OctoPrint 1.11.0rc2版本发布:3D打印管理系统的关键更新
OctoPrint是一款广受欢迎的开源3D打印管理软件,它允许用户通过网页界面远程监控和控制3D打印机。作为3D打印爱好者和专业人士的重要工具,OctoPrint提供了文件管理、打印进度监控、温度控制等核心功能,极大地简化了3D打印工作流程。
发布候选版本的重要性
1.11.0rc2是OctoPrint 1.11.0版本的第二个候选发布版(RC)。候选发布版是正式版本发布前的测试版本,主要用于收集用户反馈和发现潜在问题。虽然这些版本已经经过了开发团队的内部测试,但仍可能存在未发现的严重缺陷,因此不建议在生产环境中直接使用。
核心功能改进
本次更新在Tornado Web服务器和CSRF(跨站请求伪造)保护机制方面进行了日志记录的优化。这些改进使得系统管理员能够更清晰地了解Web请求处理过程中的异常情况,便于排查和解决潜在的安全问题。
关键问题修复
API权限与CSRF验证修复
1.11.0rc2版本解决了两个重要的回归问题(即之前版本正常但在新版本中出现的问题):
- 修复了API密钥请求的权限获取问题,解决了所有带有API密钥的请求返回403状态码的问题
- 修复了非GET/HEAD/OPTIONS方法的API密钥请求的CSRF验证失败问题
这些修复对于第三方客户端(如手机APP或桌面应用)的正常工作至关重要,确保了它们能够继续与OctoPrint服务器进行有效通信。
模板宏兼容性修复
另一个重要的修复是针对不支持自动转义的第三方插件的模板宏问题。这个修复确保了这些插件能够继续正常工作,维持了OctoPrint良好的插件生态系统兼容性。
新增插件功能完善
自定义控制管理器改进
1.11.0rc2对新增的自定义控制管理器插件进行了多项改进:
- 修复了horizontal_grid(水平网格)自定义控件类型的渲染问题
- 添加了之前缺失的宽度/偏移量配置选项
这些改进使得用户能够更灵活地定制OctoPrint的控制界面,满足不同用户的个性化需求。
测试重点建议
对于愿意参与测试的用户,开发团队特别建议关注以下方面的功能验证:
- Web界面与各种第三方客户端的交互行为
- 新增的Custom Control Manager插件的功能完整性
- 新增的Health Check插件的运行情况
- 新增的Upload Manager插件的文件上传管理能力
- 基于新MFA插件接口的MFA-TOTP插件的双因素认证功能
- 特别是配置了渲染延迟的延时摄影功能
总结
OctoPrint 1.11.0rc2版本在保持系统稳定性的同时,修复了前一个候选版本中的关键问题,特别是影响了API通信和第三方插件兼容性的重要缺陷。这些改进为即将到来的1.11.0正式版本奠定了坚实的基础,同时也展示了OctoPrint开发团队对产品质量的严格把控和对用户反馈的积极响应。
对于3D打印爱好者来说,参与这些候选版本的测试不仅能够提前体验新功能,还能为开源社区做出贡献,帮助开发团队打造更稳定、更强大的3D打印管理解决方案。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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