Module Federation Core v0.15.0 发布:SSR 增强与开发体验优化
Module Federation Core 是一个革命性的 JavaScript 模块联邦解决方案,它允许开发者将多个独立构建的应用组合成一个完整的应用系统。最新发布的 v0.15.0 版本带来了多项重要改进,特别是在服务器端渲染(SSR)支持和开发体验方面。
SSR 功能增强
本次更新最值得关注的是对 SSR 场景的重大改进。开发团队为 Rslib 插件增加了生成模块联邦 SSR 的能力,这意味着现在可以更高效地在服务器端渲染联邦模块。这项改进特别适合需要 SEO 优化和首屏性能提升的应用场景。
同时,新版本还支持了 SSR 模式下的组件数据获取功能。这意味着联邦组件现在可以在服务器端完成数据预取,然后将完整渲染的内容直接发送到客户端,显著提升了应用的性能和用户体验。
开发体验优化
在开发工具链方面,v0.15.0 版本解决了几个关键问题:
-
增强了 SemVer 版本号解析能力,现在可以正确处理 OR(||) 操作符,这使得依赖版本管理更加灵活可靠。
-
优化了开发模式下的网络地址处理,现在只注入 IPv4 地址字符串,避免了潜在的连接问题。
-
针对现代 JavaScript 插件,保持了 swc/helpers 版本与 rsbuild 的一致性,减少了潜在的构建冲突。
类型系统改进
对于 TypeScript 用户,这个版本也带来了好消息。DTS 插件现在会检查类型存档 URL 并优化错误消息,使得类型定义相关问题的排查更加直观。同时移除了无效的 Manifest 类型导入,进一步提升了类型系统的稳定性。
文档完善
虽然本次更新主要关注代码层面的改进,但团队也没有忽视文档的重要性。新增了关于 FEDERATION 特殊变量和使用本地代理时 @mf-types 生成的文档说明,帮助开发者更好地理解和应用这些高级功能。
总结
Module Federation Core v0.15.0 版本通过增强 SSR 支持、优化开发体验和完善文档,进一步巩固了其作为模块联邦解决方案的领导地位。这些改进不仅提升了开发效率,也为构建高性能、可扩展的微前端架构提供了更强大的工具支持。对于正在使用或考虑采用模块联邦技术的团队来说,这个版本值得重点关注和升级。
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