Rolldown项目v1.0.0-beta.9版本发布:重大变更与功能优化
Rolldown是一个基于Rust构建的JavaScript模块打包工具,旨在提供高性能的打包体验。作为Rollup的替代方案,它继承了Rollup的优秀特性,同时利用Rust语言的优势实现了更快的构建速度。本次发布的v1.0.0-beta.9版本包含了一系列重要的变更和优化,值得开发者关注。
核心变更概述
本次更新最显著的特点是包含多个破坏性变更(breaking changes),这些变更主要涉及API设计、配置选项和插件系统的改进。这些变更虽然需要开发者调整现有代码,但为项目带来了更清晰的API设计和更好的长期维护性。
主要变更详解
1. 注释处理机制重构
项目升级到了oxc@0.70.0版本,这是一个重要的底层依赖更新,主要改进了注释打印功能。这个变更意味着Rolldown现在能够更准确地保留和处理源代码中的注释,特别是对于复杂的注释结构处理更加可靠。
2. 指令渲染对齐esbuild
在指令渲染方面,Rolldown现在与esbuild的行为保持一致。这一变更使得开发者在使用不同工具时能够获得更一致的构建结果,减少了工具链差异带来的问题。
3. 插件工具类重构
And类不再公开暴露,这是对插件工具类的一次清理。同时,withFilter函数的导入路径从rolldown改为rolldown/filter,这种更明确的路径设计有助于开发者更直观地理解API的用途。
4. 过滤表达式语法简化
开发者现在可以直接使用数组语法来指定过滤表达式,而不必再使用带有"custom"键的对象语法。这一变更使得配置更加简洁直观。
5. 输出选项调整
移除了OutputOptions#comments选项,取而代之的是新增的OutputOptions#legalComments选项。这一变更使得法律注释的处理更加明确和专门化。
6. package.json导出字段命名规范
项目现在统一使用驼峰式命名(camelCase)来定义package.json中的exports字段,这符合JavaScript社区的普遍约定,提高了代码的一致性。
对开发者的影响
这些变更虽然需要开发者进行相应的代码调整,但总体上提升了API的清晰度和一致性。特别是对于长期项目维护来说,这些改进将带来更好的开发体验。
对于正在使用Rolldown的开发者,建议:
- 仔细阅读变更列表,识别影响自己项目的部分
- 逐步更新配置和代码以适应新的API设计
- 利用更简洁的过滤表达式语法简化现有配置
- 注意注释处理机制的变化,确保构建结果符合预期
社区贡献
本次版本还迎来了7位新的贡献者,这显示了Rolldown项目正在吸引越来越多的开发者参与。社区的增长为项目的长期发展奠定了良好基础。
总结
Rolldown v1.0.0-beta.9版本通过一系列精心设计的破坏性变更,为项目奠定了更坚实的基础。这些变更虽然短期内需要开发者投入时间适应,但从长远来看将带来更清晰、更一致的开发体验。随着底层依赖的更新和社区贡献的增加,Rolldown正朝着成为JavaScript生态中一个重要工具的方向稳步前进。
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