TDesign React 1.11.8版本发布:全面优化组件体验
TDesign React是腾讯开源的企业级React UI组件库,致力于为开发者提供高质量、易用的前端组件解决方案。该组件库遵循TDesign设计体系,拥有丰富的组件类型和灵活的自定义能力,能够满足各类企业级应用的开发需求。
全局配置支持Message插件
在1.11.8版本中,ConfigProvider组件新增了对Message相关插件的全局上下文配置支持。这一改进意味着开发者现在可以通过ConfigProvider统一配置Message组件的样式和行为,而不必在每个使用Message的地方单独设置。这种集中式管理方式大大提升了开发效率,特别是在大型项目中需要保持UI一致性的场景下尤为有用。
新增丰富图标资源
图标系统在此次更新中得到了扩充,新增了多个实用图标:
logo-miniprogram- 小程序标识图标logo-cnb- 云原生构建相关图标seal- 印章样式图标quote- 引号图标
这些新增图标覆盖了企业应用中常见的场景需求,特别是云原生和小程序相关的开发场景。开发者现在可以直接使用这些内置图标,而不必额外引入第三方图标库或自行设计。
Upload组件增强
Upload组件的image-flow模式在此版本中获得了两项重要改进:
- 支持上传进度显示 - 现在开发者可以直观地看到图片上传的进度状态
- 支持自定义错误文本 - 当上传出现问题时,可以展示更友好的错误提示信息
这些改进显著提升了文件上传功能的用户体验,特别是在需要上传大尺寸图片或网络状况不稳定的场景下。
Select组件多项优化
Select组件在此版本中获得了全方位的优化和问题修复:
功能增强
- 多选模式下,通过面板移除选项时新增了onRemove回调,为开发者提供了更细粒度的控制能力
问题修复
- 修复了1.11.2版本后出现的光标异常问题
- 修复了子组件方式回调函数中option信息不完整的问题
- 优化了多选移除标签的事件触发机制,现在不同触发场景会分别派发
clear、remove-tag和uncheck事件 - 修复了全选选项的trigger错误问题
- 修复了单选情况下再次点击已选选项会触发change事件的问题
- 修复了多选情况下按下backspace键无法触发change事件的问题
这些改进使得Select组件在各种交互场景下的行为更加符合预期,为开发者提供了更稳定可靠的体验。
InputNumber组件边界问题优化
InputNumber数字输入框在此版本中优化了边界处理逻辑。这一改进使得组件在输入极限值或特殊数值时的行为更加合理,减少了意外错误的发生概率。
总结
TDesign React 1.11.8版本通过新增功能、优化体验和修复问题,进一步提升了组件的稳定性和易用性。特别是Select组件的多项改进和Upload组件的功能增强,为开发者处理表单交互和文件上传场景提供了更好的支持。全局配置的扩展也为大型项目的统一管理提供了更多可能性。这些改进充分体现了TDesign团队对开发者体验的持续关注和优化。
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