chore: update Vite version and adjust base path in configuration

- Changed Vite version in package.json from 8.0.0-beta.15 to ^7 for compatibility.
- Modified the base path in vite.config.ts to be dynamic based on the NODE_ENV, setting it to '/' for development and '/spa/' for production.

Signed-off-by: Innei <tukon479@gmail.com>

.agents/skills/drizzle/references/db-migrations.md

@@ -38,13 +38,3 @@ ALTER TABLE "users" ADD COLUMN "avatar" text;
 DROP TABLE "old_table";
 CREATE INDEX "users_email_idx" ON "users" ("email");
 ```
-
-## Important
-
-After modifying migration SQL (e.g., adding `IF NOT EXISTS` clauses), run:
-
-```bash
-bun run db:generate:client
-```
-
-This updates the hash in `packages/database/src/core/migrations.json`.

.eslintrc.js

@@ -1,63 +0,0 @@
-const config = require('@lobehub/lint').eslint;
-
-config.root = true;
-config.extends.push('plugin:@next/next/recommended-legacy');
-
-config.rules['unicorn/no-negated-condition'] = 0;
-config.rules['unicorn/prefer-type-error'] = 0;
-config.rules['unicorn/prefer-logical-operator-over-ternary'] = 0;
-config.rules['unicorn/no-null'] = 0;
-config.rules['unicorn/no-typeof-undefined'] = 0;
-config.rules['unicorn/explicit-length-check'] = 0;
-config.rules['unicorn/prefer-code-point'] = 0;
-config.rules['no-extra-boolean-cast'] = 0;
-config.rules['unicorn/no-useless-undefined'] = 0;
-config.rules['react/no-unknown-property'] = 0;
-config.rules['unicorn/prefer-ternary'] = 0;
-config.rules['unicorn/prefer-spread'] = 0;
-config.rules['unicorn/catch-error-name'] = 0;
-config.rules['unicorn/no-array-for-each'] = 0;
-config.rules['unicorn/prefer-number-properties'] = 0;
-config.rules['unicorn/prefer-query-selector'] = 0;
-config.rules['unicorn/no-array-callback-reference'] = 0;
-config.rules['unicorn/text-encoding-identifier-case'] = 0;
-config.rules['@typescript-eslint/no-use-before-define'] = 0;
-// FIXME: Linting error in src/app/[variants]/(main)/chat/features/Migration/DBReader.ts, the fundamental solution should be upgrading typescript-eslint
-config.rules['@typescript-eslint/no-useless-constructor'] = 0;
-config.rules['@next/next/no-img-element'] = 0;
-
-config.overrides = [
-  {
-    extends: ['plugin:mdx/recommended'],
-    files: ['*.mdx'],
-    rules: {
-      '@typescript-eslint/no-unused-vars': 1,
-      'micromark-extension-mdx-jsx': 0,
-      'no-undef': 0,
-      'react/jsx-no-undef': 0,
-      'react/no-unescaped-entities': 0,
-    },
-    settings: {
-      'mdx/code-blocks': false,
-    },
-  },
-  {
-    files: ['src/store/image/**/*', 'src/types/generation/**/*'],
-    rules: {
-      '@typescript-eslint/no-empty-interface': 0,
-      'sort-keys-fix/sort-keys-fix': 0,
-      'typescript-sort-keys/interface': 0,
-      'typescript-sort-keys/string-enum': 0,
-    },
-  },
-  // CLI scripts legitimately use process.exit() and async IIFE patterns
-  {
-    files: ['scripts/**/*'],
-    rules: {
-      'unicorn/no-process-exit': 0,
-      'unicorn/prefer-top-level-await': 0,
-    },
-  },
-];
-
-module.exports = config;

.github/scripts/workflows/auto-tag-release.yml

@@ -4,7 +4,7 @@ permissions:
   contents: write
 
 on:
-  pull_request:
+  pull_request_target:
     types: [closed]
     branches:
       - main
@@ -41,19 +41,29 @@ jobs:
             echo "⏭️ Not a release PR"
           fi
 
-      - name: Detect hotfix PR (branch prefix)
+      - name: Detect hotfix PR (branch first, title fallback)
         id: hotfix
         if: steps.release.outputs.should_tag != 'true'
         run: |
           HEAD_REF="${{ github.event.pull_request.head.ref }}"
+          PR_TITLE="${{ github.event.pull_request.title }}"
           echo "Head ref: $HEAD_REF"
+          echo "PR Title: $PR_TITLE"
 
+          # Priority 1: hotfix/* branch always counts as hotfix, ignore PR title gate.
           if [[ "$HEAD_REF" == hotfix/* ]]; then
             echo "should_tag=true" >> $GITHUB_OUTPUT
-            echo "✅ Detected hotfix PR"
+            echo "✅ Detected hotfix PR from hotfix/* branch (title gate bypassed)"
+            exit 0
+          fi
+
+          # Priority 2: fallback to PR title prefix gate (legacy behavior).
+          if echo "$PR_TITLE" | grep -qiE '^(💄[[:space:]]*)?style(\(.+\))?:|^(✨[[:space:]]*)?feat(\(.+\))?:|^(🐛[[:space:]]*)?fix(\(.+\))?:|^(♻️[[:space:]]*)?refactor(\(.+\))?:|^((🐛|🩹)[[:space:]]*)?hotfix(\(.+\))?:'; then
+            echo "should_tag=true" >> $GITHUB_OUTPUT
+            echo "✅ Detected hotfix PR from title prefix gate"
           else
             echo "should_tag=false" >> $GITHUB_OUTPUT
-            echo "⏭️ Not a hotfix PR"
+            echo "⏭️ Not a hotfix PR (neither hotfix/* branch nor style/feat/fix/refactor/hotfix title prefix)"
           fi
 
       - name: Prepare main branch
@@ -176,8 +186,8 @@ jobs:
 
           echo "✅ Tag v$VERSION created successfully!"
 
-      - name: Create GitHub Release (release)
-        if: env.SHOULD_TAG == 'true' && env.KIND == 'release' && steps.check-tag.outputs.exists == 'false'
+      - name: Create GitHub Release
+        if: env.SHOULD_TAG == 'true' && steps.check-tag.outputs.exists == 'false'
         uses: softprops/action-gh-release@v1
         with:
           tag_name: v${{ env.VERSION }}
@@ -196,26 +206,6 @@ jobs:
         env:
           GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GH_TOKEN }}
 
-      - name: Create GitHub Release (hotfix)
-        if: env.SHOULD_TAG == 'true' && env.KIND == 'hotfix' && steps.check-tag.outputs.exists == 'false'
-        uses: softprops/action-gh-release@v1
-        with:
-          tag_name: v${{ env.VERSION }}
-          name: 🩹 Hotfix v${{ env.VERSION }}
-          body: |
-            ## 📦 Hotfix v${{ env.VERSION }}
-
-            This hotfix was automatically published from PR #${{ github.event.pull_request.number }}.
-
-            ### Changes
-            See PR description: ${{ github.event.pull_request.html_url }}
-
-            ### Commit Message
-            ${{ github.event.pull_request.body }}
-          draft: false
-        env:
-          GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GH_TOKEN }}
-
       - name: Output result
         run: |
           if [ "${{ env.SHOULD_TAG }}" == "true" ]; then

.github/scripts/workflows/e2e.yml

@@ -39,7 +39,10 @@ jobs:
 
   e2e:
     needs: check-duplicate-run
-    if: needs.check-duplicate-run.outputs.should_skip != 'true'
+    if: >-
+      github.ref == 'refs/heads/main' ||
+      github.ref == 'refs/heads/canary' ||
+      needs.check-duplicate-run.outputs.should_skip != 'true'
     name: Test Web App
     runs-on: ubuntu-latest
     services:

.github/scripts/workflows/release-desktop-canary.yml

@@ -0,0 +1,399 @@
+name: Release Desktop Canary
+
+# ============================================
+# Canary 自动发版工作流
+# ============================================
+# 触发条件:
+#   1. canary 分支有 push (合入 PR) 且 commit 前缀为 style/feat/fix/refactor/release (支持 gitmoji)
+#   2. 手动触发 (workflow_dispatch)
+#
+# 并发策略:
+#   同一 workflow 仅保留最新一次运行，自动取消排队中的旧 build
+#
+# 版本策略:
+#   基于最新 stable tag 的 patch+1, postfix 为递增序号
+#   格式: X.Y.(Z+1)-canary.N
+#   例: 当前 tag v2.1.28 → v2.1.29-canary.1, 下次 → v2.1.29-canary.2
+# ============================================
+
+on:
+  push:
+    branches:
+      - canary
+  workflow_dispatch:
+    inputs:
+      force:
+        description: 'Force build (skip commit message check)'
+        required: false
+        type: boolean
+        default: false
+
+concurrency:
+  group: ${{ github.workflow }}
+  cancel-in-progress: true
+
+permissions: read-all
+
+env:
+  NODE_VERSION: '24.11.1'
+
+jobs:
+  # ============================================
+  # 检查 commit 前缀并计算版本号
+  # ============================================
+  calculate-version:
+    name: Calculate Canary Version
+    runs-on: ubuntu-latest
+    outputs:
+      version: ${{ steps.version.outputs.version }}
+      tag: ${{ steps.version.outputs.tag }}
+      should_build: ${{ steps.check.outputs.should_build }}
+    steps:
+      - uses: actions/checkout@v6
+        with:
+          fetch-depth: 0
+          fetch-tags: true
+
+      - name: Check commit message prefix
+        id: check
+        run: |
+          # 手动触发 + force 时跳过检查
+          if [ "${{ inputs.force }}" == "true" ]; then
+            echo "should_build=true" >> $GITHUB_OUTPUT
+            echo "🔧 Force build requested, skipping commit check"
+            exit 0
+          fi
+
+          # 手动触发 (无 force) 也直接构建
+          if [ "${{ github.event_name }}" == "workflow_dispatch" ]; then
+            echo "should_build=true" >> $GITHUB_OUTPUT
+            echo "🔧 Manual trigger, proceeding with build"
+            exit 0
+          fi
+
+          # 获取本次 push 的 head commit message
+          commit_msg=$(git log -1 --pretty=%s HEAD)
+          echo "📝 Head commit: $commit_msg"
+
+          # 检查是否匹配 style/feat/fix/refactor/release 前缀 (支持 gitmoji 前缀)
+          if echo "$commit_msg" | grep -qiE '^(💄\s*)?style(\(.+\))?:|^(✨\s*)?feat(\(.+\))?:|^(🐛\s*)?fix(\(.+\))?:|^(♻️\s*)?refactor(\(.+\))?:|^(🚀\s*)?release(\(.+\))?:'; then
+            echo "should_build=true" >> $GITHUB_OUTPUT
+            echo "✅ Commit matches canary build trigger: $commit_msg"
+          else
+            echo "should_build=false" >> $GITHUB_OUTPUT
+            echo "⏭️ Commit does not match style/feat/fix/refactor/release prefix, skipping: $commit_msg"
+          fi
+
+      - name: Calculate canary version
+        if: steps.check.outputs.should_build == 'true'
+        id: version
+        run: |
+          # 获取最新的 stable tag (排除 nightly/canary/beta 等)
+          latest_tag=$(git tag --sort=-v:refname | grep -E '^v[0-9]+\.[0-9]+\.[0-9]+$' | head -n 1)
+
+          if [ -z "$latest_tag" ]; then
+            echo "❌ No stable tag found"
+            exit 1
+          fi
+
+          echo "📌 Latest stable tag: $latest_tag"
+
+          # 去掉 v 前缀，解析 major.minor.patch → a.b.c 取 c+1
+          base_version="${latest_tag#v}"
+          IFS='.' read -r major minor patch <<< "$base_version"
+          new_patch=$((patch + 1))
+          base_canary="${major}.${minor}.${new_patch}"
+
+          # postfix: 同 base 下已有 canary 标签的最大序号 + 1
+          max_seq=0
+          for t in $(git tag -l "v${base_canary}-canary.*" 2>/dev/null || true); do
+            seq=$(echo "$t" | grep -oE '[0-9]+$' || true)
+            if [ -n "$seq" ] && [ "$seq" -gt "$max_seq" ] 2>/dev/null; then
+              max_seq=$seq
+            fi
+          done
+          next_seq=$((max_seq + 1))
+
+          version="${base_canary}-canary.${next_seq}"
+          tag="v${version}"
+
+          echo "version=${version}" >> $GITHUB_OUTPUT
+          echo "tag=${tag}" >> $GITHUB_OUTPUT
+          echo "✅ Canary version: ${version}"
+          echo "🏷️ Tag: ${tag}"
+
+  # ============================================
+  # 代码质量检查
+  # ============================================
+  test:
+    name: Code quality check
+    needs: [calculate-version]
+    if: needs.calculate-version.outputs.should_build == 'true'
+    runs-on: ubuntu-latest
+    steps:
+      - name: Checkout base
+        uses: actions/checkout@v6
+        with:
+          fetch-depth: 0
+
+      - name: Setup Node.js
+        uses: actions/setup-node@v6
+        with:
+          node-version: ${{ env.NODE_VERSION }}
+          package-manager-cache: false
+
+      - name: Install bun
+        uses: oven-sh/setup-bun@v2
+        with:
+          bun-version: latest
+
+      - name: Install deps
+        run: bun i
+
+      - name: Lint
+        run: bun run lint
+
+  # ============================================
+  # 多平台构建
+  # ============================================
+  build:
+    needs: [calculate-version, test]
+    if: needs.calculate-version.outputs.should_build == 'true'
+    name: Build Desktop App
+    runs-on: ${{ matrix.os }}
+    strategy:
+      fail-fast: false
+      matrix:
+        os: [macos-15, macos-15-intel, windows-2025, ubuntu-latest]
+    steps:
+      - uses: actions/checkout@v6
+        with:
+          fetch-depth: 0
+
+      - name: Setup build environment
+        uses: ./.github/actions/desktop-build-setup
+        with:
+          node-version: ${{ env.NODE_VERSION }}
+
+      - name: Set package version
+        run: npm run workflow:set-desktop-version ${{ needs.calculate-version.outputs.version }} canary
+
+      # macOS 构建前清理 (修复 hdiutil 问题)
+      - name: Clean previous build artifacts (macOS)
+        if: runner.os == 'macOS'
+        run: |
+          sudo rm -rf apps/desktop/release || true
+          sudo rm -rf apps/desktop/dist || true
+          sudo rm -rf /tmp/electron-builder* || true
+
+      # macOS 构建
+      - name: Build artifact on macOS
+        if: runner.os == 'macOS'
+        run: npm run desktop:package:app
+        env:
+          UPDATE_CHANNEL: canary
+          APP_URL: http://localhost:3015
+          DATABASE_URL: 'postgresql://postgres@localhost:5432/postgres'
+          KEY_VAULTS_SECRET: 'oLXWIiR/AKF+rWaqy9lHkrYgzpATbW3CtJp3UfkVgpE='
+          CSC_LINK: ${{ secrets.APPLE_CERTIFICATE_BASE64 }}
+          CSC_KEY_PASSWORD: ${{ secrets.APPLE_CERTIFICATE_PASSWORD }}
+          CSC_FOR_PULL_REQUEST: true
+          APPLE_ID: ${{ secrets.APPLE_ID }}
+          APPLE_APP_SPECIFIC_PASSWORD: ${{ secrets.APPLE_APP_SPECIFIC_PASSWORD }}
+          APPLE_TEAM_ID: ${{ secrets.APPLE_TEAM_ID }}
+          NEXT_PUBLIC_DESKTOP_PROJECT_ID: ${{ secrets.UMAMI_BETA_DESKTOP_PROJECT_ID }}
+          NEXT_PUBLIC_DESKTOP_UMAMI_BASE_URL: ${{ secrets.UMAMI_BETA_DESKTOP_BASE_URL }}
+
+      # Windows 构建
+      - name: Build artifact on Windows
+        if: runner.os == 'Windows'
+        run: npm run desktop:package:app
+        env:
+          UPDATE_CHANNEL: canary
+          APP_URL: http://localhost:3015
+          DATABASE_URL: 'postgresql://postgres@localhost:5432/postgres'
+          KEY_VAULTS_SECRET: 'oLXWIiR/AKF+rWaqy9lHkrYgzpATbW3CtJp3UfkVgpE='
+          NEXT_PUBLIC_DESKTOP_PROJECT_ID: ${{ secrets.UMAMI_BETA_DESKTOP_PROJECT_ID }}
+          NEXT_PUBLIC_DESKTOP_UMAMI_BASE_URL: ${{ secrets.UMAMI_BETA_DESKTOP_BASE_URL }}
+          TEMP: C:\temp
+          TMP: C:\temp
+
+      # Linux 构建
+      - name: Build artifact on Linux
+        if: runner.os == 'Linux'
+        run: npm run desktop:package:app
+        env:
+          UPDATE_CHANNEL: canary
+          APP_URL: http://localhost:3015
+          DATABASE_URL: 'postgresql://postgres@localhost:5432/postgres'
+          KEY_VAULTS_SECRET: 'oLXWIiR/AKF+rWaqy9lHkrYgzpATbW3CtJp3UfkVgpE='
+          NEXT_PUBLIC_DESKTOP_PROJECT_ID: ${{ secrets.UMAMI_BETA_DESKTOP_PROJECT_ID }}
+          NEXT_PUBLIC_DESKTOP_UMAMI_BASE_URL: ${{ secrets.UMAMI_BETA_DESKTOP_BASE_URL }}
+
+      - name: Upload artifacts
+        uses: ./.github/actions/desktop-upload-artifacts
+        with:
+          artifact-name: release-${{ matrix.os }}
+          retention-days: 3
+
+  # ============================================
+  # 合并 macOS 多架构 latest-mac.yml 文件
+  # ============================================
+  merge-mac-files:
+    needs: [build]
+    name: Merge macOS Release Files
+    runs-on: ubuntu-latest
+    permissions:
+      contents: write
+    steps:
+      - name: Checkout repository
+        uses: actions/checkout@v6
+
+      - name: Setup Node.js
+        uses: actions/setup-node@v6
+        with:
+          node-version: ${{ env.NODE_VERSION }}
+          package-manager-cache: false
+
+      - name: Install bun
+        uses: oven-sh/setup-bun@v2
+        with:
+          bun-version: latest
+
+      - name: Download artifacts
+        uses: actions/download-artifact@v7
+        with:
+          path: release
+          pattern: release-*
+          merge-multiple: true
+
+      - name: List downloaded artifacts
+        run: ls -R release
+
+      - name: Install yaml only for merge step
+        run: |
+          cd scripts/electronWorkflow
+          if [ ! -f package.json ]; then
+            echo '{"name":"merge-mac-release","private":true}' > package.json
+          fi
+          bun add --no-save yaml@2.8.1
+
+      - name: Merge latest-mac.yml files
+        run: bun run scripts/electronWorkflow/mergeMacReleaseFiles.js
+
+      - name: Upload artifacts with merged macOS files
+        uses: actions/upload-artifact@v6
+        with:
+          name: merged-release
+          path: release/
+          retention-days: 1
+
+  # ============================================
+  # 创建 Canary Release
+  # ============================================
+  publish-release:
+    needs: [merge-mac-files, calculate-version]
+    name: Publish Canary Release
+    runs-on: ubuntu-latest
+    permissions:
+      contents: write
+    steps:
+      - name: Download merged artifacts
+        uses: actions/download-artifact@v7
+        with:
+          name: merged-release
+          path: release
+
+      - name: List final artifacts
+        run: ls -R release
+
+      - name: Create Canary Release
+        uses: softprops/action-gh-release@v1
+        with:
+          tag_name: ${{ needs.calculate-version.outputs.tag }}
+          name: 'Desktop Canary ${{ needs.calculate-version.outputs.tag }}'
+          prerelease: true
+          body: |
+            ## 🐤 Canary Build — ${{ needs.calculate-version.outputs.tag }}
+
+            > Automated canary build from `canary` branch.
+
+            ### ⚠️ Important Notes
+
+            - **This is an automated canary build and is NOT intended for production use.**
+            - Canary builds are triggered by `build`/`fix`/`style` commits on the `canary` branch.
+            - May contain **unstable or incomplete changes**. **Use at your own risk.**
+            - It is strongly recommended to **back up your data** before using a canary build.
+
+            ### 📦 Installation
+
+            Download the appropriate installer for your platform from the assets below.
+
+            | Platform | File |
+            |----------|------|
+            | macOS (Apple Silicon) | `.dmg` (arm64) |
+            | macOS (Intel) | `.dmg` (x64) |
+            | Windows | `.exe` |
+            | Linux | `.AppImage` / `.deb` |
+          files: |
+            release/latest*
+            release/*.dmg*
+            release/*.zip*
+            release/*.exe*
+            release/*.AppImage
+            release/*.deb*
+            release/*.snap*
+            release/*.rpm*
+            release/*.tar.gz*
+        env:
+          GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
+
+  # ============================================
+  # 清理旧的 Canary Releases (保留最近 7 个)
+  # ============================================
+  cleanup-old-canaries:
+    needs: [publish-release]
+    name: Cleanup Old Canary Releases
+    runs-on: ubuntu-latest
+    permissions:
+      contents: write
+    steps:
+      - name: Delete old canary releases
+        uses: actions/github-script@v7
+        with:
+          script: |
+            const { data: releases } = await github.rest.repos.listReleases({
+              owner: context.repo.owner,
+              repo: context.repo.repo,
+              per_page: 100,
+            });
+
+            const canaryReleases = releases
+              .filter(r => r.tag_name.includes('-canary.'))
