Vico 2.1.0-alpha.2发布:Compose Multiplatform支持初探
Vico是一个专注于数据可视化的开源库,它基于Jetpack Compose构建,旨在为开发者提供简单易用的图表组件。最新发布的2.1.0-alpha.2版本带来了一个重要的新特性——Compose Multiplatform支持,这标志着Vico开始向跨平台领域迈进。
跨平台支持概述
Vico 2.1.0-alpha.2引入了一个全新的multiplatform模块,该模块基于Compose Multiplatform技术,目前支持Android和iOS平台。这一扩展意味着开发者现在可以使用相同的代码库在两个主流移动平台上构建数据可视化应用。
与传统的Compose模块相比,multiplatform模块保持了相似的API设计,这使得熟悉Vico的开发者能够轻松过渡到跨平台开发。不过需要注意的是,由于技术限制,当前版本在功能上存在一些差异:
- 尚未提供与
compose-m3和compose-m2等效的主题支持,但开发者可以通过自定义VicoTheme来模拟Material主题效果 - 缺少
ComponentShader的等效实现,建议使用ShaderBrush作为替代方案 ShapeComponent目前不支持阴影效果,这是由于Compose Multiplatform的Paint类尚未实现相关功能
技术实现细节
从技术架构角度看,Vico的跨平台实现充分利用了Kotlin Multiplatform和Compose Multiplatform的能力。这种设计允许核心逻辑在不同平台间共享,同时保持与原生平台的良好集成。
对于Android开发者来说,迁移到multiplatform模块相对简单,因为API设计保持了高度一致性。iOS开发者则需要通过Kotlin/Native桥接来使用这些组件,但得益于Compose Multiplatform的抽象层,大部分UI代码可以共享。
使用建议
虽然multiplatform模块仍处于实验阶段,但对于希望探索跨平台数据可视化方案的团队来说,现在就可以开始评估和尝试。建议开发者:
- 在项目中仅添加
multiplatform依赖,避免与其他Vico模块产生冲突 - 注意当前版本的功能限制,特别是阴影和主题相关的特性
- 关注后续版本更新,预计将会有更多平台支持和功能增强
未来展望
Vico团队已经明确表示,multiplatform模块将是未来的发展方向。虽然当前版本标记为实验性,但长期规划是将所有Compose功能迁移到这个跨平台实现中,并最终取代现有的compose模块。
对于开发者而言,这意味着现在开始熟悉multiplatformAPI将有助于未来的技术升级。随着Compose Multiplatform生态的成熟,Vico很可能会扩展支持更多平台,如桌面和Web应用。
总的来说,Vico 2.1.0-alpha.2的发布为跨平台数据可视化开发打开了一扇新的大门,虽然当前实现还有完善空间,但其发展方向值得期待。
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