XiaoMi-Pro-Hackintosh项目v1.8.9版本更新解析
XiaoMi-Pro-Hackintosh是一个为小米笔记本Pro系列设计的macOS兼容项目,旨在让这些设备能够完美运行macOS系统。该项目通过定制EFI引导文件和驱动程序,解决了硬件兼容性问题,使小米笔记本Pro能够获得接近原生MacBook的使用体验。
版本核心更新内容
本次发布的v1.8.9版本主要针对即将到来的macOS 26(代号Tahoe)系统进行了前瞻性支持,同时对多个核心组件进行了升级。
系统兼容性增强
项目现在正式支持从macOS 10.15 Catalina到macOS 15 Sequoia的所有版本,并对macOS 26 Tahoe提供了初步支持。需要注意的是,macOS 26的支持目前仍处于测试阶段,用户需要谨慎升级。
特别值得注意的是,在macOS 15及更高版本中,Intel Wi-Fi将不再被原生支持。项目提供了两种替代方案:使用itlwm驱动配合HeliPort工具,或者尝试Ventura内核扩展配合OpenCore Legacy Patcher(OCLP),但后者存在一定风险。
核心组件升级
-
引导程序更新:
- OpenCore升级至v1.0.5版本
- Clover更新至r5162版本 这些更新确保了对macOS 26 beta 1(构建号25A5279m)的兼容性。
-
关键驱动升级:
- Lilu框架升级至v1.7.1
- VirtualSMC更新至v1.3.7
- AppleALC音频驱动升级至v1.9.5
- WhateverGreen显卡驱动更新至v1.7.0 这些更新不仅增强了系统稳定性,还提供了对新系统的支持。
-
其他重要组件:
- HibernationFixup休眠修复工具升级至v1.5.4
- RestrictEvents事件限制工具更新至v1.1.6
- BrcmPatchRAM蓝牙驱动更新至v2.7.1
重要变更说明
-
NullEthernet驱动源变更: 项目将NullEthernet驱动的来源从RehabMan仓库迁移至stevezhengshiqi仓库,原因是原Bitbucket源已不再提供下载支持。新版本为v1.0.8。
-
KBL平台特殊处理: 针对Kaby Lake平台设备,添加了
-no_compat_check启动参数。这是因为在macOS 26 Tahoe中,MacBookPro15,4型号已被从官方支持列表中移除,此参数可绕过兼容性检查。
升级建议与注意事项
-
升级方法: 用户应参考项目文档中的EFI升级指南进行操作。如果系统设置中未显示OEM更新,可尝试通过App Store直接搜索Sequoia(或更新版本)进行升级。
-
升级失败处理: 若遇到更新失败情况,建议检查SecureBootModel设置是否为Disabled状态,并尝试重置NVRAM后再执行更新操作。
-
Wi-Fi注意事项: 计划升级到macOS 15或更高版本的用户应提前考虑Wi-Fi解决方案,因为Intel无线网卡将不再被原生支持。
技术细节解析
本次更新中最值得关注的是对macOS 26 Tahoe的初步支持。虽然苹果尚未正式发布该系统,但项目团队已提前做好准备,确保用户在系统发布后能够顺利升级。特别是针对Kaby Lake平台的兼容性处理,体现了项目团队对细节的关注。
驱动组件的全面升级不仅带来了新系统支持,还修复了潜在的系统问题和性能问题。VirtualSMC的更新改进了硬件监控的准确性,而WhateverGreen的升级则进一步优化了显卡性能表现。
NullEthernet驱动源的变更反映了开源项目的动态特性,项目团队及时跟进这一变化,确保用户不会因为上游源的变更而受到影响。
总结
XiaoMi-Pro-Hackintosh v1.8.9版本是一次重要的前瞻性更新,为即将到来的macOS新版本铺平了道路。通过全面的组件升级和针对性的兼容性调整,项目继续保持着对小米笔记本Pro系列设备的优秀支持。用户在进行升级时,应特别注意Wi-Fi支持和平台特定配置的变化,以确保升级过程顺利。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00