+              .sort((a, b) => new Date(b.created_at) - new Date(a.created_at));
+
+            const toDelete = canaryReleases.slice(7);
+
+            for (const release of toDelete) {
+              console.log(`🗑️ Deleting old canary release: ${release.tag_name}`);
+
+              // Delete the release
+              await github.rest.repos.deleteRelease({
+                owner: context.repo.owner,
+                repo: context.repo.repo,
+                release_id: release.id,
+              });
+
+              // Delete the tag
+              try {
+                await github.rest.git.deleteRef({
+                  owner: context.repo.owner,
+                  repo: context.repo.repo,
+                  ref: `tags/${release.tag_name}`,
+                });
+              } catch (e) {
+                console.log(`⚠️ Could not delete tag ${release.tag_name}: ${e.message}`);
+              }
+            }
+
+            console.log(`✅ Cleanup complete. Kept ${Math.min(canaryReleases.length, 7)} canary releases, deleted ${toDelete.length}.`);

.github/scripts/workflows/release-desktop-stable.yml

@@ -84,6 +84,8 @@ jobs:
     steps:
       - name: Check release info
         id: check
+        env:
+          RELEASE_BODY: ${{ github.event.release.body || '' }}
         run: |
           # 判断触发方式
           if [ "${{ github.event_name }}" == "workflow_dispatch" ]; then
@@ -100,7 +102,7 @@ jobs:
             version="${version#v}"
             echo "is_manual=false" >> $GITHUB_OUTPUT
             echo "version=${version}" >> $GITHUB_OUTPUT
-            release_body="${{ github.event.release.body }}"
+            release_body="${RELEASE_BODY:-}"
             {
               echo "release_notes<<EOF"
               printf '%s\n' "$release_body"

.github/scripts/workflows/sync-main-to-canary.yaml

@@ -0,0 +1,128 @@
+name: 🔄 Branch Synchronization
+
+on:
+  push:
+    branches:
+      - main
+
+permissions:
+  contents: write
+  pull-requests: write
+
+concurrency:
+  group: sync-main-to-canary
+  cancel-in-progress: true
+
+jobs:
+  sync-branches:
+    runs-on: ubuntu-latest
+    steps:
+      - name: Checkout repository
+        uses: actions/checkout@v6
+        with:
+          fetch-depth: 0
+          token: ${{ secrets.GH_TOKEN }}
+
+      - name: Set up Git
+        run: |
+          git config --global user.name 'lobehubbot'
+          git config --global user.email 'i@lobehub.com'
+
+      - name: Sync main to canary
+        if: github.ref == 'refs/heads/main'
+        run: |
+          # Find existing open sync PR by head branch prefix
+          EXISTING_PR=$(gh pr list --base canary --state open --json number,headRefName \
+            --jq '[.[] | select(.headRefName | startswith("sync/main-to-canary-"))][0] // empty')
+          EXISTING_PR_NUMBER=$(echo "$EXISTING_PR" | jq -r '.number // empty' 2>/dev/null)
+
+          # Refresh remote refs to avoid stale comparisons
+          git fetch origin canary main
+
+          # Check if there are actual changes to sync
+          if [ "$(git rev-parse origin/main)" = "$(git rev-parse origin/canary)" ]; then
+            echo "No changes to sync"
+            exit 0
+          fi
+
+          close_stale_pr() {
+            if [ -n "$EXISTING_PR_NUMBER" ]; then
+              gh pr close "$EXISTING_PR_NUMBER" --comment "Superseded by $1." --delete-branch || true
+            fi
+          }
+
+          # 1) Fast-forward: canary is ancestor of main → just move canary pointer
+          if git merge-base --is-ancestor origin/canary origin/main; then
+            echo "canary is ancestor of main, fast-forwarding"
+            git checkout canary
+            git reset --hard origin/main
+            if git push origin canary; then
+              close_stale_pr "fast-forward push"
+              exit 0
+            fi
+            echo "Fast-forward push failed, falling back to merge"
+          fi
+
+          # 2) Merge: canary has unique commits but no conflicts
+          git checkout canary
+          git reset --hard origin/canary
+          if git merge origin/main --no-edit; then
+            echo "Merge succeeded, pushing directly"
+            if git push origin canary; then
+              close_stale_pr "direct merge push"
+              exit 0
+            fi
+
+            # Direct push failed (e.g. non-fast-forward race), fall back to PR
+            echo "Direct push failed, falling back to PR"
+            SYNC_BRANCH="sync/main-to-canary-$(date +'%Y%m%d')-${GITHUB_RUN_ID}"
+            git checkout -B "$SYNC_BRANCH"
+            git push origin "$SYNC_BRANCH" -f
+            gh pr create \
+              --base canary \
+              --head "$SYNC_BRANCH" \
+              --title "🚀 release: sync main branch to canary" \
+              --body "Automatic sync from main to canary. Direct push failed, please merge this PR." || true
+            exit 0
+          fi
+
+          # 3) Conflicts: create or update PR for manual resolution
+          echo "Merge conflicts detected, creating PR"
+          git merge --abort
+
+          if [ -n "$EXISTING_PR_NUMBER" ]; then
+            gh pr comment "$EXISTING_PR_NUMBER" --body "New commits on \`main\`. Please pull latest \`origin/main\` into this branch to include them."
+            echo "Commented on existing PR #$EXISTING_PR_NUMBER"
+          else
+            SYNC_BRANCH="sync/main-to-canary-$(date +'%Y%m%d')-${GITHUB_RUN_ID}"
+            git checkout -B "$SYNC_BRANCH" origin/canary
+            if ! git merge origin/main --no-edit; then
+              git add -A
+              git commit --no-edit -m "chore: merge main into canary (has conflicts to resolve)"
+            fi
+            git push origin "$SYNC_BRANCH" -f
+
+            printf '%s\n' \
+              'Automatic sync from main to canary. Merge conflicts detected.' \
+              '' \
+              '**Resolution steps:**' \
+              '```bash' \
+              'git fetch origin' \
+              "git checkout $SYNC_BRANCH" \
+              'git merge origin/main' \
+              '# Resolve conflicts' \
+              'git add -A && git commit' \
+              'git push' \
+              '```' \
+              '' \
+              '> Do NOT merge canary into a main-based branch — always merge main INTO the canary-based branch to keep a clean commit graph.' \
+              > /tmp/pr-body.md
+
+            gh pr create \
+              --base canary \
+              --head "$SYNC_BRANCH" \
+              --title "🚀 release: sync main branch to canary" \
+              --body-file /tmp/pr-body.md
+          fi
+        env:
+          GH_TOKEN: ${{ secrets.GH_TOKEN }}

.github/workflows/sync-main-to-canary.yaml

@@ -1,46 +0,0 @@
-name: 🔄 Branch Synchronization
-
-on:
-  push:
-    branches:
-      - main
-
-permissions:
-  contents: write
-  pull-requests: write
-
-jobs:
-  sync-branches:
-    runs-on: ubuntu-latest
-    steps:
-      - name: Checkout repository
-        uses: actions/checkout@v6
-        with:
-          fetch-depth: 0
-
-      - name: Set up Git
-        run: |
-          git config --global user.name 'lobehubbot'
-          git config --global user.email 'i@lobehub.com'
-
-      - name: Prepare sync branch
-        id: branch
-        run: |
-          echo "SYNC_BRANCH_MAIN_CANARY=sync/main-to-canary-$(date +'%Y%m%d')" >> $GITHUB_ENV
-
-      - name: Sync main to canary
-        if: github.ref == 'refs/heads/main'
-        run: |
-          # Sync main to canary
-          git checkout main
-          SYNC_BRANCH_CANARY=${{ env.SYNC_BRANCH_MAIN_CANARY }}
-          git checkout -B $SYNC_BRANCH_CANARY
-          DIFF=$(git diff origin/canary...)
-          if [ -z "$DIFF" ]; then
-            echo "No changes to sync"
-            exit 0
-          fi
-          git push origin $SYNC_BRANCH_CANARY -f
-          gh pr create --base canary --head $SYNC_BRANCH_CANARY --title "Sync main branch to canary branch" --body "Automatic sync" || exit 0
-        env:
-          GH_TOKEN: ${{ secrets.GH_TOKEN }}

.gitignore

@@ -83,6 +83,7 @@ public/sw*
 public/swe-worker*
 
 # Generated files
+public/spa/
 public/*.js
 public/sitemap.xml
 public/sitemap-index.xml
@@ -127,4 +128,7 @@ out
 i18n-unused-keys-report.json
 .vitest-reports
 
-pnpm-lock.yaml
+pnpm-lock.yaml
+.turbo
+
+spaHtmlTemplates.ts

.vscode/settings.json

@@ -53,7 +53,8 @@
     "typescriptreact"
   ],
   "typescript.tsdk": "node_modules/typescript/lib",
-  "vitest.maximumConfigs": 20,
+  "vitest.disableWorkspaceWarning": true,
+  "vitest.maximumConfigs": 10,
   "workbench.editor.customLabels.patterns": {
     "**/app/**/[[]*[]]/[[]*[]]/page.tsx": "${dirname(2)}/${dirname(1)}/${dirname} • page component",
     "**/app/**/[[]*[]]/page.tsx": "${dirname(1)}/${dirname} • page component",

Dockerfile

@@ -76,6 +76,7 @@ COPY patches ./patches
 # bring in desktop workspace manifest so pnpm can resolve it
 COPY apps/desktop/src/main/package.json ./apps/desktop/src/main/package.json
 
+
 RUN set -e && \
     if [ "${USE_CN_MIRROR:-false}" = "true" ]; then \
         export SENTRYCLI_CDNURL="https://npmmirror.com/mirrors/sentry-cli"; \
@@ -116,6 +117,8 @@ COPY --from=base /distroless/ /
 # Automatically leverage output traces to reduce image size
 # https://nextjs.org/docs/advanced-features/output-file-tracing
 COPY --from=builder /app/.next/standalone /app/
+# Copy SPA build output (Vite)
+COPY --from=builder /app/public/spa /app/public/spa
 # Copy Next export output for desktop renderer
 COPY --from=builder /app/apps/desktop/dist/next /app/apps/desktop/dist/next
 

apps/desktop/electron-builder.mjs

@@ -1,9 +1,10 @@
-import dotenv from 'dotenv';
 import fs from 'node:fs/promises';
 import os from 'node:os';
 import path from 'node:path';
 import { fileURLToPath } from 'node:url';
 
+import dotenv from 'dotenv';
+
 import {
   copyNativeModules,
   copyNativeModulesToSource,
@@ -27,9 +28,11 @@ const updateServerUrl = process.env.UPDATE_SERVER_URL;
 console.log(`🚄 Build Version ${packageJSON.version}, Channel: ${channel}`);
 console.log(`🏗️ Building for architecture: ${arch}`);
 
+// Channel identity derived solely from UPDATE_CHANNEL env var.
+// Adding a new channel won't break stable detection.
+const isStable = !channel || channel === 'stable';
 const isNightly = channel === 'nightly';
-const isBeta = packageJSON.name.includes('beta');
-const isStable = !isNightly && !isBeta;
+const isBeta = channel === 'beta';
 
 // 根据 channel 配置不同的 publish provider
 // - Stable + UPDATE_SERVER_URL: 使用 generic (自定义 HTTP 服务器)
@@ -80,9 +83,10 @@ const protocolScheme = getProtocolScheme();
 
 // Determine icon file based on version type
 const getIconFileName = () => {
-  if (isNightly) return 'Icon-nightly';
+  if (isStable) return 'Icon';
   if (isBeta) return 'Icon-beta';
-  return 'Icon';
+  // nightly, canary, and any future pre-release channels share nightly icon
+  return 'Icon-nightly';
 };
 
 /**
@@ -196,6 +200,16 @@ const config = {
 
   dmg: {
     artifactName: '${productName}-${version}-${arch}.${ext}',
+    background: 'resources/dmg.png',
+    contents: [
+      { type: 'file', x: 150, y: 240 },
+      { type: 'link', path: '/Applications', x: 450, y: 240 },
+    ],
+    iconSize: 80,
+    window: {
+      height: 400,
+      width: 600,
+    },
   },
 
   electronDownload: {
@@ -208,6 +222,7 @@ const config = {
     // Ensure Next export assets are packaged
     'dist/next/**/*',
     '!resources/locales',
+    '!resources/dmg.png',
     '!dist/next/docs',
     '!dist/next/packages',
     '!dist/next/.next/server/app/sitemap',
@@ -249,15 +264,10 @@ const config = {
     hardenedRuntime: hasAppleCertificate,
     notarize: hasAppleCertificate,
     ...(hasAppleCertificate ? {} : { identity: null }),
-    target:
-      // 降低构建时间，nightly 只打 dmg
-      // 根据当前机器架构只构建对应架构的包
-      isNightly
-        ? [{ arch: [arch === 'arm64' ? 'arm64' : 'x64'], target: 'dmg' }]
-        : [
-            { arch: [arch === 'arm64' ? 'arm64' : 'x64'], target: 'dmg' },
-            { arch: [arch === 'arm64' ? 'arm64' : 'x64'], target: 'zip' },
-          ],
+    target: [
+      { arch: [arch === 'arm64' ? 'arm64' : 'x64'], target: 'dmg' },
+      { arch: [arch === 'arm64' ? 'arm64' : 'x64'], target: 'zip' },
+    ],
   },
   npmRebuild: true,
   nsis: {

apps/desktop/native-deps.config.mjs

@@ -33,7 +33,7 @@ const isDarwin = getTargetPlatform() === 'darwin';
  */
 export const nativeModules = [
   // macOS-only native modules
-  ...(isDarwin ? ['node-mac-permissions'] : []),
+  ...(isDarwin ? ['node-mac-permissions', 'electron-liquid-glass'] : []),
   '@napi-rs/canvas',
   // Add more native modules here as needed
 ];

apps/desktop/package.json

@@ -41,6 +41,7 @@
   },
   "dependencies": {
     "@napi-rs/canvas": "^0.1.70",
+    "electron-liquid-glass": "^1.1.1",
     "electron-updater": "^6.6.2",
     "electron-window-state": "^5.0.3",
     "fetch-socks": "^1.3.2",
@@ -77,7 +78,7 @@
     "electron-store": "^8.2.0",
     "electron-vite": "^4.0.1",
     "es-toolkit": "^1.43.0",
-    "eslint": "^9.18.0",
+    "eslint": "10.0.0",
     "execa": "^9.6.1",
     "fast-glob": "^3.3.3",
     "fix-path": "^5.0.0",
@@ -111,4 +112,4 @@
       "node-mac-permissions"
     ]
   }
-}
+}

apps/desktop/src/main/appBrowsers.ts

@@ -18,7 +18,6 @@ export const appBrowsers = {
     path: '/',
     showOnInit: true,
     titleBarStyle: 'hidden',
-    vibrancy: 'under-window',
     width: 1200,
   },
   devtools: {
@@ -31,7 +30,6 @@ export const appBrowsers = {
     parentIdentifier: 'app',
     path: '/desktop/devtools',
     titleBarStyle: 'hiddenInset',
-    vibrancy: 'under-window',
     width: 1000,
   },
 } satisfies Record<string, BrowserWindowOpts>;
@@ -39,7 +37,6 @@ export const appBrowsers = {
 // Window templates for multi-instance windows
 export interface WindowTemplate {
   allowMultipleInstances: boolean;
-  // Include common BrowserWindow options
   autoHideMenuBar?: boolean;
   baseIdentifier: string;
   basePath: string;
@@ -51,22 +48,8 @@ export interface WindowTemplate {
   showOnInit?: boolean;
   title?: string;
   titleBarStyle?: 'hidden' | 'default' | 'hiddenInset' | 'customButtonsOnHover';
-  vibrancy?:
-    | 'appearance-based'
-    | 'content'
-    | 'fullscreen-ui'
-    | 'header'
-    | 'hud'
-    | 'menu'
-    | 'popover'
-    | 'selection'
-    | 'sheet'
-    | 'sidebar'
-    | 'titlebar'
-    | 'tooltip'
-    | 'under-page'
-    | 'under-window'
-    | 'window';
+  // Note: vibrancy / visualEffectState / transparent are intentionally omitted.
+  // Platform visual effects are managed exclusively by WindowThemeManager.
   width?: number;
 }
 
@@ -81,7 +64,6 @@ export const windowTemplates = {
     minWidth: 400,
     parentIdentifier: 'app',
     titleBarStyle: 'hidden',
-    vibrancy: 'under-window',
     width: 900,
   },
 } satisfies Record<string, WindowTemplate>;

apps/desktop/src/main/const/env.ts

@@ -11,6 +11,15 @@ export const isMac = macOS();
 export const isWindows = windows();
 export const isLinux = linux();
 
+function getIsMacTahoe(): boolean {
+  if (!isMac) return false;
+  // macOS 26 (Tahoe) corresponds to Darwin kernel 25.x
+  const darwinMajor = parseInt(os.release().split('.')[0], 10);
+  return darwinMajor >= 25;
+}
+
+export const isMacTahoe = getIsMacTahoe();
+
 function getIsWindows11() {
   if (!isWindows) return false;
   // Get OS version (e.g., "10.0.22621")

apps/desktop/src/main/controllers/LocalFileCtr.ts

@@ -1,33 +1,37 @@
-/* eslint-disable unicorn/no-array-push-push */
-import {
-  EditLocalFileParams,
-  EditLocalFileResult,
-  GlobFilesParams,
-  GlobFilesResult,
-  GrepContentParams,
-  GrepContentResult,
-  ListLocalFileParams,
-  LocalMoveFilesResultItem,
-  LocalReadFileParams,
-  LocalReadFileResult,
-  LocalReadFilesParams,
-  LocalSearchFilesParams,
-  MoveLocalFilesParams,
-  OpenLocalFileParams,
-  OpenLocalFolderParams,
-  RenameLocalFileResult,
-  ShowSaveDialogParams,
-  ShowSaveDialogResult,
-  WriteLocalFileParams,
-} from '@lobechat/electron-client-ipc';
-import { SYSTEM_FILES_TO_IGNORE, loadFile } from '@lobechat/file-loaders';
-import { createPatch } from 'diff';
-import { dialog, shell } from 'electron';
 import { constants } from 'node:fs';
-import { access, mkdir, readFile, readdir, rename, stat, writeFile } from 'node:fs/promises';
+import { access, mkdir, readdir, readFile, rename, stat, writeFile } from 'node:fs/promises';
 import * as path from 'node:path';
 
-import { FileResult, SearchOptions } from '@/modules/fileSearch';
+import {
+  type EditLocalFileParams,
+  type EditLocalFileResult,
+  type GlobFilesParams,
+  type GlobFilesResult,
+  type GrepContentParams,
+  type GrepContentResult,
+  type ListLocalFileParams,
+  type LocalMoveFilesResultItem,
+  type LocalReadFileParams,
+  type LocalReadFileResult,
+  type LocalReadFilesParams,
+  type LocalSearchFilesParams,
+  type MoveLocalFilesParams,
+  type OpenLocalFileParams,
+  type OpenLocalFolderParams,
+  type PickFileParams,
+  type PickFileResult,
+  type RenameLocalFileResult,
+  type ShowOpenDialogParams,
+  type ShowOpenDialogResult,
+  type ShowSaveDialogParams,
+  type ShowSaveDialogResult,
+  type WriteLocalFileParams,
+} from '@lobechat/electron-client-ipc';
+import { loadFile, SYSTEM_FILES_TO_IGNORE } from '@lobechat/file-loaders';
+import { createPatch } from 'diff';
+import { dialog, shell } from 'electron';
+
+import { type FileResult, type SearchOptions } from '@/modules/fileSearch';
 import ContentSearchService from '@/services/contentSearchSrv';
 import FileSearchService from '@/services/fileSearchSrv';
 import { makeSureDirExist } from '@/utils/file-system';
@@ -85,6 +89,67 @@ export default class LocalFileCtr extends ControllerModule {
     }
   }
 
+  @IpcMethod()
+  async handleShowOpenDialog({
+    filters,
+    multiple,
+    title,
+  }: ShowOpenDialogParams): Promise<ShowOpenDialogResult> {
+    logger.debug('Showing open dialog:', { filters, multiple, title });
+
+    const result = await dialog.showOpenDialog({
+      filters,
+      properties: multiple ? ['openFile', 'multiSelections'] : ['openFile'],
+      title,
+    });
+
+    logger.debug('Open dialog result:', { canceled: result.canceled, filePaths: result.filePaths });
+
+    return {
+      canceled: result.canceled,
+      filePaths: result.filePaths,
+    };
+  }
+
+  @IpcMethod()
+  async handlePickFile({ filters, title }: PickFileParams): Promise<PickFileResult> {
+    logger.debug('Picking file:', { filters, title });
+
+    const result = await dialog.showOpenDialog({
+      filters,
+      properties: ['openFile'],
+      title,
+    });
+
+    if (result.canceled || result.filePaths.length === 0) {
+      return { canceled: true };
+    }
+
+    const filePath = result.filePaths[0];
+    const data = await readFile(filePath);
+    const name = path.basename(filePath);
+    const ext = path.extname(filePath).toLowerCase().slice(1);
+
+    const MIME_MAP: Record<string, string> = {
+      avif: 'image/avif',
+      gif: 'image/gif',
+      jpeg: 'image/jpeg',
+      jpg: 'image/jpeg',
+      png: 'image/png',
+      svg: 'image/svg+xml',
+      webp: 'image/webp',
+    };
+
+    return {
+      canceled: false,
+      file: {
+        data: new Uint8Array(data),
+        mimeType: MIME_MAP[ext] || 'application/octet-stream',
+        name,
+      },
+    };
+  }
+
   @IpcMethod()
   async handleShowSaveDialog({
     defaultPath,

apps/desktop/src/main/core/browser/Browser.ts

@@ -110,7 +110,18 @@ export default class Browser {
   // ==================== Window Creation ====================
 
   private createBrowserWindow(): BrowserWindow {
-    const { title, width, height, ...rest } = this.options;
+    const {
+      title,
+      width,
+      height,
+      // Strip platform visual effect props — these are managed exclusively
+      // by WindowThemeManager.getPlatformConfig() to prevent config leaking
+      // from appBrowsers/windowTemplates into the BrowserWindow constructor.
+      vibrancy: _vibrancy,
+      visualEffectState: _visualEffectState,
+      transparent: _transparent,
+      ...rest
+    } = this.options;
 
     const resolvedState = this.stateManager.resolveState({ height, width });
     logger.info(`Creating new BrowserWindow instance: ${this.identifier}`);
@@ -125,9 +136,6 @@ export default class Browser {
       height: resolvedState.height,
       show: false,
       title,
-
-      vibrancy: 'sidebar',
-      visualEffectState: 'active',
       webPreferences: {
         backgroundThrottling: false,
         contextIsolation: true,
@@ -138,6 +146,7 @@ export default class Browser {
       width: resolvedState.width,
       x: resolvedState.x,
       y: resolvedState.y,
+      // Platform visual config is the SOLE source of vibrancy / transparency / titleBarOverlay.
       ...this.themeManager.getPlatformConfig(),
     });
   }
@@ -145,7 +154,7 @@ export default class Browser {
   private setupWindow(browserWindow: BrowserWindow): void {
     logger.debug(`[${this.identifier}] BrowserWindow instance created.`);
 
-    // Setup theme management
+    // Setup theme management (includes liquid glass lifecycle on macOS Tahoe)
     this.themeManager.attach(browserWindow);
 
     // Setup network interceptors

apps/desktop/src/main/core/browser/BrowserManager.ts

@@ -211,10 +211,10 @@ export class BrowserManager {
     const identifier = options.identifier;
     this.browsers.set(identifier, browser);
 
-    // 记录 WebContents 和 identifier 的映射
+    // Record the mapping between WebContents and identifier
     this.webContentsMap.set(browser.browserWindow.webContents, identifier);
 
-    // 当窗口关闭时清理映射
+    // Clean up the mapping when the window is closed
     browser.browserWindow.on('close', () => {
       if (browser.webContents) this.webContentsMap.delete(browser.webContents);
     });

apps/desktop/src/main/core/browser/WindowThemeManager.ts

@@ -1,9 +1,12 @@
-import { TITLE_BAR_HEIGHT } from '@lobechat/desktop-bridge';
-import { BrowserWindow, BrowserWindowConstructorOptions, nativeTheme } from 'electron';
 import { join } from 'node:path';
 
+import { TITLE_BAR_HEIGHT } from '@lobechat/desktop-bridge';
+import { type BrowserWindow, type BrowserWindowConstructorOptions, nativeTheme } from 'electron';
+
 import { buildDir } from '@/const/dir';
-import { isDev, isMac, isWindows } from '@/const/env';
+import { isDev, isMac, isMacTahoe, isWindows } from '@/const/env';
+import { createLogger } from '@/utils/logger';
+
 import {
   BACKGROUND_DARK,
   BACKGROUND_LIGHT,
@@ -11,7 +14,6 @@ import {
   SYMBOL_COLOR_LIGHT,
   THEME_CHANGE_DELAY,
 } from '../../const/theme';
-import { createLogger } from '@/utils/logger';
 
 const logger = createLogger('core:WindowThemeManager');
 
@@ -26,6 +28,18 @@ interface WindowsThemeConfig {
   titleBarStyle: 'hidden';
 }
 
+// Lazy-load liquid glass only on macOS Tahoe to avoid import errors on other platforms.
