Odin语言2025年1月开发版发布:动态字面量控制与编译器优化
Odin是一门现代系统编程语言,它结合了C语言的性能与Go语言的简洁性,特别适合游戏开发、高性能计算等场景。最新发布的dev-2025-01版本带来了多项重要更新,主要集中在语言特性的精细控制和编译器优化方面。
动态字面量的显式控制
本次更新引入了一个重要的语言特性变更:默认禁用所有动态字面量(dynamic literals)。动态字面量包括动态数组和映射(map)的字面量初始化方式,例如:
// 动态数组字面量
arr := [dynamic]int{1, 4, 9, 16}
// 映射字面量
m := map[string]int{"Apple" = 759, "Pear" = 128}
这些语法虽然方便,但会隐式地在堆上分配内存,可能带来意外的性能开销。为了保持Odin作为系统编程语言的透明性和可控性,开发团队决定默认禁用这些特性。
如果开发者确实需要使用这些语法,可以通过文件顶部的构建标签显式启用:
#+feature dynamic-literals
这种设计体现了Odin语言"显式优于隐式"的哲学,让开发者能够清楚地知道代码中的内存分配行为。
新增确保机制
新版本引入了ensure和ensure_contextless这两个新关键字,它们的功能类似于assert和assert_contextless,但有一个关键区别:即使使用-disable-assert编译选项,这些确保检查也不会被移除。
这在需要始终执行的运行时检查场景中非常有用,例如:
ensure(len(slice) > 0, "slice不能为空")
编译器优化改进
内联控制调整
移除了#force_inline和#force_no_inline指令的"传染性"行为。之前,如果一个过程被标记为强制内联或强制不内联,这个标记会影响该过程内部调用的所有其他过程。现在这些标记只作用于它们直接修饰的过程,使内联控制更加精确和可预测。
其他编译器改进
- 修复了大端序类型比较的bug
- 改进了
resize_dynamic_array的零值初始化规则 - 为SIMD数组添加了隐式广播支持
- 新增了
map_entry内置类型,用于更高效地处理映射条目
标准库更新
虽然本次更新没有新增包,但对现有包进行了多项改进:
- 更新了raylib绑定到5.5版本,修复了外部导入问题
- 为box2d和raylib添加了WASM自定义链接库支持
- 在linalg/glsl模块中添加了
trunc函数 - 改进了base32编码的实现
- 更新cgltf到1.14版本
- 在Windows系统模块中添加了xinput绑定
- 修复了矩阵伴随(adjugate)计算过程
总结
Odin dev-2025-01版本体现了语言设计上对显式控制和性能透明性的持续追求。通过默认禁用动态字面量,Odin进一步强化了其作为系统编程语言的定位,让开发者能够更精确地控制内存分配行为。同时,新的确保机制和编译器优化为编写可靠、高效的代码提供了更好的工具支持。
这些变化虽然看似微小,但对于追求性能和控制力的系统编程场景来说,都是非常有价值的改进。Odin团队通过这些精心设计的特性,继续巩固着语言在游戏开发和高性能计算领域的优势地位。
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