Zoraxy v3.2.0 版本发布:性能优化与插件架构升级
Zoraxy 是一个高性能的反向代理和负载均衡工具,专为现代网络架构设计。它提供了简单易用的 Web 管理界面,支持多种高级功能如流量监控、访问控制等。最新发布的 v3.2.0 版本带来了多项重要改进,特别是在性能优化和插件系统方面。
核心架构优化
本次更新对 Zoraxy 的核心组件 dpcore 进行了深度优化,显著提升了并发处理能力。新版本现在可以支持每个主机最多 256 个并发连接,相比之前版本有了明显提升。这一改进特别适合高流量场景下的部署需求。
Webmin 管理面板的资源路由机制也进行了重构,采用了更高效的嵌入式资源处理方式。测试表明,新版本的管理界面加载速度比之前快了约 30%,特别是在复杂配置环境下表现更为突出。
插件系统增强
v3.2.0 版本完成了插件原型接口的开发,标志着 Zoraxy 向模块化架构迈出了重要一步。作为这一转变的体现,原有的网络加速功能已被移除,改为通过插件方式实现。同时新增了 UPnP 端口转发插件,为内网穿透场景提供了更便捷的解决方案。
插件系统的引入不仅提高了系统的灵活性,也为开发者社区提供了扩展 Zoraxy 功能的标准化方式。未来版本预计会看到更多官方和第三方插件的出现。
安全与稳定性改进
新版本引入了环路检测机制,可以自动识别并阻止潜在的代理循环问题。这一功能被集成到白名单系统中,为网络拓扑复杂的部署环境提供了额外的安全保障。
内存管理方面,修复了 netstat 相关的内存泄漏问题,使系统在长期运行时更加稳定。这些底层改进虽然用户不可见,但对于生产环境的可靠性至关重要。
用户体验提升
Web 管理界面的暗色主题得到了视觉优化,调整了色彩方案使其更加舒适。首页也进行了重新设计,新增了多语言支持,为国际化用户提供了更好的体验。
流量日志功能完成了合并更新,现在可以提供更全面、更易读的访问记录。这些界面改进使管理员能够更高效地监控和管理网络服务。
跨平台支持
v3.2.0 版本继续保持了 Zoraxy 优秀的跨平台特性,提供了从 x86 到 ARM 架构,从 Linux 到 Windows 系统的完整二进制发布。特别值得注意的是新增了对 RISC-V 64 位架构的实验性支持,展现了项目对新兴硬件平台的关注。
总结
Zoraxy v3.2.0 是一个以性能优化和架构现代化为重点的版本。通过重构核心组件、引入插件系统和改进管理界面,它为未来的功能扩展奠定了坚实基础。对于需要高性能反向代理解决方案的用户,这个版本值得考虑升级。特别是那些面临高并发场景或需要定制功能的用户,将会从这些改进中获益良多。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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