GNS3服务器版本2.2.54发布:虚拟化与容器化增强
GNS3是一款开源的网络模拟器,它允许网络工程师和学生在虚拟环境中设计、构建和测试复杂的网络拓扑。作为GNS3的核心组件之一,GNS3服务器负责管理虚拟设备和网络连接,为用户提供强大的网络仿真能力。本次发布的2.2.54版本带来了一系列重要的改进和修复,特别是在虚拟化和容器化支持方面。
虚拟化环境增强
新版本在虚拟化支持方面做了多项改进。首先,增加了查找VBox GNS3虚拟机IP地址的新方法,并支持NAT网络配置。这一改进使得在VirtualBox环境中部署GNS3虚拟机更加灵活和可靠。
在UEFI固件支持方面,2.2.54版本新增了edk2-stable202502 UEFI固件,并优化了固件加载策略。系统现在会优先尝试使用已安装的ovmf软件包中的固件,这一改变解决了部分用户在使用UEFI启动时遇到的问题。对于需要安全启动或TPM功能的虚拟设备,这一改进尤为重要。
容器化支持优化
Docker集成是GNS3的重要特性之一,新版本针对Docker支持做了多项优化。修复了Docker日志解码的问题,确保用户能够正确查看容器运行日志。同时增加了在启动Docker容器后添加uBridge连接的延迟机制,提高了网络连接的稳定性。
值得一提的是,新版本将界面中的"Docker镜像仓库"表述改为更准确的"Docker repository",这反映了GNS3支持多种Docker镜像仓库的事实。这一改变虽然看似微小,但对于使用私有或第三方Docker仓库的用户来说更加准确和专业。
安全性与兼容性改进
针对使用swtpm和AppArmor的环境,新版本增加了问题检测机制。这一改进有助于用户快速识别和解决与安全模块相关的兼容性问题,特别是在需要虚拟TPM功能的场景下。
安装与部署优化
远程安装脚本(remote-install.sh)在本版本中得到了改进,使得在远程服务器上部署GNS3环境更加简便可靠。同时,项目还升级了多个依赖库,确保系统运行在最新的稳定基础上。
总结
GNS3服务器2.2.54版本通过增强虚拟化支持、优化容器集成和改进安全性,进一步提升了网络模拟的稳定性和灵活性。这些改进使得GNS3能够更好地满足从初学者到专业网络工程师的不同需求,特别是在复杂网络环境的模拟和测试方面。对于正在使用或考虑使用GNS3的网络专业人士来说,升级到这个版本将带来更流畅的模拟体验和更丰富的功能支持。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00