NaiveProxy项目v133.0.6943.49-1版本发布与技术解析
NaiveProxy是一个基于Chromium网络栈构建的高性能网络工具,它通过复用Chromium的网络组件实现了与最新TLS标准的兼容性,同时保持了轻量级的特性。该项目特别适合需要高性能和现代加密协议支持的网络场景。
版本更新亮点
本次发布的v133.0.6943.49-1版本主要包含以下重要更新:
-
核心升级:项目代码已重新基于Chromium 133.0.6943.49版本构建,这意味着它继承了Chromium最新的网络协议支持和安全修复。
-
OpenWrt支持扩展:新增了对OpenWrt 24.10系统的支持,特别是增加了对Raspberry Pi 5(aarch64_cortex-a76架构)的兼容性,这为树莓派用户提供了更好的网络解决方案。
跨平台支持情况
NaiveProxy以其出色的跨平台能力著称,本次发布提供了全方位的二进制包支持:
移动平台
- Android系统:提供了arm64-v8a、armeabi-v7a、x86和x86_64四种架构的APK安装包,覆盖了绝大多数Android设备。
桌面操作系统
- Linux:支持从x86到x86_64,以及各种ARM架构(包括arm、arm64)和MIPS架构(mipsel、mips64el),甚至包括新兴的RISC-V架构。
- macOS:同时提供arm64(Apple Silicon)和x64(Intel)两种架构的版本。
- Windows:完整支持x86、x64和arm64架构。
嵌入式/路由器平台
- OpenWrt:提供了极其全面的架构支持,从传统的x86/x86_64到各种ARM Cortex系列处理器(A7、A8、A9、A15、A53、A72、A76等),以及MIPS 24kc和RISC-V架构。
技术特点与优势
-
Chromium网络栈集成:NaiveProxy直接使用Chromium的网络组件,这意味着它天然支持最新的TLS 1.3协议、HTTP/2和QUIC等现代网络协议,同时具备与Chrome浏览器相同的网络能力。
-
轻量级设计:虽然基于Chromium,但NaiveProxy通过精心的设计保持了较小的体积,各平台二进制包大小控制在2-4MB之间,非常适合资源受限的环境。
-
性能优化:针对不同硬件平台进行了专门优化,特别是对ARM架构的多版本支持,确保在各种设备上都能发挥最佳性能。
-
静态链接版本:为OpenWrt提供了静态链接的版本,解决了依赖库兼容性问题,提高了部署的便捷性。
适用场景
-
家庭路由器:OpenWrt版本的NaiveProxy可以轻松部署在家用路由器上,为整个局域网提供网络服务。
-
嵌入式设备:对各种ARM架构的全面支持使其成为树莓派等开发板的理想选择。
-
跨平台开发:开发者可以在Windows/macOS/Linux多种开发环境下使用统一的网络工具。
-
移动设备:Android版本让移动设备也能享受高性能的网络服务。
总结
NaiveProxy v133.0.6943.49-1版本的发布进一步巩固了其作为高性能跨平台网络解决方案的地位。特别是对OpenWrt 24.10和Raspberry Pi 5的支持,显示了项目对新兴硬件平台的快速响应能力。无论是个人用户还是企业环境,NaiveProxy都提供了一个可靠、高效且兼容性极强的网络解决方案。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00