+// Dynamic require is intentional: native .node addons cannot be loaded via
+// async import() and must be synchronously required at module init time.
+let liquidGlass: typeof import('electron-liquid-glass').default | undefined;
+if (isMacTahoe) {
+  try {
+    liquidGlass = require('electron-liquid-glass');
+  } catch {
+    // Native module not available (e.g. wrong architecture or missing binary)
+  }
+}
+
 /**
  * Manages window theme configuration and visual effects
  */
@@ -34,6 +48,7 @@ export class WindowThemeManager {
   private browserWindow?: BrowserWindow;
   private listenerSetup = false;
   private boundHandleThemeChange: () => void;
+  private liquidGlassViewId?: number;
 
   constructor(identifier: string) {
     this.identifier = identifier;
@@ -52,12 +67,21 @@ export class WindowThemeManager {
   // ==================== Lifecycle ====================
 
   /**
-   * Attach to a browser window and setup theme handling
+   * Attach to a browser window and setup theme handling.
+   * Owns the full visual effect lifecycle including liquid glass on macOS Tahoe.
    */
   attach(browserWindow: BrowserWindow): void {
     this.browserWindow = browserWindow;
     this.setupThemeListener();
     this.applyVisualEffects();
+
+    // Liquid glass must be applied after window content loads (native view needs
+    // a rendered surface). The effect persists across subsequent in-window navigations.
+    if (this.useLiquidGlass) {
+      browserWindow.webContents.once('did-finish-load', () => {
+        this.applyLiquidGlass();
+      });
+    }
   }
 
   /**
@@ -69,6 +93,7 @@ export class WindowThemeManager {
       this.listenerSetup = false;
       logger.debug(`[${this.identifier}] Theme listener cleaned up.`);
     }
+    this.liquidGlassViewId = undefined;
     this.browserWindow = undefined;
   }
 
@@ -81,6 +106,13 @@ export class WindowThemeManager {
     return nativeTheme.shouldUseDarkColors;
   }
 
+  /**
+   * Whether liquid glass is available and should be used
+   */
+  get useLiquidGlass(): boolean {
+    return isMacTahoe && !!liquidGlass;
+  }
+
   /**
    * Get platform-specific theme configuration for window creation
    */
@@ -92,8 +124,19 @@ export class WindowThemeManager {
       // Calculate traffic light position to center vertically in title bar
       // Traffic light buttons are approximately 12px tall
       const trafficLightY = Math.round((TITLE_BAR_HEIGHT - 12) / 2);
+
+      if (this.useLiquidGlass) {
+        // Liquid glass requires transparent window and must NOT use vibrancy — they conflict.
+        return {
+          trafficLightPosition: { x: 12, y: trafficLightY },
+          transparent: true,
+        };
+      }
+
       return {
         trafficLightPosition: { x: 12, y: trafficLightY },
+        vibrancy: 'sidebar',
+        visualEffectState: 'active',
       };
     }
     return {};
@@ -135,58 +178,37 @@ export class WindowThemeManager {
     logger.debug(`[${this.identifier}] App theme mode changed, reapplying visual effects.`);
     setTimeout(() => {
       this.applyVisualEffects();
-      this.applyWindowsTitleBarOverlay();
     }, THEME_CHANGE_DELAY);
   }
 
   // ==================== Visual Effects ====================
 
-  private resolveWindowsIsDarkModeFromElectron(): boolean {
+  /**
+   * Resolve dark mode from Electron theme source for runtime visual effect updates.
+   * Checks explicit themeSource first to handle app-level theme overrides correctly.
+   */
+  private resolveIsDarkMode(): boolean {
     if (nativeTheme.themeSource === 'dark') return true;
     if (nativeTheme.themeSource === 'light') return false;
     return nativeTheme.shouldUseDarkColors;
   }
 
   /**
-   * Apply Windows title bar overlay based on Electron theme mode.
-   * Mirror the structure of `applyVisualEffects`, but only updates title bar overlay.
-   */
-  private applyWindowsTitleBarOverlay(): void {
-    if (!this.browserWindow || this.browserWindow.isDestroyed()) return;
-
-    logger.debug(`[${this.identifier}] Applying Windows title bar overlay`);
-    const isDarkMode = this.resolveWindowsIsDarkModeFromElectron();
-
-    try {
-      if (!isWindows) return;
-
-      this.browserWindow.setTitleBarOverlay(this.getWindowsTitleBarOverlay(isDarkMode));
-
-      logger.debug(
-        `[${this.identifier}] Windows title bar overlay applied successfully (dark mode: ${isDarkMode})`,
-      );
-    } catch (error) {
-      logger.error(`[${this.identifier}] Failed to apply Windows title bar overlay:`, error);
-    }
-  }
-
-  /**
-   * Apply visual effects based on current theme
+   * Apply visual effects based on current theme.
+   * Single entry point for ALL platform visual effects.
    */
   applyVisualEffects(): void {
     if (!this.browserWindow || this.browserWindow.isDestroyed()) return;
 
-    logger.debug(`[${this.identifier}] Applying visual effects for platform`);
-    const isDarkMode = this.isDarkMode;
+    const isDarkMode = this.resolveIsDarkMode();
+    logger.debug(`[${this.identifier}] Applying visual effects (dark: ${isDarkMode})`);
 
     try {
       if (isWindows) {
         this.applyWindowsVisualEffects(isDarkMode);
+      } else if (isMac) {
+        this.applyMacVisualEffects();
       }
-
-      logger.debug(
-        `[${this.identifier}] Visual effects applied successfully (dark mode: ${isDarkMode})`,
-      );
     } catch (error) {
       logger.error(`[${this.identifier}] Failed to apply visual effects:`, error);
     }
@@ -207,4 +229,44 @@ export class WindowThemeManager {
     this.browserWindow.setBackgroundColor(config.backgroundColor);
     this.browserWindow.setTitleBarOverlay(config.titleBarOverlay);
   }
+
+  /**
+   * Apply macOS visual effects.
+   * - Tahoe+: liquid glass auto-adapts to dark mode; ensure it's applied if not yet.
+   * - Pre-Tahoe: vibrancy is managed natively by Electron, no runtime action needed.
+   */
+  private applyMacVisualEffects(): void {
+    if (!this.browserWindow) return;
+
+    if (this.useLiquidGlass) {
+      // Attempt apply if not yet done (e.g. initial load failed, or window recreated)
+      this.applyLiquidGlass();
+    }
+  }
+
+  // ==================== Liquid Glass ====================
+
+  /**
+   * Apply liquid glass native view to the window.
+   * Idempotent — guards against double-application via `liquidGlassViewId`.
+   */
+  applyLiquidGlass(): void {
+    if (!this.useLiquidGlass || !liquidGlass) return;
+    if (!this.browserWindow || this.browserWindow.isDestroyed()) return;
+    if (this.liquidGlassViewId !== undefined) return;
+
+    try {
+      // Ensure traffic light buttons remain visible with transparent window
+      this.browserWindow.setWindowButtonVisibility(true);
+
+      const handle = this.browserWindow.getNativeWindowHandle();
+
+      this.liquidGlassViewId = liquidGlass.addView(handle);
+      liquidGlass.unstable_setVariant(this.liquidGlassViewId, 15);
+
+      logger.info(`[${this.identifier}] Liquid glass applied (viewId: ${this.liquidGlassViewId})`);
+    } catch (error) {
+      logger.error(`[${this.identifier}] Failed to apply liquid glass:`, error);
+    }
+  }
 }

apps/desktop/src/main/core/browser/__tests__/Browser.test.ts

@@ -1,7 +1,7 @@
 import { afterEach, beforeEach, describe, expect, it, vi } from 'vitest';
 
-import type { App as AppCore } from '../../App';
-import Browser, { BrowserWindowOpts } from '../Browser';
+import { type App as AppCore } from '../../App';
+import Browser, { type BrowserWindowOpts } from '../Browser';
 
 // Use vi.hoisted to define mocks before hoisting
 const { mockBrowserWindow, mockNativeTheme, mockIpcMain, mockScreen, MockBrowserWindow } =
@@ -100,6 +100,7 @@ vi.mock('@/const/dir', () => ({
 vi.mock('@/const/env', () => ({
   isDev: false,
   isMac: false,
+  isMacTahoe: false,
   isWindows: true,
 }));
 
@@ -605,9 +606,9 @@ describe('Browser', () => {
       const keepAliveBrowser = new Browser(keepAliveOptions, mockApp);
 
       // Get the new close handler
-      const keepAliveCloseHandler = mockBrowserWindow.on.mock.calls
-        .filter((call) => call[0] === 'close')
-        .pop()?.[1];
+      const keepAliveCloseHandler = mockBrowserWindow.on.mock.calls.findLast(
+        (call) => call[0] === 'close',
+      )?.[1];
 
       const mockEvent = { preventDefault: vi.fn() };
       keepAliveCloseHandler(mockEvent);

apps/desktop/src/main/core/browser/__tests__/WindowThemeManager.test.ts

@@ -13,6 +13,7 @@ const { mockNativeTheme, mockBrowserWindow } = vi.hoisted(() => ({
     off: vi.fn(),
     on: vi.fn(),
     shouldUseDarkColors: false,
+    themeSource: 'system' as string,
   },
 }));
 
@@ -35,6 +36,8 @@ vi.mock('@/const/dir', () => ({
 
 vi.mock('@/const/env', () => ({
   isDev: false,
+  isMac: false,
+  isMacTahoe: false,
   isWindows: true,
 }));
 
@@ -58,6 +61,7 @@ describe('WindowThemeManager', () => {
     vi.useFakeTimers();
 
     mockNativeTheme.shouldUseDarkColors = false;
+    mockNativeTheme.themeSource = 'system';
     mockBrowserWindow.isDestroyed.mockReturnValue(false);
 
     manager = new WindowThemeManager('test-window');

apps/desktop/src/main/core/infrastructure/IoCContainer.ts

@@ -1,5 +1,5 @@
 /**
- * 存储应用中需要用装饰器的类
+ * Stores classes in the application that require decorators
  */
 export class IoCContainer {
   static shortcuts: WeakMap<any, { methodName: string; name: string }[]> = new WeakMap();

apps/desktop/src/main/core/infrastructure/StaticFileServerManager.ts

@@ -36,7 +36,7 @@ export class StaticFileServerManager {
   }
 
   /**
-   * 初始化静态文件管理器
+   * Initialize the static file manager
    */
   async initialize(): Promise<void> {
     if (this.isInitialized) {
@@ -47,7 +47,7 @@ export class StaticFileServerManager {
     logger.info('Initializing StaticFileServerManager');
 
     try {
-      // 启动 HTTP 文件服务器
+      // Start the HTTP file server
       await this.startHttpServer();
 
       this.isInitialized = true;
@@ -61,17 +61,17 @@ export class StaticFileServerManager {
   }
 
   /**
-   * 启动 HTTP 文件服务器
+   * Start the HTTP file server
    */
   private async startHttpServer(): Promise<void> {
     try {
-      // 使用 get-port-please 获取可用端口
+      // Use get-port-please to find an available port
       this.serverPort = await getPort({
-        // 备用端口
+        // Fallback port
         host: '127.0.0.1',
 
         port: 33_250,
-        // 首选端口
+        // Preferred ports
         ports: [33_251, 33_252, 33_253, 33_254, 33_255],
       });
 
@@ -79,7 +79,7 @@ export class StaticFileServerManager {
 
       return new Promise((resolve, reject) => {
         const server = createServer(async (req, res) => {
-          // 设置请求超时
+          // Set request timeout
           req.setTimeout(30_000, () => {
             logger.warn('Request timeout, closing connection');
             if (!res.destroyed && !res.headersSent) {
@@ -88,7 +88,7 @@ export class StaticFileServerManager {
             }
           });
 
-          // 监听客户端断开连接
+          // Listen for client disconnection
           req.on('close', () => {
             logger.debug('Client disconnected during request processing');
           });
@@ -98,7 +98,7 @@ export class StaticFileServerManager {
           } catch (error) {
             logger.error('Unhandled error in HTTP request handler:', error);
 
-            // 尝试发送错误响应，但确保不会导致进一步错误
+            // Attempt to send error response, but ensure it does not cause further errors
             try {
               if (!res.destroyed && !res.headersSent) {
                 res.writeHead(500, { 'Content-Type': 'text/plain' });
@@ -110,7 +110,7 @@ export class StaticFileServerManager {
           }
         });
 
-        // 监听指定端口
+        // Listen on the specified port
         server.listen(this.serverPort, '127.0.0.1', () => {
           this.httpServer = server;
           logger.info(`HTTP file server started on port ${this.serverPort}`);
@@ -129,21 +129,21 @@ export class StaticFileServerManager {
   }
 
   /**
-   * 处理 HTTP 请求
+   * Handle HTTP requests
    */
   private async handleHttpRequest(req: any, res: any): Promise<void> {
     try {
-      // 检查响应是否已经结束
+      // Check if the response has already ended
       if (res.destroyed || res.headersSent) {
         logger.warn('Response already ended, skipping request processing');
         return;
       }
 
-      // 获取请求的 Origin 并设置 CORS
+      // Get the request Origin and set CORS
       const origin = req.headers.origin || req.headers.referer;
       const allowedOrigin = getAllowedOrigin(origin);
 
-      // 处理 CORS 预检请求
+      // Handle CORS preflight requests
       if (req.method === 'OPTIONS') {
         res.writeHead(204, {
           'Access-Control-Allow-Headers': 'Content-Type',
@@ -160,12 +160,12 @@ export class StaticFileServerManager {
       logger.debug(`Request method: ${req.method}`);
       logger.debug(`Request headers: ${JSON.stringify(req.headers)}`);
 
-      // 提取File path：从 /desktop-file/path/to/file.png 中提取相对路径
-      let filePath = decodeURIComponent(url.pathname.slice(1)); // 移除开头的 /
+      // Extract file path: extract the relative path from /desktop-file/path/to/file.png
+      let filePath = decodeURIComponent(url.pathname.slice(1)); // Remove the leading /
       logger.debug(`Initial file path after decode: ${filePath}`);
 
-      // 如果路径以 desktop-file/ 开头，则移除该前缀
-      const prefixWithoutSlash = LOCAL_STORAGE_URL_PREFIX.slice(1) + '/'; // 移除开头的 / 并添加结尾的 /
+      // If the path starts with desktop-file/, remove that prefix
+      const prefixWithoutSlash = LOCAL_STORAGE_URL_PREFIX.slice(1) + '/'; // Remove the leading / and add a trailing /
       logger.debug(`Prefix to remove: ${prefixWithoutSlash}`);
 
       if (filePath.startsWith(prefixWithoutSlash)) {
@@ -182,7 +182,7 @@ export class StaticFileServerManager {
         return;
       }
 
-      // 使用 FileService 获取文件
+      // Use FileService to retrieve the file
       const desktopPath = `desktop://${filePath}`;
       logger.debug(`Attempting to get file: ${desktopPath}`);
       const fileResult = await this.fileService.getFile(desktopPath);
@@ -190,13 +190,13 @@ export class StaticFileServerManager {
         `File retrieved successfully, mime type: ${fileResult.mimeType}, size: ${fileResult.content.byteLength} bytes`,
       );
 
-      // 再次检查响应状态
+      // Check the response status again
       if (res.destroyed || res.headersSent) {
         logger.warn('Response ended during file processing');
         return;
       }
 
-      // 设置响应头
+      // Set response headers
       res.writeHead(200, {
         'Access-Control-Allow-Origin': allowedOrigin,
         'Cache-Control': 'public, max-age=31536000',
@@ -204,7 +204,7 @@ export class StaticFileServerManager {
         'Content-Type': fileResult.mimeType,
       });
 
-      // 发送文件内容
+      // Send file content
       res.end(Buffer.from(fileResult.content));
 
       logger.debug(`HTTP file served successfully: desktop://${filePath}`);
@@ -212,14 +212,14 @@ export class StaticFileServerManager {
       logger.error(`Error serving HTTP file: ${error}`);
       logger.error(`Error stack: ${error.stack}`);
 
-      // 检查响应是否仍然可写
+      // Check if the response is still writable
       if (!res.destroyed && !res.headersSent) {
         try {
-          // 获取请求的 Origin 并设置 CORS（错误响应也需要！）
+          // Get the request Origin and set CORS (error responses also need this!)
