3proxy 0.9.5版本发布:安全加固与功能增强
3proxy是一个轻量级、跨平台的网络中转软件,支持多种网络协议,包括HTTP、HTTPS、SOCKS等。它以其高效、稳定和灵活配置著称,广泛应用于各种网络环境中。最新发布的0.9.5版本带来了多项重要更新和安全修复。
安全修复
本次版本修复了一个可能导致网络服务在某些平台上崩溃的安全问题。该问题源于strcpy()函数在处理重叠内存区域时的潜在风险。开发团队感谢安全研究人员@lenix123的报告,这体现了开源社区协作的重要性。
新增功能特性
1. TLS SNI中转(tlspr)
0.9.5版本引入了一个全新的服务类型"tlspr",这是一个SNI(Server Name Indication)中转。它能够从TLS握手过程中嗅探主机名信息,既可作为独立的SNI中转使用,也可作为父中转的"tls"类型使用。这一功能特别适用于需要基于主机名进行流量路由的场景。
2. 自动协议类型检测(auto)
新增的"auto"服务类型能够自动检测客户端请求的协议类型,在HTTP中转(proxy)和SOCKS中转(socks)之间智能切换。这大大简化了配置工作,特别是在需要同时支持多种协议的环境中。
3. 重构的SSLPlugin
SSLPlugin组件在本版本中进行了全面重写,现已达到生产环境可用标准。新版SSLPlugin支持:
- TLS(SSL)服务器功能,可用于创建HTTPS类型中转
- 完善的证书验证机制
- 灵活的加密套件配置选项
这一改进显著提升了3proxy在加密通信方面的能力和安全性。
性能优化
新增的"-g"选项提供了优雅延迟(grace delay)功能,通过合理控制处理节奏来降低CPU负载。这一特性在高负载环境下特别有价值,能够帮助系统维持稳定性能。
其他改进
- 多项小错误修复,提升了整体稳定性
- 支持更多套接字选项,增强了网络配置灵活性
平台支持
0.9.5版本提供了丰富的平台支持:
- Windows平台:64位、32位和ARM64架构版本
- 旧版Windows兼容版本(Windows Vista及更早系统)
- Linux平台:x86_64、ARM64和ARM架构的Debian/RPM包
3proxy 0.9.5版本的发布标志着该项目在安全性、功能性和易用性方面又向前迈进了一大步。新增的TLS支持和自动协议检测功能使其能够更好地适应现代网络环境的需求,而安全修复则确保了服务的稳定性。对于需要轻量级网络解决方案的用户来说,这是一个值得考虑的升级选择。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
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