Firebase Tools v13.31.0 版本发布:Data Connect API 升级与开发体验优化
Firebase Tools 是 Firebase 官方提供的命令行工具集,它为开发者提供了从项目初始化到部署管理的全生命周期支持。作为 Firebase 生态系统的核心组成部分,这个工具链持续迭代更新,不断引入新功能和改进开发者体验。最新发布的 v13.31.0 版本带来了一系列值得关注的更新,特别是在 Data Connect 服务和开发者工作流优化方面。
Data Connect 服务的重要演进
本次更新最显著的变化是将 Data Connect 服务从 v1beta API 迁移到了稳定的 v1 API。Data Connect 作为 Firebase 的数据层解决方案,允许开发者通过声明式的方式定义数据模型和访问规则,然后自动生成相应的客户端 SDK 和 API 端点。
v13.31.0 新增了对 React hooks 的代码生成支持,这意味着前端开发者现在可以获得类型安全的 React hooks 来访问 Data Connect 服务,大大简化了数据交互逻辑的编写。配合这一变化,本地开发工具包也同步更新到了 v1.8.0 版本,确保本地开发环境与生产环境的一致性。
开发者体验的多项改进
在项目初始化流程方面,Genkit 初始化过程得到了增强,特别是在 gcloud 登录和流程输入值处理上更加智能和友好。新增的实验性命令 apps:init(需要通过 appsinit 标志启用)能够自动检测需要下载的 SDK 并将其放置到正确位置,减少了手动配置的工作量。
针对 Node.js 22 用户,本次更新移除了部分已弃用的包和方法依赖,消除了相关的警告信息,确保了工具在最新 Node.js 版本上的顺畅运行。
平台兼容性与问题修复
在跨平台支持方面,本次更新特别关注了 Angular 19 的兼容性问题。通过增加对默认导出和 reqHandler 导出的支持,解决了 Angular 19 项目中的 SSR(服务器端渲染)问题,同时正式将 Angular 19 添加到了支持的版本列表中。
对于使用 Unity 6 的游戏开发者,修复了符号文件上传到 Crashlytics 时的问题,确保了崩溃报告的准确解析。应用分发功能中的 appdistribution:testers:list 命令也得到了修复,现在能够正确处理不属于任何组的测试人员情况。
底层优化与安全增强
Data Connect 本地工具包的更新不仅带来了 API 版本支持,还包含了一些重要的功能改进和安全增强。@check 注解现在也会在管理员身份验证时被评估,提供了更细粒度的访问控制。同时修复了 CEL 表达式对 @redact 字段的访问问题,增强了数据隐私保护能力。
这些更新共同构成了一个更加稳定、高效的 Firebase 开发工具链,无论是后端服务开发者还是前端应用构建者,都能从中获得更流畅的开发体验和更强大的功能支持。
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-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