n8n 1.86.0版本发布:工作流自动化平台的重大更新
n8n是一个开源的节点式工作流自动化工具,它允许用户通过可视化界面连接不同的应用程序和服务,构建复杂的自动化流程。作为一款强大的集成平台,n8n持续迭代更新,为用户带来更稳定、更高效的自动化体验。
核心功能优化与修复
在1.86.0版本中,n8n团队对API功能进行了多项重要改进。其中最值得注意的是对洞察仪表板的数据处理优化,现在能够按天进行周数据压缩,提供更清晰的时间序列分析视图。同时,API现在能够正确处理当前时间而非仅从当天开始汇总数据,使统计结果更加精确。
对于工作流执行失败率的排序支持也被加入,用户现在可以更方便地识别问题工作流。当比较周期没有数据时,系统会返回null偏差值而非错误,提高了数据展示的健壮性。
节点功能增强
Baserow节点修复了数据库选择时返回错误类型的问题,确保数据查询的准确性。Microsoft SQL节点解决了执行查询时可能出现的最大调用栈错误,提升了大数据量处理的稳定性。
Slack节点现在能正确使用定义的限制进行分页调用,避免数据获取不全的问题。SendGrid节点新增了"回复至"邮件地址的指定选项,增强了邮件交互的灵活性。即时通讯触发器节点增加了限制特定聊天和用户ID的功能,提高了事件触发的精确度。
编辑器体验提升
编辑器方面进行了多项用户体验优化。工作流搜索现在能正确处理前导空格,解决了特定情况下的搜索问题。当使用选择矩形仅选中一个节点时,不再显示多余的选择框,界面更加简洁。
对于包含二进制数据的节点,模式视图的空状态显示得到了改进,帮助用户更好地理解数据状态。新增的日志概览面板为用户提供了更直观的执行历史查看方式。
AI相关改进
在AI功能方面,Basic LLM Chain节点修复了输出错误包装的问题,并确保结构化输出在旧版本中不会被错误地字符串化。当工具向Agent传递二进制数据时,系统会显式警告用户,避免潜在问题。
OpenAI节点现在能正确显示AI节点的输入字段,使配置更加直观。文本分类和情感分析节点的连接方式也得到了修正,确保数据流的正确传递。
表单功能完善
n8n表单节点进行了重要修复,隐藏字段现在能正确工作,表单完成后的显示逻辑也得到了优化。这些改进使表单功能更加可靠,适合在各种场景下使用。
总结
n8n 1.86.0版本带来了全方位的改进,从核心API到具体节点功能,再到用户界面体验,都有显著提升。这些更新不仅解决了已知问题,还引入了多项新功能,使这个开源自动化平台更加强大和易用。对于依赖工作流自动化的用户来说,升级到这个版本将获得更稳定、更高效的自动化体验。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00