Google Cloud Java 1.56.0版本发布:AI平台增强与安全特性升级
Google Cloud Java SDK 1.56.0版本带来了多项重要更新,特别是在人工智能平台(AI Platform)功能增强、安全特性改进以及云存储管理方面。作为Google Cloud服务的官方Java客户端库,这个版本继续扩展了开发者与Google Cloud服务交互的能力。
AI平台功能显著增强
本次更新中,AI Platform获得了多项重要改进:
-
系统标签支持:在
DeployRequest消息中新增了system_labels字段,允许开发者为部署的资源添加系统级标签,便于资源管理和分类。 -
Gemini模型请求配置:为
AssembleDataRequest和AssessDataRequest添加了gemini_request_read_config字段,提供了对Gemini模型请求更精细的控制能力。 -
上下文缓存加密:现在允许客户为上下文缓存设置加密规范(
encryption_spec),增强了数据处理过程中的安全性。 -
LLM解析器公开:将LLM解析器暴露给公共v1协议,为即将到来的GA(General Availability)发布做准备。
-
Schema定义增强:在
Schema消息中新增了ref和defs字段,为数据结构定义提供了更丰富的表达能力。
安全与合规特性提升
-
Model Armor支持:新增了对PHP和C# SDK的支持,扩展了Model Armor的跨语言能力,为模型部署提供更强的安全防护。
-
Secrets管理:Grafeas服务现在支持Secrets管理,为敏感信息存储和访问提供了专门的支持。
-
Harm类别调整:弃用了
HARM_CATEGORY_CIVIC_INTEGRITY选举类别,反映了Google对内容安全分类的持续优化。
存储与数据处理改进
-
NetApp备份区域信息:在备份
Backup消息中添加了volume_region和backup_region字段,提供了更详细的备份位置信息。 -
TTS标记输入支持:为Cloud TTS Chirp 3 HD语音合成添加了标记输入支持,提升了文本到语音转换的灵活性。
-
数据流服务调整:从
JobsV1Beta3服务中移除了https://www.googleapis.com/auth/compute.readonly的oauth_scope,这是对服务权限模型的优化。
IAM服务升级
-
IAM v3库生成:新增了对IAM v3版本库的支持,提供了最新的身份和访问管理功能。
-
IAM v3beta库生成:同时生成了v3beta版本的库,为开发者提供了试用新特性的机会。
其他重要变更
-
自定义表情创建:在Chat服务中添加了
customEmojis.create方法,支持创建自定义表情符号。 -
合作伙伴客户管理:Cloud Controls Partner服务现在允许合作伙伴创建、更新和删除他们的客户信息。
-
PSC连接ID行为变更:在ValKey服务中,对
psc_connection_id字段的行为进行了调整,优化了私有服务连接的管理。
开发者体验优化
-
文档改进:多个服务的文档得到了更新和优化,包括URL修正、注释澄清和术语修正,提升了开发者的使用体验。
-
依赖更新:Java代码生成器(gapic-generator-java)更新至2.56.3版本,包含了最新的代码生成优化。
-
测试支持增强:包含了gax testlib用于原生镜像测试,改进了库的测试覆盖率。
这个版本的发布进一步丰富了Google Cloud Java SDK的功能集,特别是在人工智能、安全合规和存储管理方面提供了更多高级特性,同时通过文档和测试的改进提升了开发者的使用体验。
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