Promptfoo 0.114.4版本发布:增强安全测试与模板处理能力
项目简介
Promptfoo是一个专注于AI提示工程和模型评估的开源工具。它帮助开发者系统地测试、比较和优化不同AI模型的提示效果,支持多种主流模型提供商的API接入。通过配置化的测试用例和自动化评估流程,Promptfoo显著提升了AI应用开发的质量控制效率。
核心功能改进
安全测试能力增强
本次版本在红队测试(安全测试)方面进行了多项重要改进:
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工具发现逻辑优化:新增了
tool-discovery:multi-turn别名,支持更复杂的多轮对话场景下的工具发现测试。同时改进了目标提取算法,使测试用例能更精准地覆盖潜在风险点。 -
注入攻击生成强化:特别针对Shell注入攻击场景改进了测试用例生成逻辑,能够模拟更真实的攻击模式,帮助开发者发现命令注入类问题。
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结果过滤机制:新增了空值过滤功能,确保测试报告只包含有效数据,提升了结果的可读性和实用性。
模板处理灵活性提升
新增了PROMPTFOO_DISABLE_OBJECT_STRINGIFY环境变量,开发者现在可以更灵活地控制模板中对象的字符串化行为。这一改进特别适合需要保留原始对象结构的复杂模板场景。
用户体验优化
可视化界面改进
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暗黑模式适配:修复了暗黑模式下单元格高亮显示与状态标签可见性的冲突问题,现在两种视觉元素都能正确显示。
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评估计数显示:在评估视图中新增了高亮计数功能,帮助开发者快速识别关键测试结果。
CLI输出优化
改进了token使用情况的展示方式,使模型调用成本更加直观可见。这对于需要控制API调用成本的团队特别有价值。
提供商支持扩展
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Google Gemini增强:现在支持自定义请求头和基础URL覆盖,为企业级部署提供了更大灵活性。
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AWS Bedrock更新:同步更新了AWS Bedrock Runtime客户端库至3.823.0版本,确保兼容最新服务特性。
开发者体验提升
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文档标准化:统一了文件引用格式为
file://方案,提高了配置文件的跨平台一致性。 -
示例完善:为所有示例配置文件添加了详细描述,降低了新用户的学习门槛。
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模型命名更新:将文档中的GPT-4o相关引用更新为GPT-4.1系列,保持与厂商最新命名一致。
技术细节
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依赖项更新:包括OpenAI客户端库升级至5.1.0版本,引入了最新的API支持。
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测试覆盖扩展:新增了discover命令的单元测试,提高了核心功能的可靠性。
升级建议
对于正在使用以下功能的团队建议优先升级:
- 需要进行安全测试验证的项目
- 使用复杂模板结构的应用
- 依赖Google Gemini或AWS Bedrock的服务
- 关注API调用成本控制的团队
该版本保持了良好的向后兼容性,升级过程通常无需修改现有配置。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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