ORPC v0.35.0 发布:全新插件系统与核心架构升级
ORPC(OpenAPI RPC Framework)是一个基于 TypeScript 的 RPC 框架,它通过 OpenAPI 规范来定义和实现远程过程调用。该框架特别适合需要强类型安全和 API 文档自动生成的项目,能够显著提升前后端协作效率。
核心架构重构
本次 v0.35.0 版本带来了重大架构调整,最显著的变化是处理器的全面重写。框架现在原生支持 fetch API 和 Node.js HTTP 服务器的原生接口,这一改变带来了显著的性能提升和更好的兼容性。
原有的四个生命周期选项(onStart、onSuccess、onError 和 onFinish)已被移除,取而代之的是全新的拦截器系统。开发者现在可以使用更灵活、功能更强大的拦截器来实现相同的功能。同时,OpenAPIServerHandler 和 OpenAPIServerlessHandler 两个处理器被合并为统一的 OpenAPIHandler,这个新处理器针对各种部署环境都进行了优化。
全新插件系统
v0.35.0 版本引入了插件系统,首批推出的两个官方插件是 CORSPlugin 和 ResponseHeadersPlugin。
CORSPlugin 简化了跨域资源共享配置,开发者只需简单配置 origin 参数即可启用 CORS 支持。ResponseHeadersPlugin 则为响应头管理提供了统一接口,通过上下文对象可以方便地设置自定义响应头。
插件系统的设计采用了依赖注入模式,ResponseHeadersPlugin 会自动向上下文类型中注入 ResponseHeadersPluginContext,开发者可以方便地通过类型扩展来使用这些功能。
改进与优化
除了上述重大变更外,本次更新还包含了对 Hono 框架兼容性的改进。Hono 是一个轻量级的 Web 框架,ORPC 现在能够更好地与其集成,特别是在中间件支持方面进行了优化。
错误处理也得到了增强,新的拦截器系统提供了更精细的错误处理能力。开发者可以针对不同类型的错误实现特定的处理逻辑,同时保持代码的整洁和可维护性。
升级建议
对于现有项目,升级到 v0.35.0 需要注意以下几点:
- 所有处理器相关的代码需要按照新 API 重写
- 生命周期钩子需要迁移到新的拦截器系统
- 可以考虑使用新的插件系统来替代部分自定义中间件
虽然升级需要一定的工作量,但新版本带来的性能提升和功能增强值得投入。特别是插件系统的引入,为框架的扩展性打开了新的可能性,开发者可以期待更多官方和社区插件的出现。
ORPC 正在朝着更现代化、更灵活的方向发展,v0.35.0 是一个重要的里程碑版本,为未来的功能扩展奠定了坚实的基础。
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-1.5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