BPB-Worker-Panel 项目中的 Sing-box 核心配置升级指南
随着 Sing-box 核心版本 1.12 的临近发布,其配置结构发生了重大变化。本文将为 BPB-Worker-Panel 项目的用户和技术人员详细解析这些变更,帮助您顺利过渡到新版本。
配置结构变更概述
Sing-box 1.12 版本对配置文件结构进行了重构,这意味着现有的配置文件格式将不再兼容。开发团队特别强调了及时更新配置模板的重要性,以避免在客户端升级后出现连接问题。
关键变更点
-
配置模板重构:新版配置模板采用了全新的结构设计,与旧版本存在显著差异。技术人员需要按照官方迁移指南重新编写配置文件。
-
Fragment 功能引入:1.12 版本新增了 Fragment(分片)功能,这是一项重要的网络优化技术,可以有效改善在某些网络环境下的连接稳定性。
迁移建议
对于 BPB-Worker-Panel 项目的维护者和用户,我们建议:
-
提前准备:虽然 1.12 稳定版尚未发布,但应尽早开始研究新配置结构,特别是参考官方提供的迁移文档。
-
测试环境验证:在测试环境中使用新版配置进行充分验证,确保各项功能正常运作。
-
关注版本更新:目前 Sing-box 已发布 1.11 稳定版,其中包含了 TLS 分片等新特性,建议先熟悉这些功能的配置方式。
技术细节
新版本中,Fragment 功能的典型配置示例如下:
"tls_fragment": {
"enabled": true,
"size": "20-100",
"sleep": "0-2"
}
这个配置允许对 TLS 流量进行分片处理,size 参数控制分片大小范围,sleep 参数控制分片间隔时间。
结语
Sing-box 作为新兴的代理核心,正在快速迭代发展。BPB-Worker-Panel 项目团队已承诺将在 3.0.9 版本中跟进这些变更。建议所有用户密切关注项目更新,及时调整自己的配置方案,以确保服务的连续性和稳定性。
对于技术团队而言,理解这些底层变更不仅有助于解决当前问题,更能为未来可能的功能扩展做好准备。建议深入研究新版本带来的各项改进,充分利用其提供的增强功能。
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