cibuildwheel 3.0.0发布:跨平台Python轮子构建工具重大升级
cibuildwheel是一个用于在CI环境中自动构建跨平台Python轮子(wheel)的工具。它能够帮助开发者轻松地为不同操作系统和Python版本构建兼容的二进制分发包,大大简化了Python项目的打包和分发流程。最新发布的3.0.0版本带来了多项重要更新和功能增强。
核心功能升级
1. iOS平台支持
cibuildwheel 3.0.0最引人注目的新特性是增加了对iOS平台的支持。开发者现在可以在Mac设备上构建适用于iOS的Python轮子,只需将平台选项设置为"ios"并配置好iOS工具链即可。这一功能为Python在移动端的应用开辟了新的可能性。
2. GraalPy解释器支持
新版本正式加入了对GraalPy解释器的支持。GraalPy是基于GraalVM的Python实现,能够提供更好的性能特性和与其他语言的互操作性。开发者可以通过enable选项启用这一功能。
3. CPython 3.14预发布支持
虽然CPython 3.14仍处于beta阶段,但cibuildwheel已经提供了对其的支持。需要注意的是,在beta阶段ABI可能会发生变化,因此建议等到RC1版本后再分发构建的轮子。
构建与测试流程改进
1. 测试源文件管理
新版本引入了test-sources选项,允许开发者指定需要复制到测试环境的文件和目录。这一改进特别适用于iOS构建,同时也解决了其他平台上测试文件路径管理的问题。
2. 依赖版本控制
增加了dependency-versions的内联语法,使依赖管理更加灵活和直观。开发者可以更精细地控制构建过程中使用的依赖版本。
3. 构建前端变更
默认构建方式从pip wheel改为直接调用build工具。这一变化使得构建日志输出更加清晰可见,开发者可以更容易地诊断构建过程中的问题。
兼容性与环境调整
1. 默认镜像更新
Linux平台的默认构建镜像从manylinux2014升级为manylinux_2_28,提供了更新的系统环境和库支持。
2. 环境精简
构建环境中不再预装setuptools和wheel,减少了不必要的依赖,使环境更加精简。
3. Python版本支持调整
移除了对Python 3.6和3.7的支持,最低运行要求提升至Python 3.11。同时,PyPy轮子不再默认构建,需要通过enable选项显式启用。
文档与用户体验
文档结构进行了全面重组和更新,现在主要使用pyproject.toml中的选项名称而非环境变量名称,使配置更加直观。文档中还加入了Python 3.14特有的彩色输出示例,提升了可读性。
总结
cibuildwheel 3.0.0是一个重要的里程碑版本,不仅扩展了支持的平台范围,还改进了构建流程和用户体验。特别是iOS平台的支持,为Python生态开辟了新的应用场景。对于需要为多个平台构建Python轮子的项目来说,升级到这一版本将获得更强大的功能和更流畅的体验。
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-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