WSABuilds项目发布Windows 11 ARM64版WSA长期支持版本解析
2025-06-06 18:54:32作者:蔡怀权
项目背景与概述
WSABuilds是一个专注于为Windows 11系统提供优化版Windows Subsystem for Android(WSA)的开源项目。该项目基于微软官方的WSA进行了深度定制和功能增强,特别针对ARM64架构设备进行了优化。最新发布的2407.40000.4.0版本是项目的第7个长期支持(LTS)版本,重点解决了ARM翻译层问题,为开发者与用户提供了更稳定的Android应用运行环境。
核心更新内容
本次发布的LTS版本带来了多项重要改进:
-
基础架构升级:
- 采用上游MagiskOnWSALocal仓库代码,解决了Magisk模块和GApps的兼容性问题
- 移除了Pixel设备属性设置(内核版除外),减少潜在冲突
- 所有包含Google服务的版本默认集成Magisk以确保功能完整性
-
组件版本更新:
- Magisk稳定版升级至v29.0
- Magisk Canary版更新至vb1dc47a0
- KernelSU升级至v1.0.5
- 移除了Amazon应用商店
-
关键问题修复:
- 彻底解决了ARM翻译层问题,修复了应用启动崩溃、卡在启动画面等异常现象
版本差异详解
项目提供了8种不同配置的构建版本,满足各类用户需求:
-
含Google服务版本:
- 基础版:包含完整Google Play服务框架
- 精简版:移除了Amazon应用商店
-
纯净版本:
- 标准纯净版:仅保留基础WSA功能
- 精简纯净版:额外移除了Amazon组件
-
Root解决方案版本:
- Magisk稳定版:适合追求稳定性的用户
- Magisk Canary版:提供最新功能体验
- KernelSU版:基于内核的Root方案
技术实现要点
-
安装机制:
- 采用Appx打包方式,通过PowerShell命令注册安装
- 必须保留安装目录以维持WSA运行
- 仅支持NTFS格式分区安装
-
Root集成方案:
- Magisk版本自动集成管理界面
- KernelSU版本需手动安装管理器
- 针对不同Root方案优化了系统兼容性
-
问题诊断方法:
- 提供详细的错误日志获取流程
- 包含ActivityID追踪机制
- 支持强制更新和版本覆盖安装
使用建议与注意事项
-
升级策略:
- 建议从旧版本升级时备份用户数据
- 可使用VHDX镜像备份方案
- 出现兼容性问题时可回退至稳定版本
-
环境要求:
- 必须使用Windows 11系统
- 需要7-zip等现代解压工具
- 建议将WSA目录放置在文档等固定位置
-
常见问题处理:
- Magisk应用缺失时可手动安装
- 安装失败时可检查NTFS分区状态
- 建议保留原始压缩包直至确认运行正常
技术价值分析
该项目的LTS版本体现了以下技术价值:
- 长期维护承诺:通过定期更新保持核心组件的最新状态
- 架构兼容性:专门针对ARM64设备优化,提升性能表现
- 模块化设计:提供多种功能组合满足不同场景需求
- 问题快速响应:及时修复关键性架构层问题
对于需要在Windows 11 ARM设备上运行Android应用的用户和开发者,这个项目提供了高度定制化且稳定的解决方案,特别是在解决了ARM翻译层问题后,应用兼容性得到了显著提升。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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-1.5HunyuanVideo-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
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
191
210
暂无简介
Dart
632
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
481
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
649
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
111
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
211