           const origin = req.headers.origin || req.headers.referer;
           const allowedOrigin = getAllowedOrigin(origin);
 
-          // 判断是否是文件未找到错误
+          // Determine whether it is a file not found error
           if (error.name === 'FileNotFoundError') {
             res.writeHead(404, {
               'Access-Control-Allow-Origin': allowedOrigin,
@@ -255,7 +255,7 @@ export class StaticFileServerManager {
   }
 
   /**
-   * 销毁静态文件管理器
+   * Destroy the static file manager
    */
   destroy() {
     logger.info('Destroying StaticFileServerManager');

apps/desktop/src/main/core/ui/TrayManager.ts

@@ -67,56 +67,56 @@ export class TrayManager {
   }
 
   /**
-   * 通过标识符获取托盘实例
-   * @param identifier 托盘标识符
+   * Retrieve a tray instance by identifier
+   * @param identifier Tray identifier
    */
   retrieveByIdentifier(identifier: TrayIdentifiers) {
-    logger.debug(`通过标识符获取托盘: ${identifier}`);
+    logger.debug(`Retrieving tray by identifier: ${identifier}`);
     return this.trays.get(identifier);
   }
 
   /**
-   * 向所有托盘广播消息
-   * @param event 事件名称
-   * @param data 事件数据
+   * Broadcast a message to all trays
+   * @param event Event name
+   * @param data Event data
    */
   broadcastToAllTrays = <T extends MainBroadcastEventKey>(
     event: T,
     data: MainBroadcastParams<T>,
   ) => {
-    logger.debug(`向所有托盘广播事件 ${event}`);
+    logger.debug(`Broadcasting event ${event} to all trays`);
     this.trays.forEach((tray) => {
       tray.broadcast(event, data);
     });
   };
 
   /**
-   * 向指定托盘广播消息
-   * @param identifier 托盘标识符
-   * @param event 事件名称
-   * @param data 事件数据
+   * Broadcast a message to a specific tray
+   * @param identifier Tray identifier
+   * @param event Event name
+   * @param data Event data
    */
   broadcastToTray = <T extends MainBroadcastEventKey>(
     identifier: TrayIdentifiers,
     event: T,
     data: MainBroadcastParams<T>,
   ) => {
-    logger.debug(`向托盘 ${identifier} 广播事件 ${event}`);
+    logger.debug(`Broadcasting event ${event} to tray ${identifier}`);
     this.trays.get(identifier)?.broadcast(event, data);
   };
 
   /**
-   * 获取或创建托盘实例
-   * @param options 托盘选项
+   * Retrieve or create a tray instance
+   * @param options Tray options
    */
   private retrieveOrInitialize(options: TrayOptions) {
     let tray = this.trays.get(options.identifier as TrayIdentifiers);
     if (tray) {
-      logger.debug(`获取现有托盘: ${options.identifier}`);
+      logger.debug(`Retrieved existing tray: ${options.identifier}`);
       return tray;
     }
 
-    logger.debug(`创建新托盘: ${options.identifier}`);
+    logger.debug(`Creating new tray: ${options.identifier}`);
     tray = new Tray(options, this.app);
 
     this.trays.set(options.identifier as TrayIdentifiers, tray);
@@ -125,10 +125,10 @@ export class TrayManager {
   }
 
   /**
-   * 销毁所有托盘
+   * Destroy all trays
    */
   destroyAll() {
-    logger.debug('销毁所有托盘');
+    logger.debug('Destroying all trays');
     this.trays.forEach((tray) => {
       tray.destroy();
     });

apps/desktop/src/main/menus/index.ts

@@ -24,7 +24,7 @@ export const createMenuImpl = (app: App): IMenuPlatform => {
     }
 
     default: {
-      // 提供一个备用或抛出错误
+      // Provide a fallback or throw an error
       console.warn(
         `Unsupported platform for menu: ${currentPlatform}, using Windows implementation as fallback.`,
       );

apps/desktop/src/main/services/fileSrv.ts

@@ -158,7 +158,7 @@ export default class FileService extends ServiceModule {
   async getFile(path: string): Promise<{ content: ArrayBuffer; mimeType: string }> {
     logger.info(`Getting file content: ${path}`);
     try {
-      // 处理desktop://路径
+      // Handle desktop:// paths
       if (!path.startsWith('desktop://')) {
         logger.error(`Invalid desktop file path: ${path}`);
         throw new Error(`Invalid desktop file path: ${path}`);
@@ -208,7 +208,7 @@ export default class FileService extends ServiceModule {
             logger.error(
               `Both legacy and fallback paths failed. Legacy error: ${(firstError as Error).message}, Fallback error: ${(fallbackError as Error).message}`,
             );
-            throw firstError; // 抛出原始错误
+            throw firstError; // Re-throw the original error
           }
         } else {
           throw firstError;
@@ -286,7 +286,7 @@ export default class FileService extends ServiceModule {
   async deleteFile(path: string): Promise<{ success: boolean }> {
     logger.info(`Deleting file: ${path}`);
     try {
-      // 处理desktop://路径
+      // Handle desktop:// paths
       if (!path.startsWith('desktop://')) {
         logger.error(`Invalid desktop file path: ${path}`);
         throw new Error(`Invalid desktop file path: ${path}`);
@@ -333,7 +333,7 @@ export default class FileService extends ServiceModule {
             logger.error(
               `Both legacy and fallback deletion failed. Legacy error: ${(firstError as Error).message}, Fallback error: ${(fallbackError as Error).message}`,
             );
-            throw firstError; // 抛出原始错误
+            throw firstError; // Re-throw the original error
           }
         } else {
           throw firstError;

apps/desktop/src/preload/electronApi.test.ts

@@ -51,7 +51,7 @@ describe('setupElectronApi', () => {
     });
   });
 
-  it('should expose lobeEnv with darwinMajorVersion', () => {
+  it('should expose lobeEnv with darwinMajorVersion and isMacTahoe', () => {
     setupElectronApi();
 
     const call = mockContextBridgeExposeInMainWorld.mock.calls.find((i) => i[0] === 'lobeEnv');
@@ -63,6 +63,9 @@ describe('setupElectronApi', () => {
       exposedEnv.darwinMajorVersion === undefined ||
         typeof exposedEnv.darwinMajorVersion === 'number',
     ).toBe(true);
+
+    expect(Object.prototype.hasOwnProperty.call(exposedEnv, 'isMacTahoe')).toBe(true);
+    expect(typeof exposedEnv.isMacTahoe).toBe('boolean');
   });
 
   it('should expose both APIs in correct order', () => {

apps/desktop/src/preload/electronApi.ts

@@ -22,9 +22,10 @@ export const setupElectronApi = () => {
 
   const os = require('node:os');
   const osInfo = os.release();
-  const darwinMajorVersion = osInfo.split('.')[0];
+  const darwinMajorVersion = Number(osInfo.split('.')[0]);
 
   contextBridge.exposeInMainWorld('lobeEnv', {
-    darwinMajorVersion: Number(darwinMajorVersion),
+    darwinMajorVersion,
+    isMacTahoe: process.platform === 'darwin' && darwinMajorVersion >= 25,
   });
 };

docs/development/database-schema.dbml

@@ -201,6 +201,7 @@ table async_tasks {
   type text
   status text
   error jsonb
+  inference_id text
   user_id text [not null]
   duration integer
   parent_id uuid
@@ -213,6 +214,7 @@ table async_tasks {
     user_id [name: 'async_tasks_user_id_idx']
     parent_id [name: 'async_tasks_parent_id_idx']
     (type, status) [name: 'async_tasks_type_status_idx']
+    inference_id [name: 'async_tasks_inference_id_idx']
     metadata [name: 'async_tasks_metadata_idx']
   }
 }
@@ -479,6 +481,7 @@ table generation_topics {
   user_id text [not null]
   title text
   cover_url text
+  type varchar(32) [not null, default: 'image']
   accessed_at "timestamp with time zone" [not null, default: `now()`]
   created_at "timestamp with time zone" [not null, default: `now()`]
   updated_at "timestamp with time zone" [not null, default: `now()`]

e2e/src/steps/home/sidebarAgent.steps.ts

@@ -10,7 +10,7 @@ import { Given, Then, When } from '@cucumber/cucumber';
 import { expect } from '@playwright/test';
 
 import { TEST_USER } from '../../support/seedTestUser';
-import { CustomWorld, WAIT_TIMEOUT } from '../../support/world';
+import { type CustomWorld, WAIT_TIMEOUT } from '../../support/world';
 
 // ============================================
 // Helper Functions
@@ -23,67 +23,29 @@ async function inputNewName(
 ): Promise<void> {
   await this.page.waitForTimeout(300);
 
-  // Try to find the popover input
-  const popoverInputSelectors = [
-    '.ant-popover-inner input',
-    '.ant-popover-content input',
-    '.ant-popover input',
-  ];
+  // Primary: find input inside EditingPopover (data-testid) or antd Popover
+  const renameInput = this.page
+    .locator('[data-testid="editing-popover"] input, .ant-popover input')
+    .first();
 
-  let renameInput = null;
+  await renameInput.waitFor({ state: 'visible', timeout: 5000 });
+  await renameInput.click();
+  await renameInput.clear();
+  await renameInput.fill(newName);
 
-  for (const selector of popoverInputSelectors) {
-    try {
-      const locator = this.page.locator(selector).first();
-      await locator.waitFor({ state: 'visible', timeout: 2000 });
-      renameInput = locator;
-      break;
-    } catch {
-      // Try next selector
-    }
-  }
-
-  if (!renameInput) {
-    // Fallback: find any visible input
-    const allInputs = this.page.locator('input:visible');
-    const count = await allInputs.count();
-
-    for (let i = 0; i < count; i++) {
-      const input = allInputs.nth(i);
-      const placeholder = (await input.getAttribute('placeholder').catch(() => '')) || '';
-      if (placeholder.includes('Search') || placeholder.includes('搜索')) continue;
-
-      const isInPopover = await input.evaluate((el) => {
-        return el.closest('.ant-popover') !== null || el.closest('[class*="popover"]') !== null;
-      });
-
-      if (isInPopover || count <= 2) {
-        renameInput = input;
-        break;
-      }
-    }
-  }
-
-  if (renameInput) {
-    await renameInput.click();
-    await renameInput.clear();
-    await renameInput.fill(newName);
-
-    if (pressEnter) {
-      await renameInput.press('Enter');
-    } else {
-      await this.page.click('body', { position: { x: 10, y: 10 } });
-    }
+  if (pressEnter) {
+    await renameInput.press('Enter');
   } else {
-    // Keyboard fallback
-    await this.page.keyboard.press('Meta+A');
-    await this.page.waitForTimeout(50);
-    await this.page.keyboard.type(newName, { delay: 20 });
-
-    if (pressEnter) {
-      await this.page.keyboard.press('Enter');
-    } else {
-      await this.page.click('body', { position: { x: 10, y: 10 } });
+    // Click the save button (ActionIcon with Check icon) next to the input
+    const saveButton = this.page
+      .locator('[data-testid="editing-popover"] svg.lucide-check, .ant-popover svg.lucide-check')
+      .first();
+    try {
+      await saveButton.waitFor({ state: 'visible', timeout: 2000 });
+      await saveButton.click();
+    } catch {
+      // Fallback: press Enter to save
+      await renameInput.press('Enter');
     }
   }
 

e2e/src/steps/home/starter.steps.ts

@@ -1,3 +1,4 @@
+/* eslint-disable  no-console */
 /**
  * Home Starter Steps
  *
@@ -61,7 +62,9 @@ When('用户点击创建 Agent 按钮', async function (this: CustomWorld) {
 
   await expect(createAgentButton).toBeVisible({ timeout: WAIT_TIMEOUT });
   await createAgentButton.click();
-  await this.page.waitForTimeout(500);
+
+  // Wait for mode switch animation and ChatInput scroll-into-view to settle
+  await this.page.waitForTimeout(800);
 
   console.log('   ✅ 已点击创建 Agent 按钮');
 });
@@ -76,7 +79,9 @@ When('用户点击创建 Group 按钮', async function (this: CustomWorld) {
 
   await expect(createGroupButton).toBeVisible({ timeout: WAIT_TIMEOUT });
   await createGroupButton.click();
-  await this.page.waitForTimeout(500);
+
+  // Wait for mode switch animation and ChatInput scroll-into-view to settle
+  await this.page.waitForTimeout(800);
 
   console.log('   ✅ 已点击创建 Group 按钮');
 });
@@ -89,7 +94,9 @@ When('用户点击写作按钮', async function (this: CustomWorld) {
 
   await expect(writeButton).toBeVisible({ timeout: WAIT_TIMEOUT });
   await writeButton.click();
-  await this.page.waitForTimeout(500);
+
+  // Wait for mode switch animation and ChatInput scroll-into-view to settle
+  await this.page.waitForTimeout(800);
 
   console.log('   ✅ 已点击写作按钮');
 });
@@ -97,27 +104,14 @@ When('用户点击写作按钮', async function (this: CustomWorld) {
 When('用户在输入框中输入 {string}', async function (this: CustomWorld, message: string) {
   console.log(`   📍 Step: 在输入框中输入 "${message}"...`);
 
-  // The chat input is a contenteditable editor, need to click first then type
+  // The chat input is a contenteditable editor, need to click first then type.
+  // Target the contenteditable element INSIDE the ChatInput container directly,
+  // since clicking the container might hit the action bar/footer area instead.
   const chatInputContainer = this.page.locator('[data-testid="chat-input"]').first();
+  await expect(chatInputContainer).toBeVisible({ timeout: WAIT_TIMEOUT });
 
-  // If data-testid not found, try alternative selectors
-  let inputFound = false;
-  if ((await chatInputContainer.count()) > 0) {
-    await chatInputContainer.click();
-    inputFound = true;
-  } else {
-    // Try to find the editor by its contenteditable attribute
-    const editor = this.page.locator('[contenteditable="true"]').first();
-    if ((await editor.count()) > 0) {
-      await editor.click();
-      inputFound = true;
-    }
-  }
-
-  if (!inputFound) {
-    throw new Error('Could not find chat input');
-  }
-
+  const editor = chatInputContainer.locator('[contenteditable="true"]').first();
+  await editor.click();
   await this.page.waitForTimeout(300);
   await this.page.keyboard.type(message, { delay: 30 });
 
@@ -127,8 +121,9 @@ When('用户在输入框中输入 {string}', async function (this: CustomWorld,
 When('用户按 Enter 发送', { timeout: 30_000 }, async function (this: CustomWorld) {
   console.log('   📍 Step: 按 Enter 发送...');
 
-  // Wait for editor's debounced onChange (100ms default) to sync inputMessage to store
-  // Without this, inputMessage is empty and send() silently returns
+  // Wait for editor's debounced onChange (100ms default) to sync inputMessage to store.
+  // The send() function reads directly from the editor as a fallback, but this wait
+  // ensures maximum reliability.
   await this.page.waitForTimeout(200);
 
   // Listen for navigation to capture the agent/group ID

eslint-suppressions.json

@@ -1,77 +1,26 @@
 {
-  "src/app/[variants]/(desktop)/desktop-onboarding/features/WelcomeStep.tsx": {
-    "@eslint-react/no-nested-component-definitions": {
+  "src/app/(backend)/api/dev/memory-user-memory/benchmark-locomo/route.ts": {
+    "no-console": {
+      "count": 6
+    }
+  },
+  "src/app/(backend)/api/webhooks/logto/route.ts": {
+    "no-console": {
       "count": 1
     }
   },
-  "src/app/[variants]/(main)/agent/profile/features/Header/AgentPublishButton/PublishButton.tsx": {
-    "import-x/consistent-type-specifier-style": {
+  "src/app/(backend)/trpc/async/[trpc]/route.ts": {
+    "no-console": {
       "count": 1
     }
   },
-  "src/app/[variants]/(main)/community/(detail)/agent/features/Details/Capabilities/PluginItem.tsx": {
-    "simple-import-sort/imports": {
+  "src/app/(backend)/trpc/mobile/[trpc]/route.ts": {
+    "no-console": {
       "count": 1
     }
   },
-  "src/app/[variants]/(main)/community/(detail)/agent/features/Header.tsx": {
-    "simple-import-sort/imports": {
-      "count": 1
-    }
-  },
-  "src/app/[variants]/(main)/community/components/VirtuosoGridList/index.tsx": {
-    "@eslint-react/no-nested-component-definitions": {
-      "count": 2
-    }
-  },
-  "src/app/[variants]/(main)/home/_layout/Body/Agent/Modals/ConfigGroupModal/GroupItem.tsx": {
-    "import-x/consistent-type-specifier-style": {
-      "count": 1
-    }
-  },
-  "src/app/[variants]/(main)/home/_layout/Body/Agent/Modals/ConfigGroupModal/index.tsx": {
-    "@typescript-eslint/consistent-type-imports": {
-      "count": 1
-    },
-    "simple-import-sort/imports": {
-      "count": 1
-    }
-  },
-  "src/app/[variants]/(main)/home/features/RecentPage/Item.tsx": {
-    "regexp/no-super-linear-backtracking": {
-      "count": 1
-    }
-  },
-  "src/app/[variants]/(main)/home/features/index.tsx": {
-    "@eslint-react/no-nested-component-definitions": {
-      "count": 1
-    }
-  },
-  "src/app/[variants]/(main)/memory/features/GridView/index.tsx": {
-    "@eslint-react/no-nested-component-definitions": {
-      "count": 1
-    }
-  },
-  "src/app/[variants]/(main)/resource/features/hooks/useResourceManagerUrlSync.ts": {
-    "react-hooks/exhaustive-deps": {
-      "count": 1
-    }
-  },
-  "src/app/[variants]/(main)/settings/provider/detail/ollama/CheckError.tsx": {
-    "regexp/no-dupe-characters-character-class": {
-      "count": 1
-    },
-    "regexp/no-obscure-range": {
-      "count": 1
-    }
-  },
-  "src/app/[variants]/onboarding/features/ResponseLanguageStep.tsx": {
-    "@eslint-react/no-nested-component-definitions": {
-      "count": 1
-    }
-  },
-  "src/app/[variants]/onboarding/features/TelemetryStep.tsx": {
-    "@eslint-react/no-nested-component-definitions": {
+  "src/app/(backend)/webapi/chat/[provider]/route.ts": {
+    "no-console": {
       "count": 1
     }
   },
@@ -88,6 +37,16 @@
       "count": 1
     }
   },
+  "src/components/DebugNode.tsx": {
+    "no-console": {
+      "count": 1
+    }
+  },
+  "src/components/FeedbackModal/index.tsx": {
+    "no-console": {
+      "count": 1
+    }
+  },
   "src/components/Loading/CircleLoading/index.tsx": {
     "unicorn/no-anonymous-default-export": {
       "count": 1
@@ -114,9 +73,6 @@
     }
   },
   "src/envs/auth.ts": {
-    "perfectionist/sort-interfaces": {
-      "count": 19
-    },
     "sort-keys-fix/sort-keys-fix": {
       "count": 1
     },
@@ -150,6 +106,21 @@
       "count": 1
     }
   },
+  "src/features/ChatInput/ActionBar/Tools/KlavisServerItem.tsx": {
+    "no-console": {
+      "count": 2
+    }
+  },
+  "src/features/ChatInput/ActionBar/Tools/LobehubSkillServerItem.tsx": {
+    "no-console": {
+      "count": 3
+    }
+  },
+  "src/features/CommandMenu/SearchResults.tsx": {
+    "no-console": {
+      "count": 1
+    }
+  },
   "src/features/Conversation/Error/OllamaBizError/index.tsx": {
     "regexp/no-dupe-characters-character-class": {
       "count": 1
@@ -158,13 +129,8 @@
       "count": 1
     }
   },
-  "src/features/Conversation/Messages/CompressedGroup/index.tsx": {
-    "import-x/consistent-type-specifier-style": {
-      "count": 1
-    }
-  },
-  "src/features/Conversation/Messages/Supervisor/components/ContentBlock.tsx": {
-    "simple-import-sort/imports": {
+  "src/features/Conversation/store/slices/message/action/sendMessage.ts": {
+    "no-console": {
       "count": 1
     }
   },
@@ -183,11 +149,6 @@
       "count": 1
     }
   },
-  "src/features/NavPanel/SideBarHeaderLayout.tsx": {
-    "@eslint-react/dom/no-flush-sync": {
-      "count": 1
-    }
-  },
   "src/features/PluginsUI/Render/utils/iframeOnReady.test.ts": {
     "unicorn/no-invalid-remove-event-listener": {
       "count": 1
@@ -228,7 +189,20 @@
       "count": 1
     }
   },
+  "src/hooks/useAgentOwnershipCheck.ts": {
+    "no-console": {
+      "count": 6
+    }
+  },
+  "src/hooks/useHotkeys/useHotkeyById.ts": {
+    "no-console": {
+      "count": 1
+    }
+  },
   "src/layout/AuthProvider/MarketAuth/oidc.ts": {
+    "no-console": {
+      "count": 17
+    },
     "prefer-const": {
       "count": 1
     }
@@ -241,6 +215,11 @@
       "count": 1
     }
   },
+  "src/libs/next/proxy/define-config.ts": {
+    "no-console": {
+      "count": 1
+    }
+  },
   "src/libs/observability/traceparent.test.ts": {
     "import/first": {
       "count": 1
@@ -254,6 +233,16 @@
       "count": 1
     }
   },
+  "src/libs/swr/localStorageProvider.ts": {
+    "no-console": {
+      "count": 1
+    }
+  },
+  "src/libs/traces/index.ts": {
+    "no-console": {
+      "count": 1
+    }
+  },
   "src/libs/trpc/middleware/openTelemetry.test.ts": {
     "import/first": {
       "count": 1
@@ -287,6 +276,16 @@
       "count": 2
     }
   },
+  "src/server/routers/lambda/agent.ts": {
+    "no-console": {
+      "count": 1
+    }
+  },
+  "src/server/routers/lambda/aiAgent.ts": {
+    "no-console": {
