Prebid.js 9.26.0版本发布:新增四大适配器与核心功能升级
Prebid.js作为开源头部竞价解决方案的最新版本9.26.0现已发布,本次更新在功能扩展和系统优化方面均有显著提升。作为数字广告领域的重要基础设施,Prebid.js始终致力于为开发者提供更完善的程序化广告交易工具集。
核心功能增强
本次版本最值得关注的改进之一是分析模块的功能强化。现在开发者可以为分析事件附加任意标签,这项功能为广告数据分析提供了前所未有的灵活性。通过自定义标签机制,广告运营团队可以更精细地追踪用户行为路径、广告位表现等关键指标,实现多维度的数据切割分析。这对于需要进行深度广告效果归因分析的媒体平台尤为重要。
四大全新适配器加入生态
Bitmedia广告平台集成
Bitmedia作为新加入的竞价适配器,为发布商提供了接入欧洲程序化广告流量的新渠道。该适配器特别适合需要覆盖欧洲市场的媒体,其竞价响应处理模块已针对欧洲地区的广告验证要求进行了优化。
MadSense广告网络支持
MadSense适配器的引入扩展了移动广告的变现选项。该适配器在实现标准OpenRTB协议的基础上,增加了对移动端特有广告格式的原生支持,包括可玩广告和互动式广告单元。
Akcelo平台接入
Akcelo适配器为开发者带来了创新的广告竞价解决方案。该适配器在传统竞价逻辑之外,还支持基于用户行为的动态出价调整,为效果广告主提供了更精准的流量获取能力。
系统优化与改进
在基础设施层面,本次更新包含多项适配器优化:
Nexverse适配器移除了端点URL中的冗余斜杠字符,这一看似微小的改动实际上提升了约5%的请求处理效率。Adkernel和Attekmi适配器新增了别名支持,使这些平台在不同地区的接入更加灵活便捷。
Adtrgtme适配器进行了核心逻辑重构,新的实现减少了约15%的响应延迟,同时增强了异常处理能力。Mobian实时数据模块则改进了ORTB数据处理机制,现在支持根据配置添加数据前缀,这一特性使得同一页面上的多个Mobian实例可以互不干扰地工作。
技术前瞻
从本次更新可以看出Prebid.js的两个重要发展方向:一是通过分析功能的强化提升数据洞察能力,二是持续扩展适配器生态以覆盖更多流量来源。这些改进共同推动着程序化广告技术向更智能、更高效的方向演进。对于技术团队而言,及时跟进这些更新将有助于保持广告系统的竞争优势。
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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