diff --git a/examples/common.cpp b/examples/common.cpp
index fed24e027..b7f546fe9 100644
--- a/examples/common.cpp
+++ b/examples/common.cpp
@@ -536,7 +536,7 @@ std::vector<llama_token> llama_tokenize(struct llama_context * ctx, const std::s
     return res;
 }
 
-struct llama_context * llama_init_from_gpt_params(const gpt_params & params) {
+std::tuple<struct llama_model *, struct llama_context *> llama_init_from_gpt_params(const gpt_params & params) {
     auto lparams = llama_context_default_params();
 
     lparams.n_ctx        = params.n_ctx;
@@ -552,11 +552,17 @@ struct llama_context * llama_init_from_gpt_params(const gpt_params & params) {
     lparams.logits_all   = params.perplexity;
     lparams.embedding    = params.embedding;
 
-    llama_context * lctx = llama_init_from_file(params.model.c_str(), lparams);
-
-    if (lctx == NULL) {
+    llama_model * model  = llama_load_model_from_file(params.model.c_str(), lparams);
+    if (model == NULL) {
         fprintf(stderr, "%s: error: failed to load model '%s'\n", __func__, params.model.c_str());
-        return NULL;
+        return std::make_tuple(nullptr, nullptr);
+    }
+
+    llama_context * lctx = llama_new_context_with_model(model, lparams);
+    if (lctx == NULL) {
+        fprintf(stderr, "%s: error: failed to create context with model '%s'\n", __func__, params.model.c_str());
+        llama_free_model(model);
+        return std::make_tuple(nullptr, nullptr);
     }
 
     if (!params.lora_adapter.empty()) {
@@ -566,11 +572,13 @@ struct llama_context * llama_init_from_gpt_params(const gpt_params & params) {
                                              params.n_threads);
         if (err != 0) {
             fprintf(stderr, "%s: error: failed to apply lora adapter\n", __func__);
-            return NULL;
+            llama_free(lctx);
+            llama_free_model(model);
+            return std::make_tuple(nullptr, nullptr);
         }
     }
 
-    return lctx;
+    return std::make_tuple(model, lctx);
 }
 
 void console_init(console_state & con_st) {
diff --git a/examples/common.h b/examples/common.h
index 6c2953cb2..713320179 100644
--- a/examples/common.h
+++ b/examples/common.h
@@ -9,6 +9,7 @@
 #include <random>
 #include <thread>
 #include <unordered_map>
+#include <tuple>
 
 #if !defined (_WIN32)
 #include <stdio.h>
@@ -95,7 +96,7 @@ std::vector<llama_token> llama_tokenize(struct llama_context * ctx, const std::s
 // Model utils
 //
 
-struct llama_context * llama_init_from_gpt_params(const gpt_params & params);
+std::tuple<struct llama_model *, struct llama_context *> llama_init_from_gpt_params(const gpt_params & params);
 
 //
 // Console utils
diff --git a/examples/embedding/embedding.cpp b/examples/embedding/embedding.cpp
index 860f99f67..369eac1d1 100644
--- a/examples/embedding/embedding.cpp
+++ b/examples/embedding/embedding.cpp
@@ -37,11 +37,12 @@ int main(int argc, char ** argv) {
 
     llama_init_backend();
 
+    llama_model * model;
     llama_context * ctx;
 
     // load the model
-    ctx = llama_init_from_gpt_params(params);
-    if (ctx == NULL) {
+    std::tie(model, ctx) = llama_init_from_gpt_params(params);
+    if (model == NULL) {
         fprintf(stderr, "%s: error: unable to load model\n", __func__);
         return 1;
     }
@@ -90,6 +91,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
 
     llama_print_timings(ctx);
     llama_free(ctx);
+    llama_free_model(model);
 
     return 0;
 }
diff --git a/examples/main/main.cpp b/examples/main/main.cpp
index 941312f9c..c1e6bf126 100644
--- a/examples/main/main.cpp
+++ b/examples/main/main.cpp
@@ -107,12 +107,13 @@ int main(int argc, char ** argv) {
 
     llama_init_backend();
 