+      "count": 1
+    }
+  },
   "src/server/routers/lambda/aiChat.ts": {
     "prefer-const": {
       "count": 1
@@ -302,32 +301,26 @@
       "count": 2
     }
   },
+  "src/server/routers/lambda/knowledge.ts": {
+    "no-console": {
+      "count": 1
+    }
+  },
   "src/server/routers/lambda/ragEval.ts": {
     "sort-keys-fix/sort-keys-fix": {
       "count": 1
     }
   },
+  "src/server/routers/lambda/sessionGroup.ts": {
+    "no-console": {
+      "count": 1
+    }
+  },
   "src/server/routers/lambda/user.ts": {
     "sort-keys-fix/sort-keys-fix": {
       "count": 2
     }
   },
-  "src/server/routers/lambda/userMemory.ts": {
-    "@typescript-eslint/consistent-type-imports": {
-      "count": 1
-    },
-    "import-x/no-duplicates": {
-      "count": 2
-    },
-    "simple-import-sort/imports": {
-      "count": 1
-    }
-  },
-  "src/server/routers/tools/_helpers/scheduleToolCallReport.test.ts": {
-    "simple-import-sort/imports": {
-      "count": 1
-    }
-  },
   "src/server/routers/tools/mcp.ts": {
     "sort-keys-fix/sort-keys-fix": {
       "count": 1
@@ -431,16 +424,26 @@
       "count": 7
     }
   },
+  "src/server/services/webhookUser/index.ts": {
+    "no-console": {
+      "count": 2
+    }
+  },
   "src/services/_url.ts": {
     "sort-keys-fix/sort-keys-fix": {
       "count": 1
     }
   },
-  "src/services/chat/mecha/contextEngineering.ts": {
-    "sort-keys-fix/sort-keys-fix": {
+  "src/services/models.ts": {
+    "no-console": {
       "count": 1
     }
   },
+  "src/services/tableViewer/client.ts": {
+    "no-console": {
+      "count": 2
+    }
+  },
   "src/store/agent/slices/cron/action.ts": {
     "no-unused-private-class-members": {
       "count": 1
@@ -485,14 +488,6 @@
       "count": 1
     }
   },
-  "src/store/chat/slices/aiChat/actions/__tests__/StreamingHandler.test.ts": {
-    "import-x/consistent-type-specifier-style": {
-      "count": 1
-    },
-    "unused-imports/no-unused-imports": {
-      "count": 1
-    }
-  },
   "src/store/chat/slices/aiChat/actions/conversationControl.ts": {
     "no-unused-private-class-members": {
       "count": 1
@@ -538,6 +533,11 @@
       "count": 1
     }
   },
+  "src/store/chat/slices/message/supervisor.ts": {
+    "no-console": {
+      "count": 5
+    }
+  },
   "src/store/chat/slices/operation/types.ts": {
     "sort-keys-fix/sort-keys-fix": {
       "count": 1
@@ -680,6 +680,11 @@
       "count": 1
     }
   },
+  "src/store/file/slices/chat/action.ts": {
+    "no-console": {
+      "count": 1
+    }
+  },
   "src/store/file/slices/chunk/action.ts": {
     "no-unused-private-class-members": {
       "count": 1
@@ -710,6 +715,11 @@
       "count": 1
     }
   },
+  "src/store/home/slices/homeInput/action.ts": {
+    "no-console": {
+      "count": 1
+    }
+  },
   "src/store/image/slices/generationConfig/initialState.ts": {
     "sort-keys-fix/sort-keys-fix": {
       "count": 1
@@ -733,6 +743,11 @@
       "count": 1
     }
   },
+  "src/store/session/slices/homeInput/action.ts": {
+    "no-console": {
+      "count": 1
+    }
+  },
   "src/store/session/slices/session/action.ts": {
     "typescript-sort-keys/interface": {
       "count": 1
@@ -746,8 +761,13 @@
       "count": 1
     }
   },
-  "src/store/tool/slices/builtin/executors/index.ts": {
-    "import-x/consistent-type-specifier-style": {
+  "src/store/tool/slices/klavisStore/action.ts": {
+    "no-console": {
+      "count": 1
+    }
+  },
+  "src/store/tool/slices/mcpStore/action.ts": {
+    "no-console": {
       "count": 1
     }
   },
@@ -779,4 +799,4 @@
       "count": 1
     }
   }
-}
+}

eslint.config.mjs

@@ -1,6 +1,10 @@
+import { fileURLToPath } from 'node:url';
+
 import { eslint } from '@lobehub/lint';
 import { flat as mdxFlat } from 'eslint-plugin-mdx';
 
+const tsconfigRootDir = fileURLToPath(new URL('.', import.meta.url));
+
 export default eslint(
   {
     ignores: [
@@ -40,6 +44,13 @@ export default eslint(
     next: true,
     react: 'next',
   },
+  {
+    languageOptions: {
+      parserOptions: {
+        tsconfigRootDir,
+      },
+    },
+  },
   // Global rule overrides
   {
     rules: {
@@ -81,4 +92,11 @@ export default eslint(
       'unicorn/prefer-top-level-await': 0,
     },
   },
+  // E2E and test files - allow console.log for debugging
+  {
+    files: ['e2e/**/*', '**/*.test.ts', '**/*.test.tsx'],
+    rules: {
+      'no-console': 0,
+    },
+  },
 );

index.html

@@ -0,0 +1,22 @@
+<!doctype html>
+<html lang="<!--LOCALE-->" dir="<!--DIR-->">
+  <head>
+    <meta charset="utf-8" />
+    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
+    <style>
+      #root {
+        height: 100%;
+      }
+    </style>
+    <!--SEO_META-->
+  </head>
+  <body>
+    <div id="root"></div>
+    <script>
+      // window.__SERVER_CONFIG__ = <!--SERVER_CONFIG-->;
+      window.__SERVER_CONFIG__ = undefined; /* SERVER_CONFIG */
+    </script>
+    <!--ANALYTICS_SCRIPTS-->
+    <script type="module" src="/src/spa/entry.desktop.tsx"></script>
+  </body>
+</html>

index.mobile.html

@@ -0,0 +1,16 @@
+<!doctype html>
+<html lang="<!--LOCALE-->" dir="<!--DIR-->">
+  <head>
+    <meta charset="utf-8" />
+    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
+    <!--SEO_META-->
+  </head>
+  <body>
+    <div id="root"></div>
+    <script>
+      window.__SERVER_CONFIG__ = undefined; /* SERVER_CONFIG */
+    </script>
+    <!--ANALYTICS_SCRIPTS-->
+    <script type="module" src="/src/spa/entry.mobile.tsx"></script>
+  </body>
+</html>

locales/ar/common.json

@@ -143,6 +143,7 @@
   "cmdk.keywords.stats": "إحصائيات تحليلات بيانات",
   "cmdk.keywords.submitIssue": "مشكلة خلل عطل ملاحظات",
   "cmdk.keywords.usage": "الاستخدام الإحصائيات الاستهلاك الحصة",
+  "cmdk.keywords.video": "فيديو،إنشاء،سيدانص،كلينغ",
   "cmdk.memory": "الذاكرة",
   "cmdk.mentionAgent": "اذكر الوكيل",
   "cmdk.navigate": "تنقل",
@@ -193,6 +194,7 @@
   "cmdk.themeLight": "فاتح",
   "cmdk.toOpen": "فتح",
   "cmdk.toSelect": "تحديد",
+  "cmdk.video": "فيديو بالذكاء الاصطناعي",
   "confirm": "تأكيد",
   "contact": "اتصل بنا",
   "copy": "نسخ",

locales/ar/components.json

@@ -43,6 +43,8 @@
   "FileManager.emptyStatus.or": "أو",
   "FileManager.emptyStatus.title": "اسحب الملفات أو المجلدات إلى هنا",
   "FileManager.noFolders": "لا توجد مجلدات متاحة",
+  "FileManager.search.noResults": "لم يتم العثور على ملفات",
+  "FileManager.search.placeholder": "ابحث في الملفات...",
   "FileManager.sort.dateAdded": "تاريخ الإضافة",
   "FileManager.sort.name": "الاسم",
   "FileManager.sort.size": "الحجم",

locales/ar/discover.json

@@ -150,6 +150,9 @@
   "groupAgents.tag": "مجموعة",
   "groupAgents.underReview": "قيد المراجعة",
   "home.communityAgents": "وكلاء المجتمع",
+  "home.creatorReward.action": "قدّم الآن",
+  "home.creatorReward.subtitle": "برنامج مكافآت المبدعين لعام 2026 أصبح متاحًا رسميًا.",
+  "home.creatorReward.title": "أنشئ. شارك. واحصل على مقابل.",
   "home.featuredAssistants": "وكلاء مميزون",
   "home.featuredModels": "نماذج مميزة",
   "home.featuredPlugins": "مهارات مميزة",
@@ -194,6 +197,8 @@
   "mcp.categories.tools.name": "أدوات مساعدة",
   "mcp.categories.travel-transport.description": "تخطيط السفر والمواصلات",
   "mcp.categories.travel-transport.name": "السفر والمواصلات",
+  "mcp.categories.utility.description": "خدمات التنبؤ بالطقس والأرصاد الجوية",
+  "mcp.categories.utility.name": "الخدمات",
   "mcp.categories.weather.description": "توقعات الطقس وخدمات الأرصاد الجوية",
   "mcp.categories.weather.name": "الطقس",
   "mcp.categories.web-search.description": "البحث على الويب واسترجاع المعلومات",
@@ -478,6 +483,10 @@
   "tab.plugin": "المهارة",
   "tab.provider": "المزود",
   "tab.user": "المستخدم",
+  "time.formatOtherYear": "D MMM، YYYY",
+  "time.formatThisYear": "D MMM",
+  "time.today": "اليوم",
+  "time.yesterday": "أمس",
   "user.agents": "الوكلاء",
   "user.downloads": "التنزيلات",
   "user.editProfile": "تعديل الملف الشخصي",

locales/ar/home.json

@@ -10,5 +10,6 @@
   "starter.deepResearch": "بحث معمق",
   "starter.developing": "قريبًا",
   "starter.image": "صورة",
+  "starter.seedance": "سيدانس 2.0",
   "starter.write": "كتابة"
 }

locales/ar/knowledgeBase.json

@@ -9,7 +9,10 @@
   "addToKnowledgeBase.title": "إضافة إلى المكتبة",
   "addToKnowledgeBase.totalFiles": "{{count}} ملف/ملفات محددة",
   "createNew.confirm": "إنشاء جديد",
-  "createNew.description.placeholder": "وصف المكتبة (اختياري)",
+  "createNew.description.label": "وصف المكتبة (اختياري)",
+  "createNew.description.placeholder": "يساعد الوصف نموذج اللغة الكبير على فهم مكتبتك بشكل أفضل",
+  "createNew.edit.confirm": "حفظ التغييرات",
+  "createNew.edit.title": "تعديل المكتبة",
   "createNew.formTitle": "المعلومات الأساسية",
   "createNew.name.placeholder": "اسم المكتبة",
   "createNew.name.required": "يرجى إدخال اسم المكتبة",

locales/ar/marketAuth.json

@@ -38,6 +38,10 @@
   "messages.success.submit": "تم التفويض بنجاح! يمكنك الآن نشر وكيلك.",
   "messages.success.upload": "تم التفويض بنجاح! يمكنك الآن نشر إصدار جديد.",
   "profileSetup.cancel": "إلغاء",
+  "profileSetup.confirmChangeUserId.cancel": "إلغاء",
+  "profileSetup.confirmChangeUserId.confirm": "تغيير معرف المستخدم",
+  "profileSetup.confirmChangeUserId.description": "بمجرد التبديل إلى @{{newId}}، يمكن لأي شخص المطالبة بمعرفك القديم @{{oldId}} وستتوقف جميع الروابط الحالية إلى ملفك الشخصي عن العمل. لا يمكن التراجع عن هذا الإجراء. هل أنت متأكد أنك تريد المتابعة؟",
+  "profileSetup.confirmChangeUserId.title": "تغيير معرف المستخدم؟",
   "profileSetup.descriptionEdit": "قم بتحديث معلومات ملفك الشخصي في المجتمع.",
   "profileSetup.descriptionFirstTime": "قم بإعداد ملفك لإكمال ملفك الشخصي في المجتمع.",
   "profileSetup.errors.fileTooLarge": "حجم الملف لا يمكن أن يتجاوز 2 ميغابايت",

locales/ar/modelProvider.json

@@ -260,8 +260,8 @@
   "providerModels.item.modelConfig.type.options.realtime": "دردشة فورية",
   "providerModels.item.modelConfig.type.options.stt": "تحويل الكلام إلى نص",
   "providerModels.item.modelConfig.type.options.text2music": "نص إلى موسيقى",
-  "providerModels.item.modelConfig.type.options.text2video": "نص إلى فيديو",
   "providerModels.item.modelConfig.type.options.tts": "تحويل النص إلى كلام",
+  "providerModels.item.modelConfig.type.options.video": "توليد الفيديو",
   "providerModels.item.modelConfig.type.placeholder": "يرجى اختيار نوع النموذج",
   "providerModels.item.modelConfig.type.title": "نوع النموذج",
   "providerModels.item.modelConfig.video.extra": "يُمكّن هذا الإعداد تكوين التعرف على الفيديو داخل التطبيق. يعتمد الدعم على النموذج نفسه. يرجى اختباره.",

locales/ar/models.json

@@ -74,7 +74,11 @@
   "MiniMax-M1.description": "نموذج استدلال داخلي جديد بسلسلة تفكير تصل إلى 80K ومدخلات حتى 1M، يقدم أداءً مماثلاً لأفضل النماذج العالمية.",
   "MiniMax-M2-Stable.description": "مصمم لتدفقات العمل البرمجية والوكلاء بكفاءة عالية، مع قدرة تزامن أعلى للاستخدام التجاري.",
   "MiniMax-M2.1-Lightning.description": "قدرات برمجة متعددة اللغات قوية وتجربة برمجة مطورة بالكامل. أسرع وأكثر كفاءة.",
+  "MiniMax-M2.1-highspeed.description": "قدرات برمجة متعددة اللغات قوية مع استنتاج أسرع وأكثر كفاءة.",
   "MiniMax-M2.1.description": "MiniMax-M2.1 هو نموذج مفتوح المصدر رائد من MiniMax، يركز على حل المهام الواقعية المعقدة. يتميز بقدرات برمجة متعددة اللغات والقدرة على أداء المهام المعقدة كوكلاء ذكي.",
+  "MiniMax-M2.5-Lightning.description": "M2.5 Lightning: نفس الأداء، أسرع وأكثر رشاقة (تقريباً 100 tps).",
+  "MiniMax-M2.5-highspeed.description": "نفس أداء M2.5 مع استنتاج أسرع بشكل ملحوظ.",
+  "MiniMax-M2.5.description": "أداء من الدرجة الأولى وفعالية تكلفة قصوى، يتعامل بسهولة مع المهام المعقدة (تقريباً 60 tps).",
   "MiniMax-M2.description": "مصمم خصيصًا للبرمجة الفعالة وتدفقات عمل الوكلاء.",
   "MiniMax-Text-01.description": "MiniMax-01 يقدم انتباهًا خطيًا واسع النطاق يتجاوز Transformers التقليدية، مع 456 مليار معامل و45.9 مليار مفعّلة في كل تمرير. يحقق أداءً من الدرجة الأولى ويدعم حتى 4 ملايين رمز سياقي (32× GPT-4o، 20× Claude-3.5-Sonnet).",
   "MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k.description": "MiniMax-M1 هو نموذج استدلال واسع النطاق بوزن مفتوح يستخدم انتباهًا هجينًا، يحتوي على 456 مليار معامل إجماليًا و~45.9 مليار مفعّلة لكل رمز. يدعم سياقًا يصل إلى 1M ويستخدم Flash Attention لتقليل FLOPs بنسبة 75% عند توليد 100K رمز مقارنة بـ DeepSeek R1. بهيكل MoE وتدريب RL هجين، يحقق أداءً رائدًا في الاستدلال طويل المدخلات ومهام هندسة البرمجيات الواقعية.",
@@ -107,6 +111,7 @@
   "Pro/moonshotai/Kimi-K2-Thinking.description": "Kimi K2 Thinking Turbo هو إصدار Turbo محسّن لسرعة الاستدلال والإنتاجية مع الحفاظ على قدرات التفكير متعدد الخطوات واستخدام الأدوات في K2 Thinking. إنه نموذج MoE يحتوي على حوالي 1 تريليون معلمة إجمالية، ويدعم سياقًا أصليًا بطول 256 ألف رمز، واستدعاء أدوات واسع النطاق ومستقر لسيناريوهات الإنتاج التي تتطلب زمن استجابة وتزامنًا صارمين.",
   "Pro/moonshotai/Kimi-K2.5.description": "Kimi K2.5 هو نموذج وكيل متعدد الوسائط مفتوح المصدر، مبني على Kimi-K2-Base، ومدرب على حوالي 1.5 تريليون رمز من النصوص والرؤية. يستخدم بنية MoE بعدد إجمالي 1 تريليون مع 32 مليار معلمات نشطة، ويدعم نافذة سياق تصل إلى 256 ألف، مما يدمج الفهم البصري واللغوي بسلاسة.",
   "Pro/zai-org/glm-4.7.description": "GLM-4.7 هو النموذج الرائد من الجيل الجديد لشركة Zhipu، يحتوي على 355 مليار معلمة إجمالية و32 مليار معلمة نشطة، وقد تم تطويره بالكامل في مجالات الحوار العام، والاستدلال، وقدرات الوكلاء. يعزز GLM-4.7 التفكير المتداخل ويقدم مفاهيم التفكير المحفوظ والتفكير على مستوى الدور.",
+  "Pro/zai-org/glm-5.description": "GLM-5 هو نموذج لغة كبير جديد من Z.ai، يركز على هندسة الأنظمة المعقدة ومهام الوكيل طويلة الأمد. توسعت معلمات النموذج إلى 744B معلمة (40B نشطة)، وتم دمج DeepSeek Sparse Attention.",
   "QwQ-32B-Preview.description": "Qwen QwQ هو نموذج بحث تجريبي يركز على تحسين الاستدلال.",
   "Qwen/QVQ-72B-Preview.description": "QVQ-72B-Preview هو نموذج بحث من Qwen يركز على الاستدلال البصري، يتميز بفهم المشاهد المعقدة وحل مسائل الرياضيات البصرية.",
   "Qwen/QwQ-32B-Preview.description": "Qwen QwQ هو نموذج بحث تجريبي يركز على تحسين استدلال الذكاء الاصطناعي.",
@@ -274,9 +279,9 @@
   "chatgpt-4o-latest.description": "ChatGPT-4o هو نموذج ديناميكي يتم تحديثه في الوقت الفعلي، يجمع بين الفهم العميق والقدرة على التوليد لتلبية احتياجات الاستخدام الواسعة مثل دعم العملاء والتعليم والدعم الفني.",
   "claude-2.0.description": "Claude 2 يقدم تحسينات رئيسية للمؤسسات، بما في ذلك سياق 200 ألف رمز، تقليل الهلوسة، دعم التعليمات النظامية، وميزة جديدة: استدعاء الأدوات.",
   "claude-2.1.description": "Claude 2 يقدم تحسينات رئيسية للمؤسسات، بما في ذلك سياق 200 ألف رمز، تقليل الهلوسة، دعم التعليمات النظامية، وميزة جديدة: استدعاء الأدوات.",
-  "claude-3-5-haiku-20241022.description": "Claude 3.5 Haiku هو أسرع نموذج من الجيل الجديد تقدمه Anthropic. مقارنةً بـ Claude 3 Haiku، فإنه يُظهر تحسنًا في المهارات ويتفوق على أكبر نموذج سابق Claude 3 Opus في العديد من اختبارات الذكاء.",
+  "claude-3-5-haiku-20241022.description": "Claude 3.5 Haiku هو أسرع نموذج من الجيل الجديد من Anthropic، يتميز بتحسينات في المهارات ويتفوق على النموذج الرائد السابق Claude 3 Opus في العديد من المعايير.",
   "claude-3-5-haiku-latest.description": "Claude 3.5 Haiku يقدم استجابات سريعة للمهام الخفيفة.",
-  "claude-3-7-sonnet-20250219.description": "Claude 3.7 Sonnet هو أذكى نموذج من Anthropic وأول نموذج هجيني للاستدلال في السوق. يمكنه تقديم ردود شبه فورية أو استدلالات متسلسلة خطوة بخطوة يمكن للمستخدمين متابعتها. يتميز Sonnet بقوة خاصة في البرمجة وعلوم البيانات والرؤية والمهام المعتمدة على الوكلاء.",
+  "claude-3-7-sonnet-20250219.description": "Claude Sonnet 3.7 هو أذكى نموذج من Anthropic وأول نموذج هجيني للاستدلال في السوق، يدعم الاستجابات الفورية أو التفكير المطول مع تحكم دقيق.",
   "claude-3-7-sonnet-latest.description": "Claude 3.7 Sonnet هو أحدث وأقوى نموذج من Anthropic للمهام المعقدة، يتميز بالأداء العالي، الذكاء، الطلاقة، والفهم العميق.",
   "claude-3-haiku-20240307.description": "Claude 3 Haiku هو أسرع وأصغر نموذج من Anthropic، مصمم لتقديم استجابات شبه فورية بأداء سريع ودقيق.",
   "claude-3-opus-20240229.description": "Claude 3 Opus هو أقوى نموذج من Anthropic للمهام المعقدة، يتميز بالأداء العالي، الذكاء، الطلاقة، والفهم.",
@@ -284,16 +289,17 @@
   "claude-3.5-sonnet.description": "يتميز Claude 3.5 Sonnet بقدرات عالية في البرمجة والكتابة والتفكير المعقد.",
   "claude-3.7-sonnet-thought.description": "Claude 3.7 Sonnet مزود بقدرات تفكير موسعة للمهام التي تتطلب استدلالًا معقدًا.",
   "claude-3.7-sonnet.description": "Claude 3.7 Sonnet هو إصدار مطور يتمتع بسياق موسع وقدرات محسّنة.",
-  "claude-haiku-4-5-20251001.description": "Claude Haiku 4.5 هو أسرع وأذكى نموذج Haiku من Anthropic، يتميز بسرعة فائقة وقدرة على الاستدلال الموسع.",
+  "claude-haiku-4-5-20251001.description": "Claude Haiku 4.5 هو أسرع وأذكى نموذج Haiku من Anthropic، يتميز بسرعة فائقة وقدرة على التفكير المتعمق.",
   "claude-haiku-4.5.description": "Claude Haiku 4.5 نموذج سريع وفعّال لمجموعة متنوعة من المهام.",
   "claude-opus-4-1-20250805-thinking.description": "Claude Opus 4.1 Thinking هو إصدار متقدم يمكنه عرض عملية تفكيره.",
-  "claude-opus-4-1-20250805.description": "Claude Opus 4.1 هو أحدث وأقوى نموذج من Anthropic للمهام المعقدة للغاية، يتميز بالأداء العالي والذكاء والطلاقة والفهم العميق.",
-  "claude-opus-4-20250514.description": "Claude Opus 4 هو أقوى نموذج من Anthropic للمهام المعقدة للغاية، يتميز بالأداء والذكاء والطلاقة والاستيعاب.",
+  "claude-opus-4-1-20250805.description": "Claude Opus 4.1 هو أحدث وأقوى نموذج من Anthropic للمهام المعقدة للغاية، يتفوق في الأداء والذكاء والطلاقة والفهم.",
+  "claude-opus-4-20250514.description": "Claude Opus 4 هو أقوى نموذج من Anthropic للمهام المعقدة للغاية، يتميز بأداء فائق وذكاء وطلاقة وفهم عميق.",
   "claude-opus-4-5-20251101.description": "Claude Opus 4.5 هو النموذج الرائد من Anthropic، يجمع بين الذكاء الاستثنائي والأداء القابل للتوسع، مثالي للمهام المعقدة التي تتطلب استجابات عالية الجودة وتفكير متقدم.",
   "claude-opus-4-6.description": "Claude Opus 4.6 هو أذكى نموذج من Anthropic لتطوير الوكلاء والبرمجة.",
   "claude-sonnet-4-20250514-thinking.description": "Claude Sonnet 4 Thinking يمكنه تقديم استجابات شبه فورية أو تفكير متسلسل مرئي.",
-  "claude-sonnet-4-20250514.description": "Claude Sonnet 4 يمكنه تقديم ردود شبه فورية أو تفكير متسلسل خطوة بخطوة مع عرض واضح للعملية.",
-  "claude-sonnet-4-5-20250929.description": "Claude Sonnet 4.5 هو أذكى نموذج قدمته Anthropic حتى الآن.",
+  "claude-sonnet-4-20250514.description": "Claude Sonnet 4 هو أذكى نموذج من Anthropic حتى الآن، يوفر استجابات شبه فورية أو تفكيرًا متسلسلًا بخطوات دقيقة لمستخدمي واجهة البرمجة.",
+  "claude-sonnet-4-5-20250929.description": "Claude Sonnet 4.5 هو أذكى نموذج من Anthropic حتى الآن.",
+  "claude-sonnet-4-6.description": "Claude Sonnet 4.6 هو أفضل مزيج من السرعة والذكاء من Anthropic.",
   "claude-sonnet-4.description": "Claude Sonnet 4 هو الجيل الأحدث مع أداء محسّن في جميع المهام.",
   "codegeex-4.description": "CodeGeeX-4 هو مساعد برمجة ذكي يدعم الأسئلة والأجوبة متعددة اللغات وإكمال الشيفرة لزيادة إنتاجية المطورين.",
   "codegeex4-all-9b.description": "CodeGeeX4-ALL-9B هو نموذج توليد شيفرة متعدد اللغات يدعم الإكمال والتوليد، تفسير الشيفرة، البحث عبر الإنترنت، استدعاء الوظائف، وأسئلة وأجوبة على مستوى المستودع، ويغطي مجموعة واسعة من سيناريوهات تطوير البرمجيات. يُعد من أفضل نماذج الشيفرة تحت 10B.",
@@ -363,7 +369,7 @@
   "deepseek-ai/deepseek-v3.1-terminus.description": "DeepSeek V3.1 هو نموذج تفكير من الجيل التالي يتمتع بقدرات أقوى في التفكير المعقد وسلسلة التفكير لمهام التحليل العميق.",
   "deepseek-ai/deepseek-v3.1.description": "DeepSeek V3.1 هو نموذج تفكير من الجيل التالي يتمتع بقدرات أقوى في التفكير المعقد وسلسلة التفكير لمهام التحليل العميق.",
   "deepseek-ai/deepseek-vl2.description": "DeepSeek-VL2 هو نموذج رؤية-لغة MoE يعتمد على DeepSeekMoE-27B مع تنشيط متفرق، ويحقق أداءً قويًا باستخدام 4.5 مليار معلمة نشطة فقط. يتميز في الأسئلة البصرية، وOCR، وفهم المستندات/الجداول/المخططات، والتأريض البصري.",
-  "deepseek-chat.description": "نموذج مفتوح المصدر جديد يجمع بين القدرات العامة والبرمجية. يحافظ على حوار النموذج العام وقوة النموذج البرمجي، مع تحسين التوافق مع تفضيلات المستخدم. كما يُحسن DeepSeek-V2.5 من مهارات الكتابة واتباع التعليمات.",
