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transformers v5.13.0发布：7大新模型接入、统一导出上线、Kernels大升级、生成与缓存全面修复，一文看懂全部更新
一、版本总览：这是一次“模型扩容 + 工程底座重构”的大版本从整体看，v5.13.0 有几个非常鲜明的特征： • 新模型一次性引入了多模态、语音识别、视频理解、视觉编码器、轻量语言模型等多个方向 • Export 能力被统一到原生的 Transformers 导出体系中，形成 Native、Unified export 管线 • 大量建模层面的实现被标准化，直接服务于可导出、可编译、可全图执行 • Kernels、Generation、Attention、Cache、Serve、Quantization 等模块迎来成体系修复 • 一些修复属于行为变化级别，尤其是 Gemma 3/4 掩码修复、EP 路由契约修复、Kernels 接口格式变化，需要现有用户重点关注如果你是推理部署、模型导出、边端部署、长上下文推理、混合注意力、ASR、多模态或持续批处理方向的开发者，这一版几乎都有直接收益。二、新增模型：v5.13.0 一次性接入多个重点模型本次版本新增的模型覆盖文本、语音、图像、视频多个模态，下面逐一拆解。 1. KimiK 2.5、2.6、2.7 这次发布包含了 Kimi 2.5 的架构，并用于 2.5 到 2.7 版本。 Kimi K2.5 是一个开源、原生多模态、具备 agentic 能力的模型，重点提升了以下能力： • 长时程编码 • 编码驱动设计 • 主动式自主执行 • 基于 swarm 的任务编排

ragflow v0.26.3更新全解析：BigQuery接入、SoMark OCR增强、MCP工具扩展、批量上传容错、Go API持续补强与海量修复一次看懂
• 新增 Google BigQuery 数据源连接器 • RAGFlow MCP Server 新增两个 MCP 工具 • 文件摄取中引入 SoMark OCR 解析器 • API 开放 Ingest documents 端点，支持自定义处理流水线 • 批量文档上传支持部分成功，单文件失败不再拖垮整个批次 • 全局头部导航重构，移动端体验显著改善 • Ollama 提供商访问模型失败问题被修复 • 聊天消息删除误删上一个会话引用的问题被修复 • Go 侧 API、CLI、搜索、聊天、会话、Agent、Mindmap 等能力继续扩展 • 大量前后端、解析器、工作流、构建、测试、兼容性和安全问题被清理这意味着，v0.26.3 不仅对企业级数据接入更友好，也对实际生产部署、移动端使用、复杂文档解析、Agent 运行链路以及 Go 化演进带来了直接价值。