promptfoo 0.104.4版本发布:增强红队测试与多供应商支持
promptfoo是一个专注于AI提示工程和测试的开源工具,它帮助开发者评估、比较和优化AI模型的提示词效果。通过提供标准化的测试框架,promptfoo让开发者能够系统地验证不同提示词在各种场景下的表现,确保AI应用的质量和可靠性。
红队测试功能增强
最新发布的0.104.4版本在红队测试方面做出了重要改进。红队测试是一种安全测试方法,通过模拟攻击者的行为来评估系统的安全性。在AI领域,这种方法被用于评估模型对潜在攻击的抵抗能力。
新版本新增了"推理拒绝服务"插件,这是一种专门设计的测试工具,用于评估AI系统在面对复杂推理请求时的稳定性。这种测试特别重要,因为复杂的推理过程可能会消耗大量计算资源,导致系统性能下降甚至崩溃。
此外,团队还优化了评分提示的质量,使评估结果更加准确可靠。评分提示是红队测试中的关键组件,它决定了如何对模型的响应进行评分。改进后的评分提示能够更精确地识别模型响应中的问题。
供应商支持扩展
在供应商支持方面,0.104.4版本有两个显著改进:
首先,新增了对Vertex供应商工具的支持。Vertex是Google Cloud提供的一套AI和机器学习服务,这次更新使得promptfoo能够更好地与Vertex生态系统集成,特别是在工具调用方面的支持得到了增强。
其次,改进了Go供应商对嵌套目录结构的支持。这使得在使用Go语言编写的自定义供应商时,项目结构可以更加灵活,不再局限于扁平化的目录布局。
测试用例处理优化
新版本在测试用例处理方面也进行了多项改进:
CSV测试用例现在支持更完善的JSON字段处理能力。这意味着开发者可以在CSV文件中直接嵌入复杂的JSON结构作为测试用例,大大提高了测试数据的表达能力。
错误消息的清晰度也得到了提升,当测试用例读取出现问题时,系统会提供更加明确和有帮助的错误信息,加速调试过程。
用户界面改进
Web用户界面在0.104.4版本中获得了多项增强:
红队配置现在支持扩展钩子,这为开发者提供了更大的灵活性,可以自定义红队测试的行为和流程。
建议系统的表现也得到了优化,包括建议注释的显示方式和整体建议行为的精细化调整,使交互体验更加流畅自然。
技术细节与质量保证
在技术实现方面,团队持续加强代码质量保障:
新增了多个单元测试,覆盖了OpenAI图像处理、红队插件中的过度依赖检测以及核心表格功能等关键模块。这些测试有助于确保功能的稳定性和可靠性。
依赖项也进行了更新,包括将OpenAI客户端库升级到4.85.0版本,确保与最新API特性的兼容性。
总结
promptfoo 0.104.4版本在红队测试能力、供应商支持广度和用户体验等多个维度都有显著提升。这些改进使得开发者能够更全面地评估AI提示词的质量,构建更健壮的AI应用。特别是新增的推理拒绝服务插件和对Vertex工具的支持,为专业用户提供了更强大的测试工具和更广泛的平台兼容性。
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