Homarr项目v1.15.0版本发布:新增UniFi控制器集成与媒体上传功能
Homarr是一个现代化的自托管仪表板工具,它允许用户在一个简洁美观的界面中集中管理各种服务、应用和网络设备。作为一个开源项目,Homarr持续迭代更新,为个人和企业用户提供更好的自托管体验。
核心功能更新
UniFi控制器集成
本次版本最引人注目的新特性是增加了对UniFi网络控制器的集成支持。UniFi是由Ubiquiti公司开发的一系列企业级网络设备,包括路由器、交换机和无线接入点等。通过这个集成,Homarr用户现在可以直接在仪表板上:
- 查看UniFi网络设备的实时状态
- 监控网络流量和连接设备
- 获取关键网络性能指标
- 快速访问UniFi控制器界面
这项功能特别适合那些使用UniFi设备构建家庭或企业网络的用户,使他们能够在一个统一的界面中管理整个网络基础设施。
媒体上传功能增强
v1.15.0版本对媒体上传功能进行了显著改进,新增了多个上传按钮,使用户能够更便捷地自定义仪表板的外观:
- 背景图片上传:用户现在可以直接上传自定义背景图片,而不再局限于URL引用
- 网站图标(Favicon)上传:支持上传个性化的小图标,显示在浏览器标签页上
- Logo上传:允许上传组织或个人的标识,增强仪表板的个性化程度
这些改进使得Homarr的个性化设置更加直观和用户友好,特别是对于非技术用户而言,不再需要手动处理图片URL或进行复杂的配置。
技术优化与修复
性能改进
开发团队移除了Turbopack标志,解决了内存溢出的问题。Turbopack是Webpack的替代品,旨在提供更快的构建速度,但在某些情况下可能导致内存消耗过高。这一调整显著提升了Homarr在资源受限环境下的稳定性。
安全增强
版本修复了一个重要的安全问题,涉及笔记本小部件的授权检查缺失。现在所有对笔记本小部件的修改操作都会经过严格的权限验证,确保只有授权用户才能进行更改,增强了系统的整体安全性。
依赖项更新
项目持续保持对第三方依赖的更新,包括:
- Kubernetes客户端更新至1.1.2版本
- LDAP库升级到7.4.0
- Swagger UI更新至5.20.7
- TypeScript ESLint升级到8.29.1
- Mantine UI框架更新至7.17.4
- Next.js升级到15.2.5
- TanStack Query更新至5.72系列
- tRPC升级到11.0系列
这些更新不仅带来了性能改进和新特性,也修复了已知的安全漏洞,确保Homarr建立在最新、最稳定的技术栈之上。
问题修复
- 修复了Nginx默认限制导致媒体上传大小被限制在1MB的问题,现在用户可以上传更大的文件
- 解决了多个前端和后端的稳定性问题
- 优化了API接口的响应速度和可靠性
总结
Homarr v1.15.0版本通过引入UniFi控制器集成和增强媒体上传功能,进一步巩固了其作为全能型自托管仪表板的地位。同时,性能优化和安全修复确保了系统的稳定性和可靠性。对于现有用户,建议尽快升级以获取这些新功能和改进;对于新用户,这个版本提供了一个功能更加完善、使用更加便捷的起点。
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