Plutus 1.46.0.0 版本发布:核心编译器优化与GHC版本升级
Plutus 是 Cardano 区块链平台的智能合约开发框架,它基于 Haskell 语言构建,为开发者提供了在区块链上编写安全、可靠智能合约的工具链。本次发布的 1.46.0.0 版本带来了多项重要改进,主要集中在编译器优化和开发环境升级方面。
GHC 版本支持调整
本次更新最显著的变化是移除了对 GHC 8.10 的支持。GHC (Glasgow Haskell Compiler) 是 Haskell 的主要编译器,Plutus 框架基于它构建。现在,Plutus 主要支持 GHC 9.6 版本,同时兼容 9.8 和 9.10 版本。值得注意的是,plutus-tx-plugin 组件目前仅支持 GHC 9.6 版本。
这种版本调整反映了项目对现代化开发环境的追求,新版本 GHC 带来了更好的性能、更丰富的语言特性和更完善的工具支持。开发者需要相应升级他们的开发环境以适配这些变化。
编译器优化改进
Plutus-core 组件在本版本中实现了多项编译器优化:
-
条件分支中的延迟取消:在 #7042 变更中,实现了当延迟出现在 ifThenElse 条件分支下时的强制取消机制。这项优化可以减少不必要的计算延迟,提高合约执行效率。
-
日志保留与内联优化:当禁用日志保留功能时,编译器现在会对那些被确定为最终会被求值的"不纯"项进行内联优化。这种优化策略可以显著减少运行时开销,提升合约性能。
-
严格性分析增强:PIR 的 StrictifyBindings 过程现在加入了更强大的严格性分析能力,能够识别并优化更多非严格绑定,进一步降低运行时开销。
字符串处理修复
plutus-tx-plugin 组件修复了 HEX 编码字符串字面量的处理问题。在之前的版本中,某些情况下会导致出现"Use of fromString @ PlutusTx.Builtins.HasOpaque.BuiltinByteStringHex with inscrutable content"错误。这一修复使得开发者能够更可靠地处理十六进制编码的字节串。
对开发者的影响
对于使用 Plutus 进行智能合约开发的团队,本次更新需要注意以下几点:
-
开发环境需要升级到支持的 GHC 版本(9.6、9.8 或 9.10),特别是如果之前使用的是 8.10 版本。
-
编译器优化可能会影响合约的 gas 消耗计算,建议在升级后重新测试合约性能。
-
HEX 字符串处理的修复解决了之前的一些边界情况问题,开发者可以更放心地使用相关功能。
-
严格性分析的增强意味着编译器能够生成更高效的代码,但开发者也需要更注意代码中的严格性语义。
总体而言,Plutus 1.46.0.0 版本通过底层编译器的持续优化和开发环境的现代化,为 Cardano 智能合约开发者提供了更强大、更可靠的开发工具链。这些改进将有助于开发出性能更好、成本更低的智能合约应用。
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-1.5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