AWS SDK Rust 2025年2月发布:新增多项服务功能与优化
AWS SDK Rust是亚马逊云服务官方提供的Rust语言SDK,它让开发者能够使用Rust语言高效地访问AWS的各种云服务。这个SDK提供了类型安全的API接口,并且充分利用了Rust语言的性能优势和安全特性。
主要更新内容
B2Bi服务增强
本次发布为AWS B2Bi服务带来了重要改进,现在允许在Partnership资源的多个字段中使用空格,包括:
- ISA 06 - 发送方ID
- ISA 08 - 接收方ID
- GS 02 - 应用发送方代码
- GS 03 - 应用接收方代码
这一改进使得B2Bi服务能够更好地适应实际业务场景中可能出现的各种ID格式需求。
Bedrock Agent服务扩展
Bedrock Agent服务新增了additionalModelRequestFields字段,可用于CreateAgent和UpdateAgent操作。这个字段允许开发者指定超出基础推理参数的额外模型推理参数,为AI模型的定制化使用提供了更大的灵活性。
相应地,Bedrock Agent Runtime服务也在InvokeInlineAgent操作中增加了同样的字段,确保运行时调用也能利用这些额外的推理参数。
FSx服务支持Lustre版本就地升级
AWS FSx服务现在支持Lustre文件系统的就地版本升级。这意味着用户可以在不中断服务的情况下升级他们的Lustre文件系统版本,大大简化了维护流程并减少了停机时间。
MediaLive工作流监控改进
MediaLive服务为所有Workflow Monitor创建操作增加了RequestId参数。这个参数支持幂等操作,确保在重试情况下不会重复创建相同的监控任务,提高了系统的可靠性和一致性。
OpenSearch Serverless自定义SAML配置
OpenSearch Serverless服务现在支持为SAML配置设置自定义实体ID。这一功能增强了身份验证的灵活性,使企业能够更好地集成现有的身份管理系统。
Polly新增语音支持
Polly文本转语音服务新增了Jasmine(en-SG)语音选项。值得注意的是,Jasmine目前仅作为神经语音提供,能够为用户带来更加自然流畅的语音体验。
其他改进
除了上述主要功能更新外,本次发布还包括了一些文档改进和服务优化。例如,CodeBuild服务文档中增加了关于RUNNER_BUILDKITE_BUILD构建类型的说明,帮助开发者更好地理解和使用这一特性。
总结
AWS SDK Rust的这次发布继续强化了其在云服务领域的地位,通过新增功能和改进现有服务,为开发者提供了更强大、更灵活的工具集。特别是对AI服务和文件系统服务的增强,显示了AWS在关键领域的持续投入。Rust开发者现在可以利用这些新特性构建更高效、更可靠的云应用。
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