Laya 版本更新日志：0.3.12、0.3.11、0.3.10 新功能

Laya 迭代非常快：laya 包在 PyPI 上从 0.2.1 到 0.3.12，只用了 2026 年 9 月 19 日到 24 日这几天。本页汇总每个版本中对开发者有影响的变化，并附上上游来源。

安装或升级：

pip install -U laya

资料来源：PyPI 发布历史与上游 README。这些版本之间模型权重本身没有变化。

0.3.12 — 2026 年 9 月 24 日

修正路由批处理。 当两个请求的 choice 选项相同但顺序不同时，Router.predict_batch 会把它们分开处理，保证每个请求的结果与单独调用 predict 一致（#166）。预测钩子现在对 batch 中的每个请求都会执行，脱敏钩子也能覆盖批量流量。
基于 schema 的决策。 agent.decide(state, schema=...) 接受 JSON schema 或 pydantic 模型，一次前向计算返回类型化的值：

schema = {
    "type": "object",
    "properties": {
        "department": {"type": "string", "enum": ["billing", "support", "sales"]},
        "urgency": {"type": "integer", "minimum": 0, "maximum": 2},
        "needs_human": {"type": "boolean"},
    },
}
agent.decide("I was charged twice, refund me.", schema=schema)
# {"department": "billing", "urgency": 2, "needs_human": True}

更快，结果不变。 每次调用只对 state 分词一次（原来是每个问题一次）；predict_batch(..., sort_by_length=True) 减少长短不一的 batch 中的 padding；Apple GPU 在问题行数足够多时使用 fp16。
更多钩子。 新增可继承的 BaseHook，以及进程级默认钩子，便于接入 tracer 和 metrics。
分语言校准。 lang_temperatures= 可按语言设置温度，Router 会把识别出的语言传下去。官方没有预置数值。
answer_confidence。 每个答案额外返回 max(p)，原有的 confidence 不变。
修复。 lang= 为空时会回退到自动识别；laya-serve 对 chunked 上传也执行请求体大小限制。
命令行与 TypeScript。 新增 laya "..." --preset triage；laya-ts 增加钩子、一次性 state 分词，路由和邮件处理与 Python 版对齐。

0.3.11 — 2026 年 9 月 23 日

路由批处理。 Router.predict_batch(requests) 先路由每个请求，再按 checkpoint 和问题集分组，每组共享前向计算。每个请求都可以单独设置 model、task、lang 或 lang_guess。
预测钩子。 Agent、Router、ONNXAgent 的每次决策前后都可以挂钩子，用于审计、追踪、脱敏、缓存或拦截。
兼容 transformers 4.x 与 Apple GPU。 由 transformers 5 重新保存的 checkpoint 在 4.x 上能以正确的 RoPE 设置加载；在没有 autocast 后端的 MPS 环境下 predict() 不再崩溃。
更严格的 noul 题。 criteria 的 key 不是 true/false 时会直接报错；想改措辞请用 labels。
更安全的 HTTP 服务。 防时序攻击的 API Key 校验，请求大小与问题数量限制（413），JSON 格式错误返回 400，不泄露路径。Docker Compose 默认只绑定 loopback。
更多硬件支持。 原生 ARM64 与 DGX Spark 容器构建，以及本地 Web 界面示例。

0.3.10（及 0.3.9）— 2026 年 9 月 23 日

0.3.10 只改了 README，代码与 0.3.9 相同。自 0.3.6 以来的新内容：

加载快约 10 倍。 CPU 上 laya.load() 从约 22 秒降到约 2 秒，结果逐位一致。
import laya 不再加载 torch，路由、语言识别和邮件清洗可以在轻量进程中运行。
批量打分：agent.predict_batch(states, questions)。
可选的加速路径：TileLang GPU 路径（laya.load(..., fast=True)）、torch.compile，以及基于 ONNX Runtime 的 ONNXAgent。
本地服务：兼容 Jev 的 laya-serve、laya 命令行、MCP Server、LangChain/LangGraph 集成和 TypeScript 包 laya-ts。见自托管 Laya。
更好的路由：纯 ASCII 书写的西班牙语、意大利语、葡萄牙语、法语，含英文品牌名的中日韩文本，罗马化孟加拉语和阿塞拜疆语，都能正确路由到多语言 checkpoint。
微调 Notebook 修复：校准改为在留出数据上拟合，而不是训练数据（#186）。

更早的版本

版本	发布日期
0.3.6	2026 年 9 月 22 日
0.3.5	2026 年 9 月 21 日
0.3.4	2026 年 9 月 20 日
0.2.1 – 0.3.3	2026 年 9 月 19 日

升级注意事项

需要 Python 3.10 或更高版本。
如果用到 batch 或混合精度，升级后请重新检查置信度阈值；上游提示 batch 形状变化可能在阈值附近带来细微的浮点差异。
Hugging Face 模型卡中已经出现 0.3.13 的描述，但截至本文撰写时 PyPI 上尚未发布。

0.3.12 — 2026 年 9 月 24 日

0.3.11 — 2026 年 9 月 23 日

0.3.10（及 0.3.9）— 2026 年 9 月 23 日

更早的版本

升级注意事项

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