AnalogJS v1.15.0 版本发布:性能优化与功能增强
AnalogJS 是一个基于 Vite 和 Angular 的现代全栈框架,它结合了 Angular 的强大功能和 Vite 的快速构建能力,为开发者提供了高效的全栈开发体验。最新发布的 v1.15.0 版本带来了一系列性能优化和新功能,进一步提升了开发体验和构建效率。
核心功能改进
预渲染路由的 Sitemap 自定义
新版本允许开发者对预渲染路由的 sitemap 定义进行定制。这项改进使得开发者能够更灵活地控制搜索引擎优化(SEO)策略,为不同的预渲染路由设置特定的 sitemap 配置。这对于需要精细控制搜索引擎索引内容的项目特别有价值。
构建性能优化
在构建过程中,v1.15.0 移除了服务器资产的构建处理,这一优化显著减少了构建时间和输出体积。对于大型项目,这种优化可以带来明显的构建速度提升,特别是在持续集成/持续部署(CI/CD)环境中。
依赖项更新与兼容性改进
Angular Storybook 插件兼容性
针对 @storybook/angular v8.6.8 及以上版本进行了兼容性更新。这一变更确保了 AnalogJS 项目能够无缝集成最新版本的 Storybook,为组件驱动开发提供更好的支持。
Marked 库更新
内容模块更新了 marked 库至最新版本,并修复了自定义渲染器的兼容性问题。这使得 Markdown 内容的渲染更加稳定,同时也支持了最新的 Markdown 语法特性。
基础设施升级
Nx 和 Angular 版本更新
项目构建基础设施升级到了 Nx 20.6.x 和 Angular 19.2.x。这些更新带来了最新的构建工具功能和 Angular 框架改进,包括更好的构建缓存策略和性能优化。
Nitropack 升级
将 Nitropack 更新至 2.11.x 版本,这一升级带来了服务器端渲染(SSR)和 API 路由处理方面的多项改进。同时默认禁用了内部 autoImports 功能,这有助于减少潜在的命名冲突问题。
总结
AnalogJS v1.15.0 版本通过多项性能优化和功能增强,进一步提升了开发体验。从构建性能优化到依赖项更新,再到核心功能的改进,这些变更都体现了 AnalogJS 项目对开发者体验和性能优化的持续关注。对于现有项目,建议评估这些改进如何能够提升项目性能,特别是对于大型应用或需要精细 SEO 控制的项目,这些更新将带来显著的价值。
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