+    llama_model * model;
     llama_context * ctx;
     g_ctx = &ctx;
 
     // load the model and apply lora adapter, if any
-    ctx = llama_init_from_gpt_params(params);
-    if (ctx == NULL) {
+    std::tie(model, ctx) = llama_init_from_gpt_params(params);
+    if (model == NULL) {
         fprintf(stderr, "%s: error: unable to load model\n", __func__);
         return 1;
     }
@@ -139,6 +140,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
 
         llama_print_timings(ctx);
         llama_free(ctx);
+        llama_free_model(model);
 
         return 0;
     }
@@ -147,6 +149,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
     if (params.export_cgraph) {
         llama_eval_export(ctx, "llama.ggml");
         llama_free(ctx);
+        llama_free_model(model);
 
         return 0;
     }
@@ -666,6 +669,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
 
     llama_print_timings(ctx);
     llama_free(ctx);
+    llama_free_model(model);
 
     return 0;
 }
diff --git a/examples/perplexity/perplexity.cpp b/examples/perplexity/perplexity.cpp
index ae8cfe0af..b59f5971e 100644
--- a/examples/perplexity/perplexity.cpp
+++ b/examples/perplexity/perplexity.cpp
@@ -149,11 +149,12 @@ int main(int argc, char ** argv) {
 
     llama_init_backend();
 
+    llama_model * model;
     llama_context * ctx;
 
     // load the model and apply lora adapter, if any
-    ctx = llama_init_from_gpt_params(params);
-    if (ctx == NULL) {
+    std::tie(model, ctx) = llama_init_from_gpt_params(params);
+    if (model == NULL) {
         fprintf(stderr, "%s: error: unable to load model\n", __func__);
         return 1;
     }
@@ -169,6 +170,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
 
     llama_print_timings(ctx);
     llama_free(ctx);
+    llama_free_model(model);
 
     return 0;
 }
diff --git a/examples/quantize-stats/quantize-stats.cpp b/examples/quantize-stats/quantize-stats.cpp
index 6b8018ee2..9cea472de 100644
--- a/examples/quantize-stats/quantize-stats.cpp
+++ b/examples/quantize-stats/quantize-stats.cpp
@@ -320,6 +320,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
     fprintf(stderr, "Loading model\n");
 
     const int64_t t_main_start_us = ggml_time_us();
+    llama_model * model;
     llama_context * ctx;
 
     {
@@ -330,10 +331,18 @@ int main(int argc, char ** argv) {
         lparams.f16_kv     = false;
         lparams.use_mlock  = false;
 
-        ctx = llama_init_from_file(params.model.c_str(), lparams);
+        model = llama_load_model_from_file(params.model.c_str(), lparams);
+
+        if (model == NULL) {
+            fprintf(stderr, "%s: error: failed to load model '%s'\n", __func__, params.model.c_str());
+            return 1;
+        }
+
+        ctx = llama_new_context_with_model(model, lparams);
 
         if (ctx == NULL) {
-            fprintf(stderr, "%s: error: failed to load model '%s'\n", __func__, params.model.c_str());
+            fprintf(stderr, "%s: error: failed to create context with model '%s'\n", __func__, params.model.c_str());
+            llama_free_model(model);
             return 1;
         }
     }
@@ -357,6 +366,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
             fprintf(stderr, "%s: error: Quantization should be tested with a float model, "
                 "this model contains already quantized layers (%s is type %d)\n", __func__, kv_tensor.first.c_str(), kv_tensor.second->type);
             llama_free(ctx);
+            llama_free_model(model);
             return 1;
         }
         included_layers++;
@@ -415,6 +425,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
 
 
     llama_free(ctx);
+    llama_free_model(model);
     // report timing
     {
         const int64_t t_main_end_us = ggml_time_us();
diff --git a/examples/save-load-state/save-load-state.cpp b/examples/save-load-state/save-load-state.cpp
index da4d37ad0..4c8688503 100644
--- a/examples/save-load-state/save-load-state.cpp
+++ b/examples/save-load-state/save-load-state.cpp
@@ -35,12 +35,22 @@ int main(int argc, char ** argv) {
     auto last_n_tokens_data = std::vector<llama_token>(params.repeat_last_n, 0);
 
