Logto 1.24.0版本发布:SAML身份提供商支持与HTTP邮件连接器
Logto作为一个现代化的身份认证和用户管理平台,在1.24.0版本中带来了两项重要更新:SAML身份提供商(IdP)支持和HTTP邮件连接器。这些功能扩展了Logto在企业级身份管理和自定义集成方面的能力。
SAML身份提供商支持
SAML(Security Assertion Markup Language)是一种广泛使用的企业级单点登录(SSO)协议。在1.24.0版本中,Logto新增了对SAML 2.0协议的支持,使其能够作为SAML身份提供商(IdP)与企业应用集成。
这一功能的主要技术特点包括:
-
完整的SAML 2.0协议支持:Logto现在可以生成符合标准的SAML断言,处理SAML请求和响应,实现与各类SAML服务提供商(SP)的无缝集成。
-
灵活的属性映射:管理员可以自定义SAML断言中的属性映射规则,将Logto中的用户属性映射到SAML断言中的相应字段,满足不同应用的需求。
-
元数据自动配置:Logto提供了标准的SAML元数据端点,简化了与服务提供商的集成过程。
-
企业级安全:支持使用X.509证书进行消息签名和加密,确保身份验证过程的安全性。
这项功能特别适合需要将Logto与现有企业应用集成的场景,如HR系统、内部工具等,这些系统通常已经支持SAML协议。
HTTP邮件连接器
1.24.0版本还引入了HTTP邮件连接器,为用户提供了更大的灵活性。传统的邮件服务通常需要配置SMTP服务器,而HTTP连接器允许通过自定义的HTTP API发送邮件。
技术实现上,HTTP邮件连接器具有以下特点:
-
API驱动:通过简单的HTTP请求触发邮件发送,适合现代微服务架构。
-
高度可定制:用户可以完全控制邮件服务的实现逻辑,包括模板、发送策略等。
-
事件集成:与Logto的事件系统深度集成,在用户注册、密码重置等关键事件时自动触发邮件发送。
这种设计特别适合已经拥有内部邮件服务或使用第三方邮件API的企业用户,避免了SMTP配置的复杂性。
其他改进与修复
除了主要功能外,1.24.0版本还包含了一些重要的稳定性改进:
-
修复了CLI工具在初始化Logto实例或部署数据库变更时可能出现的问题。
-
修正了用户接受组织邀请时可能不触发相关Webhook的问题,确保了组织成员变更事件的可靠通知。
这些更新共同提升了Logto在企业环境中的适用性和可靠性,使其能够更好地满足复杂场景下的身份管理需求。
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