oRPC 1.0.0-beta.1 发布:全栈 TypeScript RPC 框架迈向生产级
oRPC 是一个现代化的全栈 TypeScript RPC 框架,它通过类型安全的方式简化了前后端通信。在最新发布的 1.0.0-beta.1 版本中,oRPC 带来了多项重要改进和新特性,标志着这个框架正稳步迈向生产就绪状态。
核心特性与架构设计
oRPC 的设计理念围绕类型安全展开,提供了从输入参数、输出结果到错误处理的完整类型保障。框架支持多种现代前端技术栈,包括 React、Vue、Solid 和 Svelte,并内置了与 Tanstack Query 的深度集成。
在架构层面,oRPC 采用了契约优先的开发模式(可选),自动生成 OpenAPI 规范,同时提供了标准化的 Schema 定义。这种设计使得前后端团队能够基于明确定义的契约进行并行开发,显著提高了开发效率。
1.0.0-beta.1 版本亮点
类型安全增强
新版本在类型系统方面做了重大改进,特别是对 JSON 序列化器的自定义支持。开发者现在可以完全控制类型在前后端传输过程中的序列化和反序列化行为,这在处理复杂数据类型时尤为有用。
服务器端改进
服务器端引入了多项实用功能:
.input方法简化了输入参数的访问UnlazyRouter工具类帮助开发者更灵活地管理路由- 中间件去重机制优化了性能
- 改进了中间件上下文传递的准确性
前端生态扩展
oRPC 1.0.0-beta.1 新增了对 Solid 和 Svelte 的 Tanstack Query 集成,这意味着现在所有主流前端框架都能享受到 oRPC 带来的类型安全 RPC 调用体验。Vue 开发者还能获得 Pinia 状态管理的原生支持。
契约开发体验
Zod 集成得到了增强,现在支持更丰富的 JSON Schema 特性,包括 readOnly 和 propertyNames 等属性。这使得从 TypeScript 类型生成精确的 API 文档变得更加容易。
生产就绪度评估
虽然仍处于 beta 阶段,但 oRPC 1.0.0-beta.1 已经展现出极高的稳定性:
- API 接口 99% 稳定
- 测试覆盖率高达 99%
- 预计 30 天后发布正式 1.0 版本
对于考虑在生产环境中采用 oRPC 的团队,现在是一个很好的评估时机。框架提供的类型安全保障和现代化特性能够显著提升全栈开发的效率和可靠性。
升级注意事项
从旧版本迁移时需要注意几个破坏性变更,主要是事件迭代器状态回调的签名变化、JSON 序列化元数据格式调整,以及服务器端中间件去重逻辑的移除。Vue 用户还需要注意输入和上下文选项不再使用深度 ref。
oRPC 1.0.0-beta.1 标志着这个框架发展的重要里程碑,它为 TypeScript 全栈开发提供了一个强大而优雅的解决方案。随着正式版的临近,oRPC 有望成为现代 Web 开发工具链中的重要一环。
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