+  "deepseek-chat.description": "DeepSeek V3.2 يوازن بين الاستدلال وطول المخرجات لمهام الأسئلة والأجوبة اليومية وتطبيقات الوكلاء. يحقق نتائج تضاهي GPT-5 في المعايير العامة، وهو الأول في دمج التفكير مع استخدام الأدوات، مما يجعله رائدًا في تقييمات الوكلاء مفتوحة المصدر.",
   "deepseek-coder-33B-instruct.description": "DeepSeek Coder 33B هو نموذج لغة برمجية تم تدريبه على 2 تريليون رمز (87٪ كود، 13٪ نص صيني/إنجليزي). يقدم نافذة سياق 16K ومهام الإكمال في المنتصف، ويوفر إكمال كود على مستوى المشاريع وملء مقاطع الكود.",
   "deepseek-coder-v2.description": "DeepSeek Coder V2 هو نموذج كود MoE مفتوح المصدر يتميز بأداء قوي في مهام البرمجة، ويضاهي GPT-4 Turbo.",
   "deepseek-coder-v2:236b.description": "DeepSeek Coder V2 هو نموذج كود MoE مفتوح المصدر يتميز بأداء قوي في مهام البرمجة، ويضاهي GPT-4 Turbo.",
@@ -386,7 +392,7 @@
   "deepseek-r1-fast-online.description": "الإصدار الكامل السريع من DeepSeek R1 مع بحث ويب في الوقت الحقيقي، يجمع بين قدرات بحجم 671B واستجابة أسرع.",
   "deepseek-r1-online.description": "الإصدار الكامل من DeepSeek R1 مع 671 مليار معلمة وبحث ويب في الوقت الحقيقي، يوفر فهمًا وتوليدًا أقوى.",
   "deepseek-r1.description": "يستخدم DeepSeek-R1 بيانات البداية الباردة قبل التعلم المعزز ويؤدي أداءً مماثلًا لـ OpenAI-o1 في الرياضيات، والبرمجة، والتفكير.",
-  "deepseek-reasoner.description": "وضع التفكير في DeepSeek V3.2 يُنتج سلسلة من الأفكار قبل الإجابة النهائية لتحسين الدقة.",
+  "deepseek-reasoner.description": "DeepSeek V3.2 Thinking هو نموذج استدلال عميق يولد سلسلة من الأفكار قبل المخرجات لتحقيق دقة أعلى، ويحقق نتائج تنافسية عالية واستدلالًا يقارن بـ Gemini-3.0-Pro.",
   "deepseek-v2.description": "DeepSeek V2 هو نموذج MoE فعال لمعالجة منخفضة التكلفة.",
   "deepseek-v2:236b.description": "DeepSeek V2 236B هو نموذج DeepSeek الموجه للبرمجة مع قدرات قوية في توليد الكود.",
   "deepseek-v3-0324.description": "DeepSeek-V3-0324 هو نموذج MoE يحتوي على 671 مليار معلمة يتميز بقوة في البرمجة، والقدرات التقنية، وفهم السياق، والتعامل مع النصوص الطويلة.",
@@ -444,6 +450,10 @@
   "doubao-seed-1.6-vision.description": "Doubao-Seed-1.6-vision هو نموذج استدلال بصري عميق يوفر فهمًا واستدلالًا متعدد الوسائط أقوى للتعليم، ومراجعة الصور، والتفتيش/الأمن، والبحث الذكي. يدعم نافذة سياق بحجم 256k وما يصل إلى 64k من الرموز الناتجة.",
   "doubao-seed-1.6.description": "Doubao-Seed-1.6 هو نموذج استدلال عميق متعدد الوسائط جديد يدعم أوضاع التفكير التلقائي، والتفكير، وعدم التفكير. في وضع عدم التفكير، يتفوق بشكل كبير على Doubao-1.5-pro/250115. يدعم نافذة سياق بحجم 256k وما يصل إلى 16k من الرموز الناتجة.",
   "doubao-seed-1.8.description": "Doubao-Seed-1.8 يتمتع بفهم متعدد الوسائط أقوى وقدرات وكيل متقدمة، ويدعم إدخال النصوص/الصور/الفيديو وتخزين السياق المؤقت، ويقدم أداءً ممتازًا في المهام المعقدة.",
+  "doubao-seed-2.0-code.description": "Doubao-Seed-2.0-code مُحسن بشكل عميق للبرمجة الوكيلية، يدعم المدخلات متعددة الوسائط ونافذة سياق تصل إلى 256k، مناسب للبرمجة وفهم الرؤية وتدفقات عمل الوكيل.",
+  "doubao-seed-2.0-lite.description": "Doubao-Seed-2.0-lite هو نموذج جديد للتفكير العميق متعدد الوسائط يقدم قيمة أفضل وخيار قوي للمهام الشائعة، مع نافذة سياق تصل إلى 256k.",
+  "doubao-seed-2.0-mini.description": "Doubao-Seed-2.0-mini هو نموذج خفيف الوزن مع استجابة سريعة وأداء عالي، مناسب للمهام الصغيرة وسيناريوهات التزامن العالي.",
+  "doubao-seed-2.0-pro.description": "Doubao-Seed-2.0-pro هو النموذج العام الرائد من ByteDance، مع قفزات شاملة في تخطيط وتنفيذ المهام المعقدة.",
   "doubao-seed-code.description": "Doubao-Seed-Code مُحسَّن بعمق للبرمجة الوكيلة، ويدعم إدخالات متعددة الوسائط (نص/صورة/فيديو) ونافذة سياق بحجم 256k، ومتوافق مع واجهة Anthropic API، ومناسب للبرمجة، وفهم الرؤية، وسير عمل الوكلاء.",
   "doubao-seededit-3-0-i2i-250628.description": "نموذج الصور Doubao من ByteDance Seed يدعم إدخال النصوص والصور مع توليد صور عالية الجودة وقابلة للتحكم بدرجة كبيرة. يدعم تحرير الصور الموجه بالنص، مع أحجام إخراج تتراوح بين 512 و1536 على الجانب الطويل.",
   "doubao-seedream-3-0-t2i-250415.description": "Seedream 3.0 هو نموذج توليد صور من ByteDance Seed، يدعم إدخال النصوص والصور مع توليد صور عالية الجودة وقابلة للتحكم بدرجة كبيرة. يُولّد الصور من التعليمات النصية.",
@@ -476,7 +486,8 @@
   "ernie-speed-pro-128k.description": "ERNIE Speed Pro 128K هو نموذج عالي التوازي وعالي القيمة للخدمات عبر الإنترنت واسعة النطاق وتطبيقات المؤسسات.",
   "ernie-x1-turbo-32k.description": "ERNIE X1 Turbo 32K هو نموذج تفكير سريع بسياق 32K للاستدلال المعقد والدردشة متعددة الأدوار.",
   "ernie-x1.1-preview.description": "معاينة ERNIE X1.1 هو نموذج تفكير مخصص للتقييم والاختبار.",
-  "fal-ai/bytedance/seedream/v4.description": "Seedream 4.0 هو نموذج توليد صور من ByteDance Seed، يدعم إدخال النصوص والصور ويتميز بإنتاج صور عالية الجودة وقابلة للتحكم بدرجة كبيرة. يُولّد الصور من التعليمات النصية.",
+  "fal-ai/bytedance/seedream/v4.5.description": "Seedream 4.5، من تطوير فريق Seed في ByteDance، يدعم تحرير الصور المتعددة وتركيبها. يتميز بثبات أكبر في العناصر، ودقة في تنفيذ التعليمات، وفهم للمنطق المكاني، وتعبير جمالي، وتصميم الملصقات والشعارات مع عرض دقيق للنصوص والصور.",
+  "fal-ai/bytedance/seedream/v4.description": "Seedream 4.0، من تطوير فريق Seed في ByteDance، يدعم إدخال النصوص والصور لتوليد صور عالية الجودة وقابلة للتحكم بدرجة كبيرة من خلال الأوامر.",
   "fal-ai/flux-kontext/dev.description": "نموذج FLUX.1 يركز على تحرير الصور، ويدعم إدخال النصوص والصور.",
   "fal-ai/flux-pro/kontext.description": "FLUX.1 Kontext [pro] يقبل النصوص وصور مرجعية كمدخلات، مما يتيح تعديلات محلية مستهدفة وتحولات معقدة في المشهد العام.",
   "fal-ai/flux/krea.description": "Flux Krea [dev] هو نموذج لتوليد الصور يتميز بميول جمالية نحو صور أكثر واقعية وطبيعية.",
@@ -484,8 +495,8 @@
   "fal-ai/hunyuan-image/v3.description": "نموذج قوي لتوليد الصور متعدد الوسائط أصلي.",
   "fal-ai/imagen4/preview.description": "نموذج عالي الجودة لتوليد الصور من Google.",
   "fal-ai/nano-banana.description": "Nano Banana هو أحدث وأسرع وأكثر نماذج Google كفاءةً لتوليد وتحرير الصور من خلال المحادثة.",
-  "fal-ai/qwen-image-edit.description": "نموذج احترافي لتحرير الصور من فريق Qwen، يدعم التعديلات الدلالية والمظهرية، ويحرر النصوص الصينية والإنجليزية بدقة، كما يتيح تعديلات عالية الجودة مثل نقل الأسلوب وتدوير العناصر.",
-  "fal-ai/qwen-image.description": "نموذج قوي لتوليد الصور من فريق Qwen يتميز بعرض مميز للنصوص الصينية وأنماط بصرية متنوعة.",
+  "fal-ai/qwen-image-edit.description": "نموذج احترافي لتحرير الصور من فريق Qwen، يدعم التعديلات الدلالية والمظهرية، وتحرير النصوص بدقة باللغتين الصينية والإنجليزية، ونقل الأسلوب، والتدوير، والمزيد.",
+  "fal-ai/qwen-image.description": "نموذج قوي لتوليد الصور من فريق Qwen يتميز بعرض قوي للنصوص الصينية وأنماط بصرية متنوعة.",
   "flux-1-schnell.description": "نموذج تحويل النص إلى صورة يحتوي على 12 مليار معلمة من Black Forest Labs يستخدم تقنيات تقطير الانتشار العدائي الكامن لتوليد صور عالية الجودة في 1-4 خطوات. ينافس البدائل المغلقة ومتاح بموجب ترخيص Apache-2.0 للاستخدام الشخصي والبحثي والتجاري.",
   "flux-dev.description": "FLUX.1 [dev] هو نموذج مفتوح الأوزان ومقطر للاستخدام غير التجاري. يحافظ على جودة صور قريبة من المستوى الاحترافي واتباع التعليمات مع كفاءة تشغيل أعلى مقارنة بالنماذج القياسية من نفس الحجم.",
   "flux-kontext-max.description": "توليد وتحرير صور سياقية متقدمة، تجمع بين النصوص والصور لتحقيق نتائج دقيقة ومتسقة.",
@@ -516,6 +527,8 @@
   "gemini-2.0-flash-lite-001.description": "إصدار من Gemini 2.0 Flash محسن لتقليل التكلفة وتقليل التأخير.",
   "gemini-2.0-flash-lite.description": "إصدار من Gemini 2.0 Flash محسن لتقليل التكلفة وتقليل التأخير.",
   "gemini-2.0-flash.description": "Gemini 2.0 Flash يقدم ميزات الجيل التالي بما في ذلك السرعة الاستثنائية، واستخدام الأدوات الأصلية، والتوليد متعدد الوسائط، وسياق يصل إلى مليون رمز.",
+  "gemini-2.5-flash-image-preview.description": "Nano Banana هو أحدث وأسرع وأكثر النماذج متعددة الوسائط كفاءة من Google، يتيح توليد الصور وتحريرها من خلال المحادثة.",
+  "gemini-2.5-flash-image-preview:image.description": "Nano Banana هو أحدث وأسرع وأكثر النماذج متعددة الوسائط كفاءة من Google، يتيح توليد الصور وتحريرها من خلال المحادثة.",
   "gemini-2.5-flash-image.description": "Nano Banana هو أحدث وأسرع وأكثر نماذج Google متعددة الوسائط كفاءة، يتيح توليد الصور وتحريرها عبر المحادثة.",
   "gemini-2.5-flash-image:image.description": "Nano Banana هو أحدث وأسرع وأكثر نماذج Google متعددة الوسائط كفاءة، يتيح توليد الصور وتحريرها عبر المحادثة.",
   "gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17.description": "Gemini 2.5 Flash-Lite Preview هو أصغر نموذج من Google وأفضلها من حيث القيمة، مصمم للاستخدام واسع النطاق.",
@@ -570,6 +583,7 @@
   "glm-4v-plus-0111.description": "GLM-4V-Plus يفهم الفيديو والصور المتعددة، مما يجعله مناسبًا للمهام متعددة الوسائط.",
   "glm-4v-plus.description": "GLM-4V-Plus يفهم الفيديو والصور المتعددة، مما يجعله مناسبًا للمهام متعددة الوسائط.",
   "glm-4v.description": "GLM-4V يقدم فهمًا قويًا للصور واستدلالًا عبر المهام البصرية.",
+  "glm-5.description": "نموذج قوي للتفكير والوكالة من Z.ai مع 744B إجمالي المعلمات (40B نشطة)، مصمم لهندسة الأنظمة المعقدة والمهام طويلة الأمد.",
   "glm-z1-air.description": "نموذج استدلال يتمتع بقدرات استنتاج قوية للمهام التي تتطلب استدلالًا عميقًا.",
   "glm-z1-airx.description": "استدلال فائق السرعة مع جودة استدلال عالية.",
   "glm-z1-flash.description": "سلسلة GLM-Z1 تقدم استدلالًا معقدًا قويًا، وتتفوق في المنطق، الرياضيات، والبرمجة.",
@@ -872,6 +886,7 @@
   "mimo-v2-flash.description": "MiMo-V2-Flash: نموذج فعال للاستدلال، والبرمجة، وبناء الأسس للوكيل الذكي.",
   "minicpm-v.description": "MiniCPM-V هو نموذج متعدد الوسائط من الجيل التالي من OpenBMB يتميز بقدرات ممتازة في التعرف البصري للنصوص وفهم الوسائط المتعددة لمجموعة واسعة من الاستخدامات.",
   "minimax-m2.1.description": "MiniMax-M2.1 هو أحدث إصدار من سلسلة MiniMax، مُحسّن للبرمجة متعددة اللغات والمهام المعقدة الواقعية. كنموذج أصلي للذكاء الاصطناعي، يحقق MiniMax-M2.1 تحسينات كبيرة في الأداء، ودعم أطر الوكلاء، والتكيف مع سيناريوهات متعددة، بهدف مساعدة الأفراد والشركات على تبني نمط حياة وعمل قائم على الذكاء الاصطناعي بسرعة أكبر.",
+  "minimax-m2.5.description": "MiniMax-M2.5 هو نموذج لغة كبير متقدم مصمم للإنتاجية الواقعية ومهام البرمجة.",
   "minimax-m2.description": "MiniMax M2 هو نموذج لغوي كبير وفعّال صُمم خصيصًا للبرمجة وسير عمل الوكلاء.",
   "minimax/minimax-m2.1.description": "MiniMax-M2.1 هو نموذج لغوي كبير وخفيف الوزن ومتطور، مُحسّن للبرمجة وسير عمل الوكلاء وتطوير التطبيقات الحديثة، ويقدم مخرجات أنظف وأكثر إيجازًا واستجابة أسرع.",
   "minimax/minimax-m2.description": "MiniMax-M2 هو نموذج عالي القيمة يتميز في مهام البرمجة والوكلاء في العديد من سيناريوهات الهندسة.",
@@ -1133,6 +1148,7 @@
   "qwq.description": "QwQ هو نموذج استدلال من عائلة Qwen. مقارنة بالنماذج المضبوطة على التعليمات، يقدم قدرات تفكير واستدلال تعزز الأداء بشكل كبير، خاصة في المشكلات الصعبة. QwQ-32B هو نموذج متوسط الحجم ينافس أفضل نماذج الاستدلال مثل DeepSeek-R1 و o1-mini.",
   "qwq_32b.description": "نموذج استدلال متوسط الحجم من عائلة Qwen. مقارنة بالنماذج المضبوطة على التعليمات، تعزز قدرات التفكير والاستدلال في QwQ الأداء بشكل كبير، خاصة في المشكلات الصعبة.",
   "r1-1776.description": "R1-1776 هو إصدار ما بعد التدريب من DeepSeek R1 مصمم لتقديم معلومات واقعية غير خاضعة للرقابة أو التحيز.",
+  "seedance-1-5-pro-251215.description": "Seedance 1.5 Pro من ByteDance يدعم تحويل النصوص إلى فيديو، والصور إلى فيديو (الإطار الأول، أو الإطار الأول والأخير)، وتوليد الصوت المتزامن مع العناصر البصرية.",
   "solar-mini-ja.description": "Solar Mini (Ja) يوسع Solar Mini مع تركيز على اللغة اليابانية مع الحفاظ على الأداء القوي والكفاءة في الإنجليزية والكورية.",
   "solar-mini.description": "Solar Mini هو نموذج لغة مدمج يتفوق على GPT-3.5، يتميز بقدرات متعددة اللغات قوية تدعم الإنجليزية والكورية، ويقدم حلاً فعالاً بصمة صغيرة.",
   "solar-pro.description": "Solar Pro هو نموذج لغة عالي الذكاء من Upstage، يركز على اتباع التعليمات باستخدام وحدة معالجة رسومات واحدة، مع درجات IFEval تتجاوز 80. حالياً يدعم اللغة الإنجليزية؛ وكان من المقرر إصدار النسخة الكاملة في نوفمبر 2024 مع دعم لغات موسع وسياق أطول.",
@@ -1235,6 +1251,7 @@
   "z-ai/glm-4.5.description": "GLM 4.5 هو النموذج الرائد من Z.AI باستدلال هجين مُحسّن للهندسة والمهام طويلة السياق.",
   "z-ai/glm-4.6.description": "GLM 4.6 هو النموذج الرائد من Z.AI مع طول سياق ممتد وقدرات برمجية متقدمة.",
   "z-ai/glm-4.7.description": "GLM-4.7 هو النموذج الرائد الأحدث من Zhipu، يقدم قدرات عامة محسَّنة، وردودًا أبسط وأكثر طبيعية، وتجربة كتابة أكثر تفاعلية.",
+  "z-ai/glm5.description": "نموذج قوي للتفكير والوكالة من Z.ai مع 744B إجمالي المعلمات (40B نشطة)، مصمم لهندسة الأنظمة المعقدة والمهام طويلة الأمد.",
   "zai-org/GLM-4.5-Air.description": "GLM-4.5-Air هو نموذج أساسي لتطبيقات الوكلاء يستخدم بنية Mixture-of-Experts. مُحسّن لاستخدام الأدوات، وتصفح الويب، والهندسة البرمجية، وبرمجة الواجهات، ويتكامل مع وكلاء البرمجة مثل Claude Code وRoo Code. يستخدم استدلالًا هجينًا للتعامل مع السيناريوهات المعقدة واليومية.",
   "zai-org/GLM-4.5.description": "GLM-4.5 هو نموذج أساسي لتطبيقات الوكلاء يستخدم بنية Mixture-of-Experts. مُحسّن بعمق لاستخدام الأدوات، وتصفح الويب، والهندسة البرمجية، وبرمجة الواجهات، ويتكامل مع وكلاء البرمجة مثل Claude Code وRoo Code. يستخدم استدلالًا هجينًا للتعامل مع السيناريوهات المعقدة واليومية.",
   "zai-org/GLM-4.5V.description": "GLM-4.5V هو أحدث نموذج رؤية من Zhipu AI، مبني على نموذج النص الرائد GLM-4.5-Air (إجمالي 106 مليار، 12 مليار نشط) باستخدام بنية MoE لأداء قوي بتكلفة أقل. يتبع مسار GLM-4.1V-Thinking ويضيف 3D-RoPE لتحسين الاستدلال المكاني ثلاثي الأبعاد. مُحسّن من خلال التدريب المسبق، والتعلم الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز، ويتعامل مع الصور، والفيديو، والمستندات الطويلة، ويتصدر النماذج المفتوحة في 41 معيارًا متعدد الوسائط. يتيح وضع التفكير للمستخدمين التوازن بين السرعة والعمق.",

locales/ar/providers.json

@@ -30,6 +30,7 @@
   "internlm.description": "منظمة مفتوحة المصدر تركز على أبحاث النماذج الكبيرة والأدوات، وتوفر منصة فعالة وسهلة الاستخدام تتيح الوصول إلى أحدث النماذج والخوارزميات.",
   "jina.description": "تأسست Jina AI في عام 2020، وهي شركة رائدة في مجال البحث الذكي. تشمل تقنياتها نماذج المتجهات، ومعيدو الترتيب، ونماذج لغوية صغيرة لبناء تطبيقات بحث توليدية ومتعددة الوسائط عالية الجودة.",
   "lmstudio.description": "LM Studio هو تطبيق سطح مكتب لتطوير وتجربة النماذج اللغوية الكبيرة على جهازك.",
+  "lobehub.description": "يستخدم LobeHub Cloud واجهات برمجة التطبيقات الرسمية للوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي، ويقيس الاستخدام من خلال الأرصدة المرتبطة برموز النماذج.",
   "minimax.description": "تأسست MiniMax في عام 2021، وتبني نماذج ذكاء اصطناعي متعددة الوسائط للأغراض العامة، بما في ذلك نماذج نصية بمليارات المعلمات، ونماذج صوتية وبصرية، بالإضافة إلى تطبيقات مثل Hailuo AI.",
   "mistral.description": "تقدم Mistral نماذج متقدمة عامة ومتخصصة وبحثية للتفكير المعقد، والمهام متعددة اللغات، وتوليد الأكواد، مع دعم استدعاء الوظائف للتكامل المخصص.",
   "modelscope.description": "ModelScope هي منصة نماذج كخدمة من Alibaba Cloud، تقدم مجموعة واسعة من النماذج وخدمات الاستدلال.",

locales/ar/spend.json

@@ -14,6 +14,7 @@
   "table.columns.totalTokens": "استخدام الرموز",
   "table.columns.type.enums.chat": "توليد نصوص",
   "table.columns.type.enums.imageGeneration": "توليد صور",
+  "table.columns.type.enums.videoGeneration": "توليد الفيديو",
   "table.columns.type.title": "النوع",
   "table.desc": "تفاصيل استخدام الاعتمادات الحاسوبية لتوليد النصوص، التضمين، توليد الصور، وغيرها.",
   "table.more": "عرض التفاصيل",

locales/ar/subscription.json

@@ -131,6 +131,12 @@
   "limitation.providers.prompter.subTitle": "خدمة API المخصصة متاحة فقط للخطط المدفوعة. قم بالترقية الآن للاستفادة من خدمات النماذج العالمية",
   "limitation.providers.prompter.title": "اشترك الآن لاستخدام خدمة API مخصصة",
   "limitation.providers.tooltip": "خدمة API المخصصة متاحة فقط للخطط المدفوعة",
+  "limitation.video.success.action": "تابع التوليد",
+  "limitation.video.success.desc": "تمت ترقية اشتراكك في خطة {{plan}} بنجاح. استمتع بتوليد الفيديو باستخدام الذكاء الاصطناعي. خطتك الحالية تتضمن:",
+  "limitation.video.success.title": "تمت الترقية بنجاح",
+  "limitation.video.topupSuccess.action": "تابع التوليد",
+  "limitation.video.topupSuccess.desc": "تم تفعيل رصيد الشحن الخاص بك. استمتع بتوليد الفيديو باستخدام الذكاء الاصطناعي. خطتك الحالية تتضمن:",
+  "limitation.video.topupSuccess.title": "تم الشحن بنجاح",
   "modelPricing.button": "عرض مستندات التسعير",
   "modelPricing.desc": "يستخدم {{name}} الأرصدة لقياس استخدام نموذج الذكاء الاصطناعي. يوضح الجدول أدناه أرصدة الحوسبة لكل 1M رموز.",
   "modelPricing.title": "تسعير نموذج النص",

locales/ar/video.json

@@ -0,0 +1,28 @@
+{
+  "config.aspectRatio.label": "نسبة العرض إلى الارتفاع",
+  "config.cameraFixed.label": "كاميرا ثابتة",
+  "config.duration.label": "المدة",
+  "config.endImageUrl.label": "الإطار النهائي",
+  "config.generateAudio.label": "توليد صوت",
+  "config.header.title": "فيديو",
+  "config.imageUrl.label": "الإطار الابتدائي",
+  "config.prompt.placeholder": "صف الفيديو الذي ترغب في إنشائه",
+  "config.referenceImage.label": "صورة مرجعية",
+  "config.resolution.label": "الدقة",
+  "config.seed.label": "البذرة",
+  "config.seed.random": "عشوائي",
+  "generation.actions.copyError": "نسخ رسالة الخطأ",
+  "generation.actions.errorCopied": "تم نسخ رسالة الخطأ إلى الحافظة",
+  "generation.actions.errorCopyFailed": "فشل في نسخ رسالة الخطأ",
+  "generation.actions.generate": "إنشاء",
+  "generation.freeQuota.exhausted": "🎁 تم استهلاك الحصة المجانية، سيتم استخدام الرصيد",
+  "generation.freeQuota.remaining": "🎁 {{remaining}} فيديو مجاني متبقٍ اليوم",
+  "generation.status.failed": "فشل في الإنشاء",
+  "generation.status.generating": "جارٍ الإنشاء...",
+  "generation.validation.endFrameRequiresStartFrame": "لا يمكن استخدام الإطار النهائي بدون إطار ابتدائي. يرجى تعيين إطار ابتدائي أولاً.",
+  "topic.createNew": "موضوع جديد",
+  "topic.deleteConfirm": "حذف موضوع الفيديو",
+  "topic.deleteConfirmDesc": "أنت على وشك حذف موضوع الفيديو هذا. لا يمكن التراجع عن هذا الإجراء.",
+  "topic.title": "مواضيع الفيديو",
+  "topic.untitled": "موضوع افتراضي"
+}

locales/bg-BG/common.json

@@ -143,6 +143,7 @@
   "cmdk.keywords.stats": "статистики анализи",
   "cmdk.keywords.submitIssue": "проблем бъг обратна връзка",
   "cmdk.keywords.usage": "използване статистика консумация квота",
+  "cmdk.keywords.video": "видео,генерирай,seedance,kling",
   "cmdk.memory": "Памет",
   "cmdk.mentionAgent": "Спомени агент",
   "cmdk.navigate": "Навигирай",
@@ -193,6 +194,7 @@
   "cmdk.themeLight": "Светла",
   "cmdk.toOpen": "Отвори",
   "cmdk.toSelect": "Избери",
+  "cmdk.video": "AI Видео",
   "confirm": "Потвърди",
   "contact": "Свържете се с нас",
   "copy": "Копирай",

locales/bg-BG/components.json

@@ -43,6 +43,8 @@
   "FileManager.emptyStatus.or": "или",
   "FileManager.emptyStatus.title": "Плъзнете файлове или папки тук",
   "FileManager.noFolders": "Няма налични папки",
+  "FileManager.search.noResults": "Няма намерени файлове",
+  "FileManager.search.placeholder": "Търсене на файлове...",
   "FileManager.sort.dateAdded": "Дата на добавяне",
   "FileManager.sort.name": "Име",
   "FileManager.sort.size": "Размер",

locales/bg-BG/discover.json

@@ -150,6 +150,9 @@
   "groupAgents.tag": "Група",
   "groupAgents.underReview": "В процес на преглед",
   "home.communityAgents": "Агенти от общността",
+  "home.creatorReward.action": "Кандидатствай сега",
+  "home.creatorReward.subtitle": "Програмата за възнаграждение на създатели за 2026 г. е официално стартирана.",
+  "home.creatorReward.title": "Създавай. Споделяй. Получавай възнаграждение.",
   "home.featuredAssistants": "Препоръчани агенти",
   "home.featuredModels": "Препоръчани модели",
   "home.featuredPlugins": "Препоръчани умения",
@@ -194,6 +197,8 @@
   "mcp.categories.tools.name": "Помощни инструменти",
   "mcp.categories.travel-transport.description": "Планиране на пътувания и транспорт",
   "mcp.categories.travel-transport.name": "Пътуване и транспорт",
+  "mcp.categories.utility.description": "Прогноза за времето и метеорологични услуги",
