Haozi Team Panel v2.4.5 版本发布:证书管理与用户体验优化
Haozi Team Panel 是一个功能强大的服务器管理面板,为开发者提供了便捷的服务器运维管理体验。最新发布的 v2.4.5 版本带来了一系列重要改进,特别是在证书管理和用户界面体验方面进行了显著优化。
证书管理功能增强
本次更新最值得关注的改进之一是证书管理功能的增强。新版本引入了证书自动续签的可配置选项,管理员现在可以根据实际需求选择是否启用自动续签功能。这一改进为那些需要手动控制证书更新流程的用户提供了更大的灵活性。
同时,一键签发证书的流程也得到了优化,使得证书申请和管理变得更加简单高效。这些改进特别适合需要管理多个域名的用户,可以显著减少证书管理的时间成本。
用户体验优化
v2.4.5 版本在用户体验方面做了多处改进:
-
自动跳转优化:系统现在能够智能识别用户登录状态,当已登录用户访问登录页面时,会自动跳转到仪表盘,避免了不必要的操作步骤。
-
前端样式调整:全局移除了圆角设计,采用了更加简洁现代的界面风格,使整体视觉效果更加统一和专业。
-
文件上传改进:特别优化了在 HTTP 协议下的文件上传体验,提升了传输稳定性和用户体验。
-
路径选择器:新增了直观的路径选择器组件,使得在面板中导航和选择文件路径变得更加便捷。
技术架构升级
在技术架构层面,本次更新完成了从 axios 到 alova.js 的迁移。alova.js 是一个轻量级的请求策略库,这一变更带来了更高效的网络请求处理和更好的性能表现。同时,项目还更新了多个前端依赖,包括 @iconify/json、eslint、md-editor-v3 和 sass 等,确保了技术栈的现代化和安全性。
其他改进
- 多处文案进行了优化和修正,使界面提示更加清晰准确
- 修复了多个已知问题,提升了系统的稳定性和可靠性
- 更新了项目构建配置,优化了发布流程
Haozi Team Panel v2.4.5 版本的这些改进,使得这个服务器管理工具在功能性、易用性和稳定性方面都得到了全面提升。无论是证书管理这样的核心功能,还是日常使用的细节体验,都变得更加完善和专业。
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
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