Apollo iOS 1.18.0 版本发布:优化类型生成与稳定性提升
Apollo iOS 是一个强大的 GraphQL 客户端框架,专为 iOS 开发者设计,用于在移动应用中高效地处理 GraphQL 数据查询和操作。它提供了类型安全的 API 生成、网络请求管理和本地缓存等功能,帮助开发者构建高性能的 GraphQL 驱动应用。
类型生成优化:减少不必要的 Schema 类型
在 1.18.0 版本中,Apollo iOS 引入了一个重要的代码生成配置选项,可以显著减少生成的 Object 类型数量。现在,代码生成器只会为以下两种情况生成类型:
- 在操作文档中被引用的类型
- 使用了
@typePolicy指令的类型
这一改进对于大型 GraphQL schema 特别有价值,因为它可以:
- 减少编译时间
- 降低最终二进制文件的大小
- 简化生成的代码结构
开发者可以通过配置代码生成选项来启用这一优化功能,从而获得更精简、更高效的代码输出。
增强 SwiftUI 兼容性:命名片段支持 Identifiable 协议
继之前版本为选择集添加了 Identifiable 协议支持后,1.18.0 版本进一步扩展了这一功能,现在命名片段也支持 Identifiable 协议。这一改进使得开发者在使用 SwiftUI 时能够更加方便地处理 GraphQL 数据,特别是在 List 和 ForEach 等需要元素标识符的视图组件中。
关键问题修复
输入对象字段访问崩溃问题
修复了一个可能导致应用崩溃的问题,该问题发生在尝试访问未设置的已弃用输入字段时。通过为 InputObject 添加特定的 GraphQLNullable 下标访问方法,现在可以安全地处理这些情况,避免了强制解包 nil 值导致的崩溃。
WebSocket 传输层的数据竞争问题
解决了 WebSocketTransport 中可能出现的并发问题,该问题会在以下情况下发生:
- 同时启动或停止订阅
- 同时接收 WebSocket 消息
通过将 subscribers 属性改为 @Atomic 属性,确保了线程安全的访问,消除了潜在的数据竞争风险。这一改进提高了使用 GraphQL 订阅功能时的稳定性和可靠性。
升级建议
对于正在使用 Apollo iOS 的开发者,1.18.0 版本提供了多项值得升级的改进:
- 对于大型项目,新的类型生成优化可以显著提升构建效率
- SwiftUI 用户将受益于更完整的
Identifiable支持 - 关键稳定性修复解决了可能影响生产环境的严重问题
建议开发者在测试环境中验证新版本后,尽快将项目升级到 1.18.0,以获得更好的开发体验和应用稳定性。
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