительность JIT к выпуску CPython 3.15 на 5%, а к выпуску 3.16 повысить производительность на 10% и реализовать возможность использования JIT в режиме Free-threading (без глобальной блокировки). В текущем состоянии использование JIT в альфа-сборках CPython 3.15 уже демонстрирует в среднем ускорение на 11-12% на платформе macOS AArch64 и на 5-6% на платформе x86_64 Linux по сравнению со стандартным интерпретатором. При этом в отдельных тестах при включении JIT изменение производительности варьируется от ускорения на более чем 100%, до замедления на 20%.