     // init
-    auto ctx = llama_init_from_file(params.model.c_str(), lparams);
+    auto model = llama_load_model_from_file(params.model.c_str(), lparams);
+    if (model == nullptr) {
+        return 1;
+    }
+    auto ctx = llama_new_context_with_model(model, lparams);
+    if (ctx == nullptr) {
+        llama_free_model(model);
+        return 1;
+    }
     auto tokens = std::vector<llama_token>(params.n_ctx);
     auto n_prompt_tokens = llama_tokenize(ctx, params.prompt.c_str(), tokens.data(), int(tokens.size()), true);
 
     if (n_prompt_tokens < 1) {
         fprintf(stderr, "%s : failed to tokenize prompt\n", __func__);
+        llama_free(ctx);
+        llama_free_model(model);
         return 1;
     }
 
@@ -84,6 +94,8 @@ int main(int argc, char ** argv) {
         printf("%s", next_token_str);
         if (llama_eval(ctx, &next_token, 1, n_past, params.n_threads)) {
             fprintf(stderr, "\n%s : failed to evaluate\n", __func__);
+            llama_free(ctx);
+            llama_free_model(model);
             return 1;
         }
         n_past += 1;
@@ -91,23 +103,27 @@ int main(int argc, char ** argv) {
 
     printf("\n\n");
 
-    // free old model
+    // free old context
     llama_free(ctx);
 
-    // load new model
-    auto ctx2 = llama_init_from_file(params.model.c_str(), lparams);
+    // make new context
+    auto ctx2 = llama_new_context_with_model(model, lparams);
 
     // Load state (rng, logits, embedding and kv_cache) from file
     {
         FILE *fp_read = fopen("dump_state.bin", "rb");
         if (state_size != llama_get_state_size(ctx2)) {
             fprintf(stderr, "\n%s : failed to validate state size\n", __func__);
+            llama_free(ctx2);
+            llama_free_model(model);
             return 1;
         }
 
         const size_t ret = fread(state_mem, 1, state_size, fp_read);
         if (ret != state_size) {
             fprintf(stderr, "\n%s : failed to read state\n", __func__);
+            llama_free(ctx2);
+            llama_free_model(model);
             return 1;
         }
 
@@ -138,6 +154,8 @@ int main(int argc, char ** argv) {
         printf("%s", next_token_str);
         if (llama_eval(ctx2, &next_token, 1, n_past, params.n_threads)) {
             fprintf(stderr, "\n%s : failed to evaluate\n", __func__);
+            llama_free(ctx2);
+            llama_free_model(model);
             return 1;
         }
         n_past += 1;
@@ -145,5 +163,8 @@ int main(int argc, char ** argv) {
 
     printf("\n\n");
 
+    llama_free(ctx2);
+    llama_free_model(model);
+
     return 0;
 }
diff --git a/examples/server/server.cpp b/examples/server/server.cpp
index 12d4e2fa4..83af580b1 100644
--- a/examples/server/server.cpp
+++ b/examples/server/server.cpp
@@ -115,6 +115,7 @@ struct llama_server_context {
     std::vector<llama_token> embd;
     std::vector<llama_token> last_n_tokens;
 
+    llama_model * model = nullptr;
     llama_context * ctx = nullptr;
     gpt_params params;
 
@@ -130,6 +131,10 @@ struct llama_server_context {
             llama_free(ctx);
             ctx = nullptr;
         }
+        if (model) {
+            llama_free_model(model);
+            model = nullptr;
+        }
     }
 
     void rewind() {
@@ -150,8 +155,8 @@ struct llama_server_context {
 
     bool loadModel(const gpt_params & params_) {
         params = params_;
-        ctx = llama_init_from_gpt_params(params);
-        if (ctx == nullptr) {
+        std::tie(model, ctx) = llama_init_from_gpt_params(params);
+        if (model == nullptr) {
             LOG_ERROR("unable to load model", { { "model", params_.model } });
             return false;
         }
diff --git a/examples/simple/simple.cpp b/examples/simple/simple.cpp
index 76f991cdc..fc45c9340 100644
--- a/examples/simple/simple.cpp
+++ b/examples/simple/simple.cpp
@@ -68,11 +68,12 @@ int main(int argc, char ** argv)
 
     llama_init_backend();
 
