TinyMist v0.13.0-rc1 版本发布:支持HTML导出与跨平台兼容性提升
TinyMist 是一个专注于 Typst 文档编译和预览的工具链项目,它为 Typst 用户提供了强大的语言服务器功能、实时预览以及多种格式导出能力。作为 Typst 生态系统中的重要组成部分,TinyMist 致力于提升文档编写和发布的效率。
本次发布的 v0.13.0-rc1 版本带来了多项重要更新,特别是在 HTML 导出功能和跨平台兼容性方面有了显著提升。以下是本次更新的主要技术亮点:
核心引擎升级至 Typst v0.13.0
TinyMist 的核心引擎已完成对 Typst v0.13.0 的适配升级。这一升级不仅带来了 Typst 最新版本的所有功能改进,还确保了 TinyMist 能够充分利用 Typst 的最新特性和性能优化。值得注意的是,TinyMist 团队将同时维护基于 Typst v0.12.0 的 v0.12.x 分支,为用户提供平滑的过渡期。
增强的HTML导出功能
本次版本新增了完整的 HTML 导出支持,这是本次更新的重点功能之一:
- 
导出目标配置:新增了
tinymist.exportTarget配置项,允许用户明确指定导出目标格式。设置为paged(默认值)时针对 PDF、PNG 和 SVG 导出优化;设置为html时则针对 HTML 导出进行优化。 - 
文本导出支持:在 HTML 导出过程中,TinyMist 现在能够同时生成纯文本(.txt)版本,这一功能特别适用于字数统计等文本分析场景,也为需要纯文本格式的用户提供了便利。
 
跨平台兼容性提升
TinyMist 继续强化其跨平台支持能力:
- 
多架构支持:新增了对 LOONGARCH64 和 RISCV 架构的支持,进一步扩展了 TinyMist 的硬件兼容范围。
 - 
发布核心组件:团队已将多个核心组件(包括 tinymist-{derive,analysis,std,vfs,world,project}、typlite 和 crityp)发布至 crates.io,方便 Rust 开发者直接集成使用。
 
开发者体验优化
对于开发者而言,本次更新还包含以下改进:
- 
调试符号发布:所有预构建二进制版本现在都附带调试符号文件,大大简化了问题诊断和性能分析过程。
 - 
安装脚本优化:提供了更完善的 shell 和 PowerShell 安装脚本,简化了在各种平台上的部署流程。
 
总结
TinyMist v0.13.0-rc1 通过引入 HTML 导出支持和增强跨平台兼容性,进一步巩固了其作为 Typst 生态系统中重要工具的地位。这些改进不仅满足了用户对多样化输出格式的需求,也为开发者提供了更完善的工具链支持。随着核心组件在 crates.io 上的发布,TinyMist 的生态系统也将迎来更广泛的采用和创新。
对于现有用户,建议评估新版本功能并根据项目需求决定升级计划;对于新用户,现在正是体验 TinyMist 强大功能的绝佳时机。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
 
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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Jinja00
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
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-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00