NGINX Unit 现已支持 Python 3.13 的 Docker 镜像
NGINX Unit 作为一款轻量级的应用服务器,近日宣布其 Docker 镜像已正式支持 Python 3.13 版本。这一更新为开发者提供了使用最新 Python 特性的机会,同时也带来了关于版本管理和兼容性的一些重要考量。
在技术实现层面,NGINX Unit 团队采用了标准化的版本更新流程。首先在 master 分支中增加了 Python 3.13 的支持,随后将这些变更回传到 packaging 分支,最后通过向 Docker Library 提交新的拉取请求来完成整个更新过程。
值得注意的是,这次更新遵循了 NGINX Unit 一贯的版本发布策略。按照惯例,项目会同时维护两个最新的 Python 运行时版本。这意味着随着 Python 3.13 的加入,Python 3.11 版本将从主推版本中移除。不过,已经发布的 unit:1.33.0-python3.11 等镜像仍然可用,只是不再作为默认推荐版本。
关于版本标签的管理,NGINX Unit 也做出了相应调整。unit:python3 和 unit:python 这两个通用标签现在将默认指向 Python 3.13 镜像,取代了之前的 Python 3.12。这种标签管理机制是通过 Docker 的"library"定义自动实现的,系统会自动排序版本并将非版本化变体指向最新版本。
对于 Python 3.13 中引入的 GIL(全局解释器锁)移除这一实验性特性,NGINX Unit 团队表示暂时不会在官方镜像中提供支持。这项特性目前仍处于实验阶段,预计将在 Python 3.14 中正式推出。开发者如果对这项特性感兴趣,可以在本地环境中进行测试和评估。
从技术兼容性角度来看,Python 3.13 在默认配置下的行为与 3.12 版本相似,这保证了现有应用的平稳过渡。NGINX Unit 团队建议开发者在升级时仍应进行充分的测试,特别是对于生产环境中的关键应用。
这次更新体现了 NGINX Unit 对保持技术前沿性的承诺,同时也展现了其对稳定性和向后兼容性的重视。开发者现在可以充分利用 Python 3.13 的新特性,同时又能依靠 NGINX Unit 提供的稳定运行环境。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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