+  "mcp.categories.utility.name": "Услуги",
   "mcp.categories.weather.description": "Прогноза за времето и метеорологични услуги",
   "mcp.categories.weather.name": "Времето",
   "mcp.categories.web-search.description": "Уеб търсене и извличане на информация",
@@ -478,6 +483,10 @@
   "tab.plugin": "Умение",
   "tab.provider": "Доставчик",
   "tab.user": "Потребител",
+  "time.formatOtherYear": "D MMM, YYYY",
+  "time.formatThisYear": "D MMM",
+  "time.today": "Днес",
+  "time.yesterday": "Вчера",
   "user.agents": "Агенти",
   "user.downloads": "Изтегляния",
   "user.editProfile": "Редактирай профил",

locales/bg-BG/home.json

@@ -10,5 +10,6 @@
   "starter.deepResearch": "Задълбочено проучване",
   "starter.developing": "Очаквайте скоро",
   "starter.image": "Изображение",
+  "starter.seedance": "Seedance 2.0",
   "starter.write": "Писане"
 }

locales/bg-BG/knowledgeBase.json

@@ -9,7 +9,10 @@
   "addToKnowledgeBase.title": "Добавяне към библиотека",
   "addToKnowledgeBase.totalFiles": "{{count}} избрани файла",
   "createNew.confirm": "Създай нова",
-  "createNew.description.placeholder": "Описание на библиотеката (по избор)",
+  "createNew.description.label": "Описание на библиотеката (по избор)",
+  "createNew.description.placeholder": "Описанието помага на LLM да разбере по-добре вашата библиотека",
+  "createNew.edit.confirm": "Запази промените",
+  "createNew.edit.title": "Редактиране на библиотека",
   "createNew.formTitle": "Основна информация",
   "createNew.name.placeholder": "Име на библиотеката",
   "createNew.name.required": "Моля, въведете име на библиотеката",

locales/bg-BG/marketAuth.json

@@ -38,6 +38,10 @@
   "messages.success.submit": "Удостоверяването е успешно! Вече можете да публикувате своя агент.",
   "messages.success.upload": "Удостоверяването е успешно! Вече можете да публикувате нова версия.",
   "profileSetup.cancel": "Отказ",
+  "profileSetup.confirmChangeUserId.cancel": "Отказ",
+  "profileSetup.confirmChangeUserId.confirm": "Промени потребителското име",
+  "profileSetup.confirmChangeUserId.description": "След като преминете към @{{newId}}, всеки ще може да заеме старото ви потребителско име @{{oldId}} и всички съществуващи връзки към вашия профил ще спрат да работят. Това действие не може да бъде отменено. Сигурни ли сте, че искате да продължите?",
+  "profileSetup.confirmChangeUserId.title": "Промяна на потребителското име?",
   "profileSetup.descriptionEdit": "Актуализирай информацията в профила си в общността.",
   "profileSetup.descriptionFirstTime": "Настрой профила си, за да го завършиш.",
   "profileSetup.errors.fileTooLarge": "Размерът на файла не може да надвишава 2MB",

locales/bg-BG/modelProvider.json

@@ -260,8 +260,8 @@
   "providerModels.item.modelConfig.type.options.realtime": "Чат в реално време",
   "providerModels.item.modelConfig.type.options.stt": "Реч към текст",
   "providerModels.item.modelConfig.type.options.text2music": "Текст към музика",
-  "providerModels.item.modelConfig.type.options.text2video": "Текст към видео",
   "providerModels.item.modelConfig.type.options.tts": "Текст към реч",
+  "providerModels.item.modelConfig.type.options.video": "Генериране на видео",
   "providerModels.item.modelConfig.type.placeholder": "Изберете тип модел",
   "providerModels.item.modelConfig.type.title": "Тип модел",
   "providerModels.item.modelConfig.video.extra": "Активира конфигурация за разпознаване на видео. Поддръжката зависи от модела. Моля, тествайте.",

locales/bg-BG/models.json

@@ -74,7 +74,11 @@
   "MiniMax-M1.description": "Нов вътрешен модел за разсъждение с 80K верига на мисълта и 1M вход, предлагащ производителност, сравнима с водещите глобални модели.",
   "MiniMax-M2-Stable.description": "Създаден за ефективно програмиране и агентски работни потоци, с по-висока едновременност за търговска употреба.",
   "MiniMax-M2.1-Lightning.description": "Мощни многоезични възможности за програмиране и цялостно подобрено програмистко изживяване. По-бързо и по-ефективно.",
+  "MiniMax-M2.1-highspeed.description": "Мощни многоезични програмни възможности с по-бързо и ефективно извеждане.",
   "MiniMax-M2.1.description": "MiniMax-M2.1 е водеща отворена голяма езикова система от MiniMax, фокусирана върху решаването на сложни реални задачи. Основните ѝ предимства са възможностите за програмиране на множество езици и способността да действа като агент за решаване на сложни задачи.",
+  "MiniMax-M2.5-Lightning.description": "M2.5 Lightning: Същата производителност, по-бърз и по-агилен (приблизително 100 tps).",
+  "MiniMax-M2.5-highspeed.description": "Същата производителност като M2.5 с значително по-бързо извеждане.",
+  "MiniMax-M2.5.description": "Висококласна производителност и максимална икономичност, лесно справяне със сложни задачи (приблизително 60 tps).",
   "MiniMax-M2.description": "Създаден специално за ефективно програмиране и работни потоци с агенти",
   "MiniMax-Text-01.description": "MiniMax-01 въвежда мащабно линейно внимание отвъд класическите трансформери, с 456B параметри и 45.9B активирани на преминаване. Постига водеща производителност и поддържа до 4M токена контекст (32× GPT-4o, 20× Claude-3.5-Sonnet).",
   "MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k.description": "MiniMax-M1 е отворен модел с голям мащаб и хибридно внимание, с общо 456B параметри и ~45.9B активни на токен. Поддържа нативно 1M контекст и използва Flash Attention за 75% по-малко FLOPs при генериране на 100K токена спрямо DeepSeek R1. С MoE архитектура, CISPO и хибридно обучение с внимание и RL, постига водеща производителност при дълги входове и реални задачи по софтуерно инженерство.",
@@ -107,6 +111,7 @@
   "Pro/moonshotai/Kimi-K2-Thinking.description": "Kimi K2 Thinking Turbo е ускорен вариант, оптимизиран за скорост на разсъждение и пропускателна способност, като запазва многoетапното разсъждение и използване на инструменти от K2 Thinking. Това е MoE модел с ~1T общи параметри, роден 256K контекст и стабилно мащабируемо извикване на инструменти за производствени сценарии с по-строги изисквания за латентност и едновременност.",
   "Pro/moonshotai/Kimi-K2.5.description": "Kimi K2.5 е отворен мултимодален агентен модел, базиран на Kimi-K2-Base, обучен върху приблизително 1.5 трилиона смесени визуални и текстови токени. Моделът използва MoE архитектура с общо 1T параметри и 32B активни параметри, поддържа контекстен прозорец от 256K и безпроблемно интегрира визуално и езиково разбиране.",
   "Pro/zai-org/glm-4.7.description": "GLM-4.7 е най-новият флагмански модел на Zhipu с общо 355 милиарда параметъра и 32 милиарда активни параметъра. Той е напълно обновен в областите на общ диалог, логическо мислене и агентни способности. GLM-4.7 подобрява Междинното мислене и въвежда Запазено мислене и Мислене на ниво обръщение.",
+  "Pro/zai-org/glm-5.description": "GLM-5 е новото поколение голям езиков модел, представен от Zhipu, фокусиран върху сложни системни инженерни задачи и дългосрочни агентски задачи. Моделът разширява параметрите до 744B (40B активни) и интегрира DeepSeek Sparse Attention.",
   "QwQ-32B-Preview.description": "Qwen QwQ е експериментален изследователски модел, фокусиран върху подобряване на разсъждението.",
   "Qwen/QVQ-72B-Preview.description": "QVQ-72B-Preview е изследователски модел от Qwen, насочен към визуално разсъждение, със силни страни в разбирането на сложни сцени и визуални математически задачи.",
   "Qwen/QwQ-32B-Preview.description": "Qwen QwQ е експериментален изследователски модел, фокусиран върху подобрено AI разсъждение.",
@@ -274,9 +279,9 @@
   "chatgpt-4o-latest.description": "ChatGPT-4o е динамичен модел, актуализиран в реално време, комбиниращ силно разбиране и генериране за мащабни приложения като клиентска поддръжка, образование и техническа помощ.",
   "claude-2.0.description": "Claude 2 предлага ключови подобрения за предприятия, включително водещ контекст от 200 000 токена, намалени халюцинации, системни подканвания и нова тестова функция: използване на инструменти.",
   "claude-2.1.description": "Claude 2 предлага ключови подобрения за предприятия, включително водещ контекст от 200 000 токена, намалени халюцинации, системни подканвания и нова тестова функция: използване на инструменти.",
-  "claude-3-5-haiku-20241022.description": "Claude 3.5 Haiku е най-бързият модел от ново поколение на Anthropic. В сравнение с Claude 3 Haiku, той показва подобрения в различни умения и надминава предишния най-голям модел Claude 3 Opus в много интелигентни бенчмаркове.",
+  "claude-3-5-haiku-20241022.description": "Claude 3.5 Haiku е най-бързият модел от ново поколение на Anthropic, с подобрени умения и превъзхождащ предишния водещ модел Claude 3 Opus в много бенчмаркове.",
   "claude-3-5-haiku-latest.description": "Claude 3.5 Haiku осигурява бързи отговори за леки задачи.",
-  "claude-3-7-sonnet-20250219.description": "Claude 3.7 Sonnet е най-интелигентният модел на Anthropic и първият хибриден модел за разсъждение на пазара. Той може да генерира почти мигновени отговори или разширено поетапно разсъждение, което потребителите могат да проследят. Sonnet е особено силен в програмиране, анализ на данни, визуални задачи и задачи за агенти.",
+  "claude-3-7-sonnet-20250219.description": "Claude Sonnet 3.7 е най-интелигентният модел на Anthropic и първият хибриден модел за разсъждение на пазара, предлагащ почти мигновени отговори или разширено мислене с прецизен контрол.",
   "claude-3-7-sonnet-latest.description": "Claude 3.7 Sonnet е най-новият и най-способен модел на Anthropic за силно сложни задачи, отличаващ се с производителност, интелигентност, плавност и разбиране.",
   "claude-3-haiku-20240307.description": "Claude 3 Haiku е най-бързият и най-компактен модел на Anthropic, проектиран за почти мигновени отговори с бърза и точна производителност.",
   "claude-3-opus-20240229.description": "Claude 3 Opus е най-мощният модел на Anthropic за силно сложни задачи, отличаващ се с производителност, интелигентност, плавност и разбиране.",
@@ -284,7 +289,7 @@
   "claude-3.5-sonnet.description": "Claude 3.5 Sonnet се отличава в програмиране, писане и сложни разсъждения.",
   "claude-3.7-sonnet-thought.description": "Claude 3.7 Sonnet с разширено мислене за задачи, изискващи сложни разсъждения.",
   "claude-3.7-sonnet.description": "Claude 3.7 Sonnet е надградена версия с разширен контекст и възможности.",
-  "claude-haiku-4-5-20251001.description": "Claude Haiku 4.5 е най-бързият и най-интелигентен Haiku модел на Anthropic, с мълниеносна скорост и разширено разсъждение.",
+  "claude-haiku-4-5-20251001.description": "Claude Haiku 4.5 е най-бързият и най-интелигентен Haiku модел на Anthropic, с мълниеносна скорост и разширено мислене.",
   "claude-haiku-4.5.description": "Claude Haiku 4.5 е бърз и ефективен модел за различни задачи.",
   "claude-opus-4-1-20250805-thinking.description": "Claude Opus 4.1 Thinking е усъвършенстван вариант, който може да разкрие процеса си на разсъждение.",
   "claude-opus-4-1-20250805.description": "Claude Opus 4.1 е най-новият и най-способен модел на Anthropic за изключително сложни задачи, отличаващ се с висока производителност, интелигентност, плавност и разбиране.",
@@ -292,8 +297,9 @@
   "claude-opus-4-5-20251101.description": "Claude Opus 4.5 е флагманският модел на Anthropic, комбиниращ изключителна интелигентност с мащабируема производителност, идеален за сложни задачи, изискващи най-висококачествени отговори и разсъждение.",
   "claude-opus-4-6.description": "Claude Opus 4.6 е най-интелигентният модел на Anthropic за изграждане на агенти и програмиране.",
   "claude-sonnet-4-20250514-thinking.description": "Claude Sonnet 4 Thinking може да генерира почти мигновени отговори или разширено стъпково мислене с видим процес.",
-  "claude-sonnet-4-20250514.description": "Claude Sonnet 4 може да генерира почти мигновени отговори или разширено поетапно мислене с видим процес.",
-  "claude-sonnet-4-5-20250929.description": "Claude Sonnet 4.5 е най-интелигентният модел на Anthropic до момента.",
+  "claude-sonnet-4-20250514.description": "Claude Sonnet 4 е най-интелигентният модел на Anthropic досега, предлагащ почти мигновени отговори или разширено поетапно мислене с прецизен контрол за потребителите на API.",
+  "claude-sonnet-4-5-20250929.description": "Claude Sonnet 4.5 е най-интелигентният модел на Anthropic досега.",
+  "claude-sonnet-4-6.description": "Claude Sonnet 4.6 е най-добрата комбинация от скорост и интелигентност на Anthropic.",
   "claude-sonnet-4.description": "Claude Sonnet 4 е най-новото поколение с подобрена производителност във всички задачи.",
   "codegeex-4.description": "CodeGeeX-4 е мощен AI асистент за програмиране, който поддържа многоезични въпроси и допълване на код, повишавайки продуктивността на разработчиците.",
   "codegeex4-all-9b.description": "CodeGeeX4-ALL-9B е многоезичен модел за генериране на код, който поддържа допълване и създаване на код, интерпретиране, уеб търсене, извикване на функции и въпроси на ниво хранилище. Подходящ е за широк спектър от софтуерни сценарии и е водещ модел под 10 милиарда параметри.",
@@ -363,7 +369,7 @@
   "deepseek-ai/deepseek-v3.1-terminus.description": "DeepSeek V3.1 е модел за разсъждение от ново поколение с по-силни способности за сложни разсъждения и верига от мисли за задълбочени аналитични задачи.",
   "deepseek-ai/deepseek-v3.1.description": "DeepSeek V3.1 е модел за разсъждение от ново поколение с по-силни способности за сложни разсъждения и верига от мисли за задълбочени аналитични задачи.",
   "deepseek-ai/deepseek-vl2.description": "DeepSeek-VL2 е MoE модел за визия и език, базиран на DeepSeekMoE-27B със слаба активация, постигайки висока производителност с едва 4.5 милиарда активни параметъра. Отличава се в визуални въпроси и отговори, OCR, разбиране на документи/таблици/графики и визуално привързване.",
-  "deepseek-chat.description": "Нов отворен модел, съчетаващ общи и програмни способности. Съхранява общия диалогов капацитет на чат модела и силните програмни умения на кодиращия модел, с по-добро съответствие с предпочитанията. DeepSeek-V2.5 също така подобрява писането и следването на инструкции.",
+  "deepseek-chat.description": "DeepSeek V3.2 балансира разсъждението и дължината на отговорите за ежедневни въпроси и задачи на агенти. Публичните бенчмаркове достигат нивата на GPT-5, а това е първият модел, който интегрира мислене в използването на инструменти, водещ в оценките на отворен код за агенти.",
   "deepseek-coder-33B-instruct.description": "DeepSeek Coder 33B е езиков модел за програмиране, обучен върху 2 трилиона токени (87% код, 13% китайски/английски текст). Въвежда 16K контекстен прозорец и задачи за попълване в средата, осигурявайки допълване на код на ниво проект и попълване на фрагменти.",
   "deepseek-coder-v2.description": "DeepSeek Coder V2 е отворен MoE модел за програмиране, който се представя на ниво GPT-4 Turbo.",
   "deepseek-coder-v2:236b.description": "DeepSeek Coder V2 е отворен MoE модел за програмиране, който се представя на ниво GPT-4 Turbo.",
@@ -386,7 +392,7 @@
   "deepseek-r1-fast-online.description": "Пълна бърза версия на DeepSeek R1 с търсене в реално време в уеб, комбинираща възможности от мащаб 671B и по-бърз отговор.",
   "deepseek-r1-online.description": "Пълна версия на DeepSeek R1 с 671 милиарда параметъра и търсене в реално време в уеб, предлагаща по-силно разбиране и генериране.",
   "deepseek-r1.description": "DeepSeek-R1 използва данни от студен старт преди подсиленото обучение и се представя наравно с OpenAI-o1 в математика, програмиране и разсъждение.",
-  "deepseek-reasoner.description": "Режимът на мислене DeepSeek V3.2 извежда верига от мисли преди крайния отговор за повишена точност.",
+  "deepseek-reasoner.description": "DeepSeek V3.2 Thinking е дълбок разсъждаващ модел, който генерира верига от мисли преди отговорите за по-висока точност, с водещи резултати в състезания и разсъждение, сравнимо с Gemini-3.0-Pro.",
   "deepseek-v2.description": "DeepSeek V2 е ефективен MoE модел за икономична обработка.",
   "deepseek-v2:236b.description": "DeepSeek V2 236B е модел на DeepSeek, фокусиран върху програмиране, с висока производителност при генериране на код.",
   "deepseek-v3-0324.description": "DeepSeek-V3-0324 е MoE модел с 671 милиарда параметъра, с изключителни способности в програмиране, технически задачи, разбиране на контекст и обработка на дълги текстове.",
@@ -444,6 +450,10 @@
   "doubao-seed-1.6-vision.description": "Doubao-Seed-1.6-vision е визуален дълбок разсъждаващ модел, който осигурява по-силно мултимодално разбиране и разсъждение за образование, преглед на изображения, инспекция/сигурност и AI търсене с въпроси и отговори. Поддържа контекстен прозорец от 256k и до 64k изходни токена.",
   "doubao-seed-1.6.description": "Doubao-Seed-1.6 е нов мултимодален дълбок разсъждаващ модел с режими auto, thinking и non-thinking. В non-thinking режим значително превъзхожда Doubao-1.5-pro/250115. Поддържа контекстен прозорец от 256k и до 16k изходни токена.",
   "doubao-seed-1.8.description": "Doubao-Seed-1.8 притежава по-силно мултимодално разбиране и агентни способности, поддържа вход от текст/изображение/видео и кеширане на контекст, като осигурява отлична производителност при сложни задачи.",
+  "doubao-seed-2.0-code.description": "Doubao-Seed-2.0-code е дълбоко оптимизиран за агентско програмиране, поддържа мултимодални входове и контекстен прозорец от 256k, подходящ за програмиране, разбиране на визия и агентски работни потоци.",
+  "doubao-seed-2.0-lite.description": "Doubao-Seed-2.0-lite е нов мултимодален модел за дълбоко разсъждение, който предлага по-добра стойност и е силен избор за общи задачи, с контекстен прозорец до 256k.",
+  "doubao-seed-2.0-mini.description": "Doubao-Seed-2.0-mini е лек модел с бърз отговор и висока производителност, подходящ за малки задачи и сценарии с висока конкуренция.",
+  "doubao-seed-2.0-pro.description": "Doubao-Seed-2.0-pro е водещият общ агентски модел на ByteDance, с цялостни подобрения в планирането и изпълнението на сложни задачи.",
   "doubao-seed-code.description": "Doubao-Seed-Code е дълбоко оптимизиран за агентно програмиране, поддържа мултимодални входове (текст/изображение/видео) и контекстен прозорец от 256k, съвместим е с Anthropic API и е подходящ за програмиране, разбиране на визия и работни потоци с агенти.",
   "doubao-seededit-3-0-i2i-250628.description": "Моделът за изображения на Doubao от ByteDance Seed поддържа вход от текст и изображения с високо контролируемо, висококачествено генериране на изображения. Поддържа редактиране на изображения, водено от текст, с размери на изхода между 512 и 1536 по дългата страна.",
   "doubao-seedream-3-0-t2i-250415.description": "Seedream 3.0 е модел за генериране на изображения от ByteDance Seed, поддържащ вход от текст и изображения с високо контролируемо, висококачествено генериране на изображения. Генерира изображения от текстови подсказки.",
@@ -476,7 +486,8 @@
   "ernie-speed-pro-128k.description": "ERNIE Speed Pro 128K е модел с висока едновременност и висока стойност за мащабни онлайн услуги и корпоративни приложения.",
   "ernie-x1-turbo-32k.description": "ERNIE X1 Turbo 32K е бърз мислещ модел с 32K контекст за сложни разсъждения и многозавойни разговори.",
   "ernie-x1.1-preview.description": "ERNIE X1.1 Preview е предварителен модел за мислене, предназначен за оценка и тестване.",
-  "fal-ai/bytedance/seedream/v4.description": "Seedream 4.0 е модел за генериране на изображения от ByteDance Seed, поддържащ вход от текст и изображения с висока степен на контрол и качество. Генерира изображения от текстови подсказки.",
+  "fal-ai/bytedance/seedream/v4.5.description": "Seedream 4.5, разработен от екипа Seed на ByteDance, поддържа редактиране и композиране на множество изображения. Отличава се с подобрена последователност на обектите, точно следване на инструкции, разбиране на пространствена логика, естетическо изразяване, оформление на постери и дизайн на лога с високопрецизно визуално-текстово рендиране.",
