Payara Platform社区版6.2025.3版本深度解析
作为一款基于GlassFish开源项目构建的企业级应用服务器,Payara Platform社区版6.2025.3版本带来了多项重要更新。本次更新不仅延续了对Jakarta EE 10和MicroProfile 6.1标准的全面支持,还在安全性、性能优化和功能增强方面做出了显著改进。本文将深入剖析这一版本的技术亮点,帮助开发者更好地理解和使用这一强大的应用服务器平台。
核心功能与标准支持
Payara Platform社区版6.2025.3继续保持着对最新企业级Java标准的全面支持。该版本完全兼容Jakarta EE 10规范,这意味着开发者可以充分利用最新的企业级Java特性来构建现代化应用。同时,对MicroProfile 6.1的支持确保了微服务架构下的开发者能够获得包括配置、容错、健康检查等在内的全套微服务开发工具。
关键改进与优化
本次版本在多个方面进行了重要优化。首先,Payara Micro组件新增了修改默认上下文根(context-root)的选项,这一改进为微服务部署提供了更大的灵活性,开发者现在可以根据实际需求自定义应用的访问路径,而不必受限于默认设置。
在性能方面,团队对CORBA(公共对象请求代理体系结构)代码进行了优化,解决了可能导致线程池死锁的问题。这一改进显著提升了分布式对象调用的可靠性和性能,特别是在高并发场景下,系统将表现出更好的稳定性。
安全增强措施
安全性始终是Payara Platform的重点关注领域。6.2025.3版本中,团队修复了多个潜在的安全漏洞。其中最重要的是对REST接口中HTTP字符的转义处理,有效防止了跨站脚本(XSS)攻击。此外,安全连接器组件中的JSON Smart库已升级至2.5.2版本,进一步增强了数据解析过程的安全性。
重要问题修复
本次更新解决了多个影响用户体验的关键问题。其中,修复了payara-web.xml中SameSite cookie属性的设置问题,使开发者能够更灵活地控制cookie的安全策略。另一个重要修复是针对EAR(企业归档)应用中CDI(上下文和依赖注入)部署失败的问题,这一修复确保了复杂企业应用的顺利部署和运行。
组件升级与维护
为了保持系统的稳定性和安全性,6.2025.3版本对多个核心组件进行了升级。包括Reactor Core(反应式编程库)升级至3.7.3版本,SnakeYAML(YAML处理器)升级至2.4版本,以及Jackson(JSON处理库)升级至2.18.3版本。这些升级不仅带来了性能提升,还修复了已知的安全漏洞。
总结
Payara Platform社区版6.2025.3版本通过多项改进和修复,进一步提升了平台的稳定性、安全性和易用性。无论是对于传统企业应用开发还是现代微服务架构,这一版本都提供了强有力的支持。开发者可以充分利用这些新特性来构建更安全、更高效的Java应用,同时享受开源社区带来的持续创新和技术支持。
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-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