AWS EKS 正式支持 Kubernetes 1.33 版本解析
随着 Kubernetes 1.33 版本的正式发布,AWS 容器服务团队已经完成了对 Amazon EKS 的版本适配工作。作为云原生领域的重要基础设施,EKS 对 Kubernetes 新版本的支持一直是开发者关注的焦点。
Kubernetes 1.33 版本带来了多项重要改进,其中最值得关注的是 InPlacePodVerticalScaling 功能进入 Beta 阶段。这项功能允许在不重启 Pod 的情况下动态调整资源限制,对于需要频繁调整资源的工作负载来说将显著提升运维效率。AWS 在 EKS 1.33 中默认启用了这一 Beta 功能,延续了其对稳定特性的支持策略。
在操作系统支持方面,EKS 1.33 版本继续推进 Amazon Linux 2023(AL2023)作为推荐的操作系统选择。值得注意的是,Amazon Linux 2 的 AMI 将不再为 1.33 及更高版本提供支持。对于仍在使用 AL2 的集群,建议在升级前完成节点操作系统迁移。用户可以通过添加新的 AL2023 节点组或修改现有节点组配置来完成这一过渡。
版本升级策略上,AWS 保持了其一贯的谨慎态度。虽然 1.33 版本已经正式发布,但升级过程采用了渐进式部署策略。初期用户可能会在控制台看到升级选项但无法创建新集群的情况,这是 AWS 确保服务稳定性的常规做法。对于使用 Terraform 等 IaC 工具的用户,建议等待官方完全发布后再执行升级操作,以避免遇到 API 版本不支持的报错。
从技术实现角度看,EKS 1.33 的 AMI 镜像已经提前准备就绪,包括 Bottlerocket 和非 Bottlerocket 两种类型。这种前置工作确保了版本发布后用户能够快速获得稳定的节点运行环境。对于使用 Karpenter 或自管理节点组的用户,可以充分利用 Kubernetes 的版本偏差策略,在升级集群版本的同时保持节点运行在 1.32 版本,逐步完成整个环境的升级。
AWS EKS 团队遵循着每 4 个月发布一次新版本的支持节奏,这种可预测的发布周期为用户提供了清晰的升级规划路径。随着 1.33 版本的全面上线,用户将能够体验到更稳定、功能更丰富的 Kubernetes 服务,同时 AWS 也将持续提供详细的技术文档和最佳实践指导,帮助用户顺利完成版本过渡。
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-1.5暂无简介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
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
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