Module Federation核心库v0.14.1版本发布:增强现代JS插件能力
Module Federation作为前端微前端架构的核心技术方案,其核心库的每次迭代都备受开发者关注。最新发布的v0.14.1版本虽然是一个小版本更新,但在现代JavaScript插件支持方面带来了重要改进。
现代JS插件支持远程SSR资源处理
本次版本最值得关注的特性是在modern-js-plugin中新增了服务端插件,专门用于处理远程模块的SSR(服务端渲染)资源。这一改进意味着:
-
SSR支持更完善:现在开发者可以更方便地在服务端渲染场景下使用Module Federation技术,处理远程加载模块的资源依赖问题。
-
性能优化:通过专门的插件处理SSR资源,可以减少不必要的资源加载,提升服务端渲染效率。
-
开发体验提升:简化了SSR与Module Federation结合的配置复杂度,开发者可以更专注于业务逻辑的实现。
文档改进与优化
除了功能增强外,本次更新还包括了文档方面的改进:
-
实验性功能说明更清晰:重构了实验性功能页面,使描述更加清晰一致,帮助开发者更好地理解和使用这些功能。
-
新增hook文档:增加了createLink hook的详细说明和常见问题解答,为开发者提供更全面的API参考。
技术价值与应用场景
这个版本的更新特别适合以下场景:
-
大型应用微前端架构:当需要在服务端渲染的微前端架构中集成多个独立开发的模块时,新的SSR资源处理能力将大大简化开发流程。
-
渐进式迁移项目:对于正在从单体架构向微前端架构迁移的项目,改进的文档和SSR支持可以降低迁移成本。
-
性能敏感型应用:需要优化首屏渲染速度的应用,现在可以更高效地利用Module Federation的SSR能力。
Module Federation核心库的持续迭代,展现了其在微前端领域的技术领先性。v0.14.1版本虽然改动不大,但在实际项目中的应用价值不容忽视,特别是在服务端渲染与微前端结合的场景下,为开发者提供了更强大的工具支持。
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