Dockge 1.5.0版本发布:安全增强与功能优化
Dockge是一个现代化的Docker Compose管理工具,它通过直观的Web界面简化了Docker容器的部署和管理流程。作为一款专注于提升开发者体验的工具,Dockge允许用户轻松编辑、启动、停止和监控他们的Docker Compose项目,而无需记忆复杂的命令行指令。
安全增强:默认禁用控制台功能
在1.5.0版本中,Dockge团队出于安全考虑做出了一项重要变更:默认禁用了"控制台"功能。这个功能原本允许用户通过Web界面直接执行命令行操作,但同时也带来了潜在的安全隐患。如果您的应用场景确实需要此功能,可以通过设置环境变量DOCKGE_ENABLE_CONSOLE=true来重新启用它。
核心组件升级
本次更新包含了Docker生态系统中关键组件的版本提升:
- Docker客户端升级至28.0.4版本
- Docker Compose升级至2.34.0版本
这些升级确保了Dockge能够充分利用最新Docker功能,同时保持与最新Docker生态系统的兼容性。
控制台功能改进
在#767号改进中,Dockge对控制台功能进行了多项优化。虽然该功能现在默认禁用,但对于那些选择启用它的用户来说,这些改进将提供更流畅、更可靠的命令行体验。
用户体验优化
Dockge团队始终关注用户体验的细节改进:
- 移除了不必要的滚动条(#642),使界面更加整洁
- 解决了默认Compose版本过时的问题(#473, #507),确保用户始终使用合适的配置
重要Bug修复
1.5.0版本修复了多个影响用户体验的问题:
- 修复了YAML文件中注释在重新排序项目时丢失的问题(#685)
- 解决了#727号问题,提升了特定场景下的稳定性
- 更新了json-yaml-validate依赖至最新版本(#446),增强了配置验证能力
- 修复了#356号问题,解决了特定情况下的功能异常
国际化支持
Dockge的国际化工作取得了显著进展:
- 通过Kuma Weblate平台收集了大量翻译贡献
- 新增了对爱尔兰语的支持(#425)
- 优化了翻译键的管理(#506)
这些改进使得Dockge能够更好地服务于全球不同地区的开发者。
安全修复
本次发布还包含了针对GHSA-7vx4-hf96-mqq6安全问题的修复,进一步提升了系统的安全性。
总结
Dockge 1.5.0版本在安全性、稳定性和用户体验方面都做出了重要改进。虽然默认禁用控制台功能可能会影响部分用户的工作流程,但这一变更体现了开发团队对安全性的重视。同时,核心组件的升级和多项Bug修复确保了Dockge能够继续为开发者提供可靠、高效的Docker管理体验。
对于依赖控制台功能的用户,只需简单设置环境变量即可恢复该功能。建议所有用户尽快升级至1.5.0版本,以获得最佳的安全性和功能体验。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00