-    llama_context * ctx ;
+    llama_model * model;
+    llama_context * ctx;
 
-    ctx = llama_init_from_gpt_params( params );
+    std::tie(model, ctx) = llama_init_from_gpt_params( params );
 
-    if ( ctx == NULL )
+    if ( model == NULL )
     {
         fprintf( stderr , "%s: error: unable to load model\n" , __func__ );
         return 1;
@@ -170,6 +171,7 @@ int main(int argc, char ** argv)
     } // wend of main loop
 
     llama_free( ctx );
+    llama_free_model( model );
 
     return 0;
 }
diff --git a/examples/train-text-from-scratch/train-text-from-scratch.cpp b/examples/train-text-from-scratch/train-text-from-scratch.cpp
index 7ec85951a..61c829e5c 100644
--- a/examples/train-text-from-scratch/train-text-from-scratch.cpp
+++ b/examples/train-text-from-scratch/train-text-from-scratch.cpp
@@ -3054,7 +3054,8 @@ int main(int argc, char ** argv) {
     struct llama_context_params llama_params = llama_context_default_params();
     llama_params.vocab_only = true;
 
-    struct llama_context * lctx = llama_init_from_file(params.fn_vocab_model, llama_params);
+    struct llama_model * lmodel = llama_load_model_from_file(params.fn_vocab_model, llama_params);
+    struct llama_context * lctx = llama_new_context_with_model(lmodel, llama_params);
 
     struct llama_vocab vocab;
     {
@@ -3395,6 +3396,8 @@ int main(int argc, char ** argv) {
     delete[] compute_addr;
     delete[] compute_buf_0;
     delete[] compute_buf_1;
+    llama_free(lctx);
+    llama_free_model(lmodel);
     ggml_free(model.ctx);
 
     return 0;
diff --git a/tests/test-tokenizer-0.cpp b/tests/test-tokenizer-0.cpp
index ab1538a0c..20abe7100 100644
--- a/tests/test-tokenizer-0.cpp
+++ b/tests/test-tokenizer-0.cpp
@@ -28,6 +28,7 @@ int main(int argc, char **argv) {
 
     fprintf(stderr, "%s : reading vocab from: '%s'\n", __func__, fname.c_str());
 
+    llama_model * model;
     llama_context * ctx;
 
     // load the vocab
@@ -36,10 +37,18 @@ int main(int argc, char **argv) {
 
         lparams.vocab_only = true;
 
-        ctx = llama_init_from_file(fname.c_str(), lparams);
+        model = llama_load_model_from_file(fname.c_str(), lparams);
+
+        if (model == NULL) {
+            fprintf(stderr, "%s: error: failed to load vocab '%s'\n", __func__, fname.c_str());
+            return 1;
+        }
+
+        ctx = llama_new_context_with_model(model, lparams);
 
         if (ctx == NULL) {
             fprintf(stderr, "%s: error: failed to load vocab '%s'\n", __func__, fname.c_str());
+            llama_free_model(model);
             return 1;
         }
     }
@@ -48,6 +57,8 @@ int main(int argc, char **argv) {
 
     if (n_vocab != 32000) {
         fprintf(stderr, "%s : expected 32000 tokens, got %d\n", __func__, n_vocab);
+        llama_free_model(model);
+        llama_free(ctx);
         return 2;
     }
 
@@ -77,10 +88,13 @@ int main(int argc, char **argv) {
             }
             fprintf(stderr, "\n");
 
+            llama_free_model(model);
+            llama_free(ctx);
             return 3;
         }
     }
 
+    llama_free_model(model);
     llama_free(ctx);
 
     return 0;