Tapir v1.11.22 版本发布:全面迁移至 STTP Client4 的重大升级
项目简介
Tapir 是一个功能强大的 Scala 类型安全 HTTP API 定义库,它允许开发者以类型安全的方式定义 HTTP 端点,并自动生成文档、客户端和服务端代码。作为 Scala 生态系统中 API 开发的重要工具,Tapir 提供了对多种 HTTP 客户端和服务端实现的支持。
版本核心变更
本次发布的 v1.11.22 版本带来了多项重要改进,其中最引人注目的是从 STTP Client3 到 STTP Client4 的全面迁移。这一变更标志着 Tapir 在 HTTP 客户端支持方面迈入了新的阶段。
STTP Client4 迁移
STTP Client4 是 Scala 生态中广受欢迎的 HTTP 客户端库的最新主要版本。Tapir 团队完成了从 Client3 到 Client4 的平滑过渡,这一变更涉及:
- 核心接口的适配和重构
- 向后兼容性的保证
- 性能优化和功能增强
迁移过程中,团队特别关注了 API 的稳定性,确保现有用户能够无缝升级。新版本中,所有与 STTP 相关的模块都已更新为使用 Client4 的接口和实现。
新增 STTP 存根服务器模块
作为本次发布的另一个亮点,团队引入了一个全新的模块,专门提供基于 STTP Client4 的存根服务器功能。这一特性为开发者带来了:
- 更轻量级的测试环境搭建方式
- 与 Client4 更好的集成体验
- 更灵活的 API 模拟能力
这个新模块特别适合在单元测试和集成测试场景中使用,开发者现在可以更便捷地创建模拟服务来测试客户端行为。
安全修复与改进
在安全方面,本次版本修复了基础认证安全类型声明的问题。这一修复确保了:
- 生成代码时基础认证相关类型声明的正确性
- 安全定义的完整性验证
- 与 OpenAPI 规范的更好兼容
依赖项升级
为了保持生态系统的健康和安全,Tapir v1.11.22 对多个关键依赖进行了版本升级:
- Vert.x 升级至 4.5.14:带来了 Web 框架的性能改进和稳定性增强
- Netty 升级至 4.2.0.Final:底层网络库的重大版本更新,包含多项性能优化
- Swagger UI 升级至 5.20.3:API 文档界面的最新版本,提供更好的用户体验
- OpenTelemetry 语义约定升级至 1.32.0:增强了可观测性支持
- Enumeratum 升级至 1.7.6:改进了枚举类型的处理
开发者影响与升级建议
对于现有 Tapir 用户,升级到 v1.11.22 版本需要注意以下几点:
- STTP 客户端兼容性:如果项目中直接使用了 STTP 客户端,需要确保相关代码与 Client4 兼容
- 测试环境调整:可以考虑使用新的存根服务器模块来简化测试
- 依赖冲突检查:特别是 Netty 和 Vert.x 等核心依赖,需确认与其他库的兼容性
对于新用户,这个版本提供了更现代化的 HTTP 客户端支持和更完善的测试工具链,是开始使用 Tapir 的良好时机。
未来展望
从本次更新可以看出,Tapir 团队正持续投入于:
- 与 Scala 生态系统最新技术的集成
- 开发者体验的不断优化
- 安全性和稳定性的持续改进
随着 STTP Client4 的全面采用,Tapir 在 HTTP 客户端支持方面达到了新的成熟度,为未来的功能扩展奠定了坚实基础。
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