RSBuild v1.3.2 版本发布：Rspack 升级与模板修复
RSBuild 是一个基于 Rspack 的现代化构建工具，它通过提供开箱即用的配置和优化，帮助开发者快速搭建高性能的前端应用。作为 Rspack 生态中的重要一环，RSBuild 持续跟进 Rspack 的更新迭代，同时优化自身的功能体验。
本次发布的 v1.3.2 版本虽然是一个小版本更新，但包含了几个值得关注的改进点，特别是对 Rspack 核心引擎的升级以及模板创建功能的修复。
Rspack 引擎升级至 v1.3.1
本次更新最重要的变化是将底层构建引擎 Rspack 升级到了 v1.3.1 版本。作为 RSBuild 的核心依赖，Rspack 的每次升级都会带来性能优化和新特性支持。虽然官方更新日志中没有详细说明具体改进内容，但根据 Rspack 项目的迭代惯例，这类小版本更新通常会包含：
- 构建性能的微调优化
- 对 Webpack 生态兼容性的改进
- 各种边界 case 的问题修复
对于使用 RSBuild 的开发者来说，只需升级 RSBuild 版本即可自动获得这些底层改进，无需额外配置。
模板创建功能修复
在项目初始化方面，本次版本修复了两个重要问题：
-
Vue 项目模板的 ESLint 配置补全
修复了使用create-rsbuild创建 Vue 项目时缺少eslint-plugin-vue的问题。这个插件是 Vue 项目 ESLint 配置的核心依赖，用于检查 Vue 单文件组件中的模板语法和最佳实践。缺失会导致 ESLint 无法正确解析 Vue 文件。 -
HTML 模板标签注入逻辑增强
改进了在 HTML 模板中没有<head>标签时的资源注入逻辑。现在 RSBuild 能够更智能地处理各种 HTML 结构，确保 CSS、JS 等资源能够被正确注入到页面中，即使模板结构不标准。
开发者体验改进
除了上述功能修复外，本次更新还包含了一些开发者体验的优化：
- 新增了访问 Rspack API 的指南文档，帮助高级用户更好地利用 Rspack 的原生能力
- 简化了内部
isMultiCompiler的类型定义，使代码更易于维护 - 更新了多项开发依赖版本，保持工具链的现代化
升级建议
对于现有项目，建议通过以下命令进行升级：
npm update rsbuild
# 或
yarn upgrade rsbuild
# 或
pnpm update rsbuild
升级后，开发者可以立即享受到 Rspack 最新版本带来的改进，同时项目初始化模板也更加完善可靠。特别是对于 Vue 技术栈的用户，建议检查项目的 ESLint 配置，确保 eslint-plugin-vue 已正确安装。
RSBuild 团队持续关注开发者反馈，不断优化构建体验。这个小版本的发布体现了项目对稳定性和细节体验的重视，为后续更大规模的更新奠定了坚实基础。
相关内容推荐
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
最新内容推荐
项目优选
kernel
pytorch
ops-mathtorchair
flutter_flutter
Cangjie-Examples
ohos_react_native
RuoYi-Vue3cangjie_compiler
nop-entropy