Prism项目v0.62.0版本发布:AI开发工具包的重大更新
Prism是一个面向PHP开发者的AI开发工具包,它提供了与多种AI服务(如OpenAI、Gemini等)交互的便捷接口,帮助开发者快速集成AI功能到PHP应用中。该项目通过统一的API封装了不同AI服务的差异,让开发者可以专注于业务逻辑的实现。
核心功能改进
OpenAI缓存机制优化
本次更新为OpenAI服务添加了缓存支持,这是一个重要的性能优化。在实际开发中,AI接口调用往往会产生较高的延迟和成本。通过引入缓存层,重复的请求可以直接从缓存中获取结果,显著降低了API调用次数和响应时间。开发者需要注意合理设置缓存过期策略,在数据新鲜度和性能之间取得平衡。
Gemini响应处理修复
修复了Gemini服务响应为空字符串的问题。这个bug会导致开发者无法获取实际的AI响应数据,严重影响功能实现。新版本确保Gemini的响应数据能够正确传递,这对于使用Gemini服务的开发者来说是个关键修复。
开发者体验提升
流畅的测试响应模拟
新版本引入了更优雅的测试响应模拟机制,大大改善了测试体验。在AI应用开发中,测试往往需要模拟各种API响应场景。通过流畅的接口设计,开发者现在可以更直观地构建测试用例,例如:
$response = Prism::fake()
->withResponse('Hello World')
->withStatus(200);
这种方式比传统的mock设置更加简洁明了,提高了测试代码的可读性和可维护性。
文档搜索功能增强
文档系统新增了本地搜索功能,这对开发者学习使用Prism有很大帮助。良好的文档是开源项目成功的关键因素之一,搜索功能的加入使得开发者能够更快定位到所需信息,降低了学习曲线。
其他重要修复
- 修复了providerMeta在valuePath未设置时返回null的问题,增强了API的健壮性
- 将helper从autoload-dev移动到autoload,确保生产环境中也能正常使用辅助功能
- 文档更新,补充了嵌入测试中的语言规范说明
升级建议
对于正在使用Prism的项目,建议尽快升级到v0.62.0版本,特别是那些依赖Gemini服务或需要进行大量OpenAI调用的应用。新版本的缓存机制可以显著降低运营成本,而修复的bug则能避免潜在的问题。
测试相关改进使得编写AI功能测试更加方便,建议开发者利用新的流畅接口重构现有测试用例,提高测试代码质量。同时,新加入的文档搜索功能也能帮助团队更快解决问题。
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