+  "fal-ai/bytedance/seedream/v4.description": "Seedream 4.0, разработен от ByteDance Seed, поддържа текстови и визуални входове за висококачествено и силно контролируемо генериране на изображения от подсказки.",
   "fal-ai/flux-kontext/dev.description": "FLUX.1 модел, фокусиран върху редактиране на изображения, поддържащ вход от текст и изображения.",
   "fal-ai/flux-pro/kontext.description": "FLUX.1 Kontext [pro] приема текст и референтни изображения като вход, позволявайки целенасочени локални редакции и сложни глобални трансформации на сцени.",
   "fal-ai/flux/krea.description": "Flux Krea [dev] е модел за генериране на изображения с естетично предпочитание към по-реалистични и естествени изображения.",
@@ -484,8 +495,8 @@
   "fal-ai/hunyuan-image/v3.description": "Мощен роден мултимодален модел за генериране на изображения.",
   "fal-ai/imagen4/preview.description": "Модел за висококачествено генериране на изображения от Google.",
   "fal-ai/nano-banana.description": "Nano Banana е най-новият, най-бърз и най-ефективен роден мултимодален модел на Google, позволяващ генериране и редактиране на изображения чрез разговор.",
-  "fal-ai/qwen-image-edit.description": "Професионален модел за редактиране на изображения от екипа на Qwen, който поддържа семантични и визуални редакции, прецизно редактира китайски и английски текст и позволява висококачествени трансформации като смяна на стил и завъртане на обекти.",
-  "fal-ai/qwen-image.description": "Мощен модел за генериране на изображения от екипа на Qwen с впечатляващо визуализиране на китайски текст и разнообразни визуални стилове.",
+  "fal-ai/qwen-image-edit.description": "Професионален модел за редактиране на изображения от екипа Qwen, поддържащ семантични и визуални редакции, прецизно редактиране на текст на китайски/английски, трансфер на стил, завъртане и други.",
+  "fal-ai/qwen-image.description": "Мощен модел за генериране на изображения от екипа Qwen с отлично визуализиране на китайски текст и разнообразни визуални стилове.",
   "flux-1-schnell.description": "Модел за преобразуване на текст в изображение с 12 милиарда параметъра от Black Forest Labs, използващ латентна дифузионна дестилация за генериране на висококачествени изображения в 1–4 стъпки. Съперничи на затворени алтернативи и е пуснат под лиценз Apache-2.0 за лична, изследователска и търговска употреба.",
   "flux-dev.description": "FLUX.1 [dev] е дестилиран модел с отворени тегла за нетърговска употреба. Запазва почти професионално качество на изображенията и следване на инструкции, като същевременно работи по-ефективно и използва ресурсите по-добре от стандартни модели със същия размер.",
   "flux-kontext-max.description": "Съвременно генериране и редактиране на изображения с контекст, комбиниращо текст и изображения за прецизни и последователни резултати.",
@@ -516,6 +527,8 @@
   "gemini-2.0-flash-lite-001.description": "Вариант на Gemini 2.0 Flash, оптимизиран за ниска цена и ниска латентност.",
   "gemini-2.0-flash-lite.description": "Вариант на Gemini 2.0 Flash, оптимизиран за ниска цена и ниска латентност.",
   "gemini-2.0-flash.description": "Gemini 2.0 Flash предлага функции от ново поколение, включително изключителна скорост, вградена употреба на инструменти, мултимодално генериране и контекстен прозорец от 1 милион токена.",
+  "gemini-2.5-flash-image-preview.description": "Nano Banana е най-новият, най-бърз и най-ефективен роден мултимодален модел на Google, позволяващ разговорно генериране и редактиране на изображения.",
+  "gemini-2.5-flash-image-preview:image.description": "Nano Banana е най-новият, най-бърз и най-ефективен роден мултимодален модел на Google, позволяващ разговорно генериране и редактиране на изображения.",
   "gemini-2.5-flash-image.description": "Nano Banana е най-новият, най-бърз и най-ефективен роден мултимодален модел на Google, позволяващ разговорно генериране и редактиране на изображения.",
   "gemini-2.5-flash-image:image.description": "Nano Banana е най-новият, най-бърз и най-ефективен роден мултимодален модел на Google, позволяващ разговорно генериране и редактиране на изображения.",
   "gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17.description": "Gemini 2.5 Flash-Lite Preview е най-малкият и най-изгоден модел на Google, проектиран за мащабна употреба.",
@@ -530,7 +543,7 @@
   "gemini-2.5-pro.description": "Gemini 2.5 Pro е най-усъвършенстваният модел за разсъждение на Google, способен да разсъждава върху код, математика и STEM проблеми и да анализира големи набори от данни, кодови бази и документи с дълъг контекст.",
   "gemini-3-flash-preview.description": "Gemini 3 Flash е най-интелигентният модел, създаден за скорост, съчетаващ авангардна интелигентност с отлично търсене и обоснованост.",
   "gemini-3-pro-image-preview.description": "Gemini 3 Pro Image（Nano Banana Pro）е модел на Google за генериране на изображения, който също така поддържа мултимодален диалог.",
-  "gemini-3-pro-image-preview:image.description": "Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro) е модел на Google за генериране на изображения, който също поддържа мултимодален чат.",
+  "gemini-3-pro-image-preview:image.description": "Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro) е моделът на Google за генериране на изображения и поддържа мултимодален чат.",
   "gemini-3-pro-preview.description": "Gemini 3 Pro е най-мощният агентен и „vibe-coding“ модел на Google, който предлага по-богати визуализации и по-дълбоко взаимодействие, базирано на съвременно логическо мислене.",
   "gemini-flash-latest.description": "Най-новата версия на Gemini Flash",
   "gemini-flash-lite-latest.description": "Най-новата версия на Gemini Flash-Lite",
@@ -570,6 +583,7 @@
   "glm-4v-plus-0111.description": "GLM-4V-Plus разбира видео и множество изображения, подходящ за мултимодални задачи.",
   "glm-4v-plus.description": "GLM-4V-Plus разбира видео и множество изображения, подходящ за мултимодални задачи.",
   "glm-4v.description": "GLM-4V осигурява силно разбиране на изображения и логическо мислене в различни визуални задачи.",
+  "glm-5.description": "Силен модел за разсъждение и агентски задачи от Z.ai с общо 744B параметри (40B активни), създаден за сложни системни инженерни задачи и дългосрочни задачи.",
   "glm-z1-air.description": "Модел за логическо мислене със силни способности за дълбоко разсъждение при сложни задачи.",
   "glm-z1-airx.description": "Ултра-бързо логическо мислене с високо качество на разсъжденията.",
   "glm-z1-flash.description": "Серията GLM-Z1 осигурява силно логическо мислене при сложни задачи, отличавайки се в логика, математика и програмиране.",
@@ -872,6 +886,7 @@
   "mimo-v2-flash.description": "MiMo-V2-Flash: Ефективен модел за разсъждение, програмиране и основи на агентни системи.",
   "minicpm-v.description": "MiniCPM-V е следващо поколение мултимодален модел на OpenBMB с отлични OCR и мултимодални възможности за широк спектър от приложения.",
   "minimax-m2.1.description": "MiniMax-M2.1 е най-новата версия от серията MiniMax, оптимизирана за многоезично програмиране и реални сложни задачи. Като AI-нативен модел, MiniMax-M2.1 постига значителни подобрения в производителността, поддръжката на агентни рамки и адаптацията към различни сценарии, с цел да помогне на предприятия и индивидуални потребители да открият AI-нативен начин на работа и живот по-бързо.",
+  "minimax-m2.5.description": "MiniMax-M2.5 е съвременен голям езиков модел, проектиран за реална продуктивност и задачи за програмиране.",
   "minimax-m2.description": "MiniMax M2 е ефективен голям езиков модел, създаден специално за програмиране и агентни работни потоци.",
   "minimax/minimax-m2.1.description": "MiniMax-M2.1 е лек, авангарден голям езиков модел, оптимизиран за програмиране, агентни работни потоци и съвременно разработване на приложения, осигуряващ по-чист, по-кратък изход и по-бърза реакция.",
   "minimax/minimax-m2.description": "MiniMax-M2 е високостойностен модел, който се отличава в програмиране и агентни задачи в множество инженерни сценарии.",
@@ -1133,6 +1148,7 @@
   "qwq.description": "QwQ е модел за аргументация от семейството на Qwen. В сравнение със стандартните модели, обучени с инструкции, предлага мисловни и логически способности, които значително подобряват ефективността при трудни задачи. QwQ-32B е среден по размер модел, който се конкурира с водещи модели като DeepSeek-R1 и o1-mini.",
   "qwq_32b.description": "Среден по размер модел за аргументация от семейството на Qwen. В сравнение със стандартните модели, обучени с инструкции, мисловните и логическите способности на QwQ значително подобряват ефективността при трудни задачи.",
   "r1-1776.description": "R1-1776 е дообучен вариант на DeepSeek R1, създаден да предоставя неконфронтирана, обективна и фактическа информация.",
+  "seedance-1-5-pro-251215.description": "Seedance 1.5 Pro от ByteDance поддържа генериране на видео от текст, от изображение към видео (първи кадър, първи+последен кадър) и синхронизирано с визуалното съдържание аудио.",
   "solar-mini-ja.description": "Solar Mini (Ja) разширява Solar Mini с фокус върху японски език, като запазва ефективността и силната производителност на английски и корейски.",
   "solar-mini.description": "Solar Mini е компактен LLM, който превъзхожда GPT-3.5, с мощни многоезични възможности, поддържащ английски и корейски, и предлага ефективно решение с малък отпечатък.",
   "solar-pro.description": "Solar Pro е интелигентен LLM от Upstage, фокусиран върху следване на инструкции на един GPU, с IFEval резултати над 80. Понастоящем поддържа английски; пълното издание е планирано за ноември 2024 с разширена езикова поддръжка и по-дълъг контекст.",
@@ -1235,6 +1251,7 @@
   "z-ai/glm-4.5.description": "GLM 4.5 е флагманският модел на Z.AI с хибридно разсъждение, оптимизиран за инженерни и задачи с дълъг контекст.",
   "z-ai/glm-4.6.description": "GLM 4.6 е флагманският модел на Z.AI с разширен контекст и подобрени възможности за програмиране.",
   "z-ai/glm-4.7.description": "GLM-4.7 е най-новият водещ модел на Zhipu, предлагащ подобрени общи възможности, по-прости и естествени отговори и по-завладяващо писмено изживяване.",
+  "z-ai/glm5.description": "Силен модел за разсъждение и агентски задачи от Z.ai с общо 744B параметри (40B активни), създаден за сложни системни инженерни задачи и дългосрочни задачи.",
   "zai-org/GLM-4.5-Air.description": "GLM-4.5-Air е базов модел за агентни приложения с архитектура Mixture-of-Experts. Оптимизиран е за използване на инструменти, уеб браузване, софтуерно инженерство и фронтенд програмиране, и се интегрира с кодови агенти като Claude Code и Roo Code. Използва хибридно разсъждение за справяне както със сложни, така и с ежедневни задачи.",
   "zai-org/GLM-4.5.description": "GLM-4.5 е базов модел, създаден за агентни приложения с архитектура Mixture-of-Experts. Дълбоко оптимизиран за използване на инструменти, уеб браузване, софтуерно инженерство и фронтенд програмиране, и се интегрира с кодови агенти като Claude Code и Roo Code. Използва хибридно разсъждение за справяне както със сложни, така и с ежедневни задачи.",
   "zai-org/GLM-4.5V.description": "GLM-4.5V е най-новият визуален езиков модел (VLM) на Zhipu AI, изграден върху флагманския текстов модел GLM-4.5-Air (106B общо, 12B активни) с MoE архитектура за висока производителност при по-ниска цена. Следва пътя на GLM-4.1V-Thinking и добавя 3D-RoPE за подобрено пространствено разсъждение в 3D. Оптимизиран чрез предварително обучение, SFT и RL, обработва изображения, видео и дълги документи и е сред водещите отворени модели в 41 публични мултимодални бенчмарка. Режимът Thinking позволява на потребителите да балансират между скорост и дълбочина.",

locales/bg-BG/providers.json

@@ -30,6 +30,7 @@
   "internlm.description": "Open-source организация, фокусирана върху изследвания и инструменти за големи модели, предоставяща ефективна и лесна за използване платформа за достъп до водещи модели и алгоритми.",
   "jina.description": "Основана през 2020 г., Jina AI е водеща компания в областта на търсещия AI. Технологичният ѝ стек включва векторни модели, преоценители и малки езикови модели за създаване на надеждни генеративни и мултимодални търсещи приложения.",
   "lmstudio.description": "LM Studio е десктоп приложение за разработка и експериментиране с LLM на вашия компютър.",
+  "lobehub.description": "LobeHub Cloud използва официални API-та за достъп до AI модели и измерва използването чрез Кредити, свързани с токени на модела.",
   "minimax.description": "Основана през 2021 г., MiniMax създава универсален AI с мултимодални базови модели, включително текстови модели с трилиони параметри, речеви и визуални модели, както и приложения като Hailuo AI.",
   "mistral.description": "Mistral предлага усъвършенствани универсални, специализирани и изследователски модели за сложни разсъждения, многоезични задачи и генериране на код, с извикване на функции за персонализирани интеграции.",
   "modelscope.description": "ModelScope е платформа на Alibaba Cloud за модели като услуга, предлагаща широка гама от AI модели и услуги за инференция.",

locales/bg-BG/spend.json

@@ -14,6 +14,7 @@
   "table.columns.totalTokens": "Използвани токени",
   "table.columns.type.enums.chat": "Генериране на текст",
   "table.columns.type.enums.imageGeneration": "Генериране на изображения",
+  "table.columns.type.enums.videoGeneration": "Генериране на видео",
   "table.columns.type.title": "Тип",
   "table.desc": "Подробности за използването на изчислителни кредити за генериране на текст, вграждане, генериране на изображения и др.",
   "table.more": "Виж подробности",

locales/bg-BG/subscription.json

@@ -131,6 +131,12 @@
   "limitation.providers.prompter.subTitle": "Персонализираната API услуга е достъпна само за платени планове. Надстрой сега, за да използваш глобални водещи модели",
   "limitation.providers.prompter.title": "Абонирай се сега, за да използваш персонализирана API услуга",
   "limitation.providers.tooltip": "Персонализираната API услуга е достъпна само за платени планове",
+  "limitation.video.success.action": "Продължи с генерирането",
+  "limitation.video.success.desc": "Вашият абонамент {{plan}} беше успешно надграден. Насладете се на AI видео генериране. Текущият ви план включва:",
+  "limitation.video.success.title": "Успешно надграждане",
+  "limitation.video.topupSuccess.action": "Продължи с генерирането",
+  "limitation.video.topupSuccess.desc": "Вашите допълнителни кредити вече са активни. Насладете се на AI видео генериране. Текущият ви план включва:",
+  "limitation.video.topupSuccess.title": "Успешно зареждане",
   "modelPricing.button": "Виж документацията за ценообразуване",
   "modelPricing.desc": "{{name}} използва кредити за измерване на използването на AI модел. Таблицата по-долу показва изчислителните кредити на 1M токена.",
   "modelPricing.title": "Цени на текстови модели",

locales/bg-BG/video.json

@@ -0,0 +1,28 @@
+{
+  "config.aspectRatio.label": "Съотношение на страните",
+  "config.cameraFixed.label": "Фиксирана камера",
+  "config.duration.label": "Продължителност",
+  "config.endImageUrl.label": "Крайна рамка",
+  "config.generateAudio.label": "Генерирай аудио",
+  "config.header.title": "Видео",
+  "config.imageUrl.label": "Начална рамка",
+  "config.prompt.placeholder": "Опишете видеото, което искате да генерирате",
+  "config.referenceImage.label": "Референтно изображение",
+  "config.resolution.label": "Резолюция",
+  "config.seed.label": "Сийд",
+  "config.seed.random": "Случаен",
+  "generation.actions.copyError": "Копирай съобщението за грешка",
+  "generation.actions.errorCopied": "Съобщението за грешка е копирано в клипборда",
+  "generation.actions.errorCopyFailed": "Неуспешно копиране на съобщението за грешка",
+  "generation.actions.generate": "Генерирай",
+  "generation.freeQuota.exhausted": "🎁 Използвахте безплатната квота, ще се използват кредити",
+  "generation.freeQuota.remaining": "🎁 {{remaining}} безплатни видеа днес",
+  "generation.status.failed": "Генерирането неуспешно",
+  "generation.status.generating": "Генериране...",
+  "generation.validation.endFrameRequiresStartFrame": "Крайната рамка не може да се използва без начална рамка. Моля, задайте първо начална рамка.",
+  "topic.createNew": "Нова тема",
+  "topic.deleteConfirm": "Изтриване на видео тема",
+  "topic.deleteConfirmDesc": "Ще изтриете тази видео тема. Това действие не може да бъде отменено.",
+  "topic.title": "Видео теми",
+  "topic.untitled": "Тема по подразбиране"
+}

locales/de-DE/common.json

@@ -143,6 +143,7 @@
   "cmdk.keywords.stats": "Statistiken Analyse Auswertung",
   "cmdk.keywords.submitIssue": "Problem Fehler Feedback Anliegen",
   "cmdk.keywords.usage": "Nutzung Statistik Verbrauch Kontingent",
+  "cmdk.keywords.video": "video,erstellen,seedance,kling",
   "cmdk.memory": "Gedächtnis",
   "cmdk.mentionAgent": "Agent erwähnen",
   "cmdk.navigate": "Navigieren",
@@ -193,6 +194,7 @@
   "cmdk.themeLight": "Hell",
   "cmdk.toOpen": "Öffnen",
   "cmdk.toSelect": "Auswählen",
+  "cmdk.video": "KI-Video",
   "confirm": "Bestätigen",
   "contact": "Kontaktieren Sie uns",
   "copy": "Kopieren",

locales/de-DE/components.json

@@ -43,6 +43,8 @@
   "FileManager.emptyStatus.or": "oder",
   "FileManager.emptyStatus.title": "Dateien oder Ordner hierher ziehen",
   "FileManager.noFolders": "Keine Ordner verfügbar",
+  "FileManager.search.noResults": "Keine Dateien gefunden",
+  "FileManager.search.placeholder": "Dateien durchsuchen...",
   "FileManager.sort.dateAdded": "Hinzugefügt am",
   "FileManager.sort.name": "Name",
   "FileManager.sort.size": "Größe",

locales/de-DE/discover.json

@@ -150,6 +150,9 @@
   "groupAgents.tag": "Gruppe",
   "groupAgents.underReview": "Wird überprüft",
   "home.communityAgents": "Community-Agenten",
+  "home.creatorReward.action": "Jetzt bewerben",
+  "home.creatorReward.subtitle": "Das Creator-Belohnungsprogramm 2026 ist offiziell gestartet.",
+  "home.creatorReward.title": "Kreieren. Teilen. Geld verdienen.",
   "home.featuredAssistants": "Empfohlene Agenten",
   "home.featuredModels": "Empfohlene Modelle",
   "home.featuredPlugins": "Empfohlene Fähigkeiten",
@@ -194,6 +197,8 @@
   "mcp.categories.tools.name": "Hilfsprogramme",
   "mcp.categories.travel-transport.description": "Reiseplanung und Transport",
   "mcp.categories.travel-transport.name": "Reise & Transport",
+  "mcp.categories.utility.description": "Wettervorhersage und meteorologische Dienste",
+  "mcp.categories.utility.name": "Dienstprogramme",
   "mcp.categories.weather.description": "Wettervorhersage und meteorologische Dienste",
   "mcp.categories.weather.name": "Wetter",
   "mcp.categories.web-search.description": "Websuche und Informationsabruf",
@@ -478,6 +483,10 @@
   "tab.plugin": "Fähigkeit",
   "tab.provider": "Anbieter",
   "tab.user": "Benutzer",
+  "time.formatOtherYear": "D. MMM YYYY",
+  "time.formatThisYear": "D. MMM",
+  "time.today": "Heute",
+  "time.yesterday": "Gestern",
   "user.agents": "Agenten",
   "user.downloads": "Downloads",
   "user.editProfile": "Profil bearbeiten",

locales/de-DE/home.json

@@ -10,5 +10,6 @@
   "starter.deepResearch": "Tiefgehende Recherche",
   "starter.developing": "Demnächst verfügbar",
   "starter.image": "Bild",
+  "starter.seedance": "Seedance 2.0",
   "starter.write": "Schreiben"
 }

locales/de-DE/knowledgeBase.json

@@ -9,7 +9,10 @@
   "addToKnowledgeBase.title": "Zur Bibliothek hinzufügen",
   "addToKnowledgeBase.totalFiles": "{{count}} Dateien ausgewählt",
   "createNew.confirm": "Neu erstellen",
-  "createNew.description.placeholder": "Bibliotheksbeschreibung (optional)",
+  "createNew.description.label": "Bibliotheksbeschreibung (optional)",
+  "createNew.description.placeholder": "Die Beschreibung hilft dem LLM, