Gobetween 0.8.1版本发布:安全更新与多架构支持
Gobetween是一款轻量级的负载均衡器,专注于提供高性能和灵活的流量分发解决方案。作为一个现代化的网络工具,Gobetween支持多种协议和负载均衡算法,适用于各种规模的应用场景。最新发布的0.8.1版本主要聚焦于安全更新和多平台支持,进一步提升了产品的稳定性和可用性。
安全增强与TLS配置优化
0.8.1版本对TLS配置进行了重要改进,移除了不安全的SSLv3协议支持,该协议由于存在已知的安全问题已被广泛弃用。同时,版本还移除了PreferServerCiphers选项,这一选项在Go 1.24中已被标记为废弃。
新版本增加了对TLS 1.3的支持,并更新了相应的密码套件配置。TLS 1.3作为最新的安全协议标准,提供了更快的握手速度和更强的安全性。这些改进使得Gobetween能够更好地满足现代网络安全要求,为用户的网络通信提供更可靠的保护。
多平台支持扩展
0.8.1版本显著扩展了平台支持范围,新增了两个重要的构建目标:
- FreeBSD/amd64构建:为FreeBSD用户提供了原生支持,扩展了Gobetween在BSD系列操作系统中的应用场景。
- Linux/arm64构建:针对ARM64架构的Linux系统进行了优化,特别适合在树莓派等ARM设备或云服务商的ARM实例上部署。
这些新增的构建目标反映了Gobetween对多样化部署环境的重视,使得用户可以在更广泛的硬件平台上使用这款负载均衡器。
依赖项与运行时升级
本次更新将Go语言运行时升级到了1.24版本,充分利用了新版本在性能和安全性方面的改进。同时,项目维护团队对所有依赖项进行了全面更新,确保使用最新的稳定版本,解决了已知的安全问题。
构建目标概览
0.8.1版本提供了全面的跨平台支持,包括:
- Darwin/amd64(macOS系统)
- FreeBSD/amd64
- Linux/386(32位x86架构)
- Linux/amd64(64位x86架构)
- Linux/arm(ARM架构)
- Linux/arm64(64位ARM架构)
- Windows/amd64
这种广泛的平台覆盖确保了Gobetween可以在从嵌入式设备到企业级服务器的各种环境中稳定运行。
总结
Gobetween 0.8.1版本通过安全更新和多平台支持扩展,进一步巩固了其作为现代化负载均衡解决方案的地位。对于需要轻量级、高性能负载均衡器的用户来说,这个版本提供了更安全、更可靠的网络流量管理能力。特别是对于使用ARM架构设备或FreeBSD系统的用户,新版本提供了更好的原生支持,降低了部署和运维的复杂度。
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-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
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