OpenBMC 2.18.0版本发布:企业级基板管理控制器的重要更新
OpenBMC是一个开源的基板管理控制器(BMC)固件项目,它为服务器和网络设备提供了远程管理功能。作为现代数据中心基础设施的重要组成部分,BMC能够实现带外管理、硬件监控和故障诊断等功能。本次发布的OpenBMC 2.18.0版本基于Yocto 5.2 "walnascar"构建,带来了多项改进和新特性。
平台支持扩展
2.18.0版本显著扩展了对各类服务器平台的支持,涵盖了从主流x86架构到ARM架构的多种硬件平台。在AMD平台方面,新增了对daytonax和ethanolx系统的支持;Ampere平台则增加了mtjade、mtjefferson和mtmitchell-dcscm等型号。特别值得注意的是,本次更新还加入了NVIDIA的gb200nvl-obmc平台支持,为GPU加速计算环境提供了更好的管理能力。
硬件兼容性增强
新版本在硬件兼容性方面做了大量工作,支持了包括ASRock、Delta、HPE、IBM、Intel、Supermicro等多家厂商的服务器产品。例如,ASRock的e3c246d4i、e3c256d4i等工业主板,HPE的dl360-g11、dl385-g11等ProLiant服务器系列,以及IBM的p10bmc、witherspoon等企业级系统。这种广泛的硬件支持使得OpenBMC能够满足从边缘计算到数据中心的各种应用场景需求。
功能特性优化
基于Yocto 5.2的构建系统为OpenBMC带来了更现代的软件栈和工具链,提升了系统的稳定性和安全性。在功能层面,2.18.0版本继续完善了IPMI、Redfish等管理接口的实现,增强了传感器监控、固件更新和电源管理等核心功能。对于企业用户而言,这些改进意味着更可靠的远程管理体验和更高效的运维工作流程。
企业级特性支持
针对企业环境的需求,新版本特别强化了高可用性和安全特性。通过支持Facebook的多个平台如bletchley、catalina等,OpenBMC展示了其在大规模数据中心环境中的适用性。同时,对Wistron的lannister和Yadro的vegman系列的支持,也体现了项目在电信和网络设备领域的扩展。
总结
OpenBMC 2.18.0版本的发布标志着这个开源BMC项目在成熟度和功能性上又迈出了重要一步。通过持续扩展硬件支持、优化核心功能和完善企业级特性,OpenBMC正在成为传统专有BMC固件的有力替代方案。对于寻求开放、灵活且功能强大的基板管理解决方案的企业和开发者来说,这个版本值得关注和评估。
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