Fern API 0.63.32版本发布:多语言SDK与文档系统全面升级
项目概述
Fern是一个现代化的API开发平台,致力于简化API的设计、开发和文档化流程。它通过提供多语言SDK生成、交互式文档等功能,帮助开发者更高效地构建和使用API。本次0.63.32版本的发布,重点改进了TypeScript、Python和Java SDK的功能,同时增强了文档系统的用户体验。
TypeScript SDK的重要改进
本次更新对TypeScript SDK进行了两项关键优化,显著提升了开发体验:
首先,解决了HTTP请求未匹配MSW(Mock Service Worker)断言时的处理问题。在之前的版本中,当开发者使用MSW进行API模拟测试时,如果请求不匹配任何预定义的处理器,系统行为不够明确。新版本通过引入明确的绕过机制,使得这类请求能够更合理地处理,避免了测试过程中的意外中断。
其次,修复了动态导入在ES模块(dist/esm)构建中的问题。动态导入是现代JavaScript中常用的代码分割技术,但在之前的构建输出中存在兼容性问题。这一修复确保了生成的SDK能够正确支持动态导入语法,特别是在使用Tree Shaking等优化技术时保持稳定。
Python SDK的功能增强
Python开发者将特别关注本次新增的HEAD方法支持。HEAD方法与GET类似,但不返回实际响应体,只返回头部信息,常用于检查资源是否存在或获取元数据。新版本使得Python SDK能够完整支持RESTful API的所有HTTP方法,为开发者提供了更全面的工具集。
Java SDK的输出模式扩展
Java SDK在此版本中新增了文件系统输出模式的支持。这一特性为Java开发者提供了更多构建和集成选项,特别是在需要将生成的SDK直接输出到特定目录结构的场景下。文件系统模式可以更好地与现有构建系统(如Maven或Gradle)集成,简化了持续集成和部署流程。
文档系统的用户体验优化
文档系统在本版本中获得了产品切换器的视频引导支持。产品切换是Fern平台的一个重要功能,允许用户在不同API产品间快速切换查看文档。新增的视频引导使这一功能的操作更加直观,降低了新用户的学习成本。
此外,CLI工具现在支持Claude 4.0模型。Claude是Anthropic开发的大型语言模型,4.0版本在代码理解和生成方面有显著提升。这一集成使得开发者在使用Fern CLI时能够获得更智能的代码生成和文档辅助功能。
开发者体验的持续改进
从这次更新可以看出,Fern团队持续关注开发者在实际使用中的痛点。无论是TypeScript中的测试工具集成问题,还是Python的HTTP方法支持,都体现了对细节的关注。多语言SDK的同步改进也展示了Fern作为API平台的技术广度,能够满足不同技术栈团队的需求。
文档系统的持续优化,特别是交互式引导的增强,使得Fern不仅是一个强大的开发工具,也成为了API产品展示和推广的有效平台。这些改进共同提升了从API设计到消费的端到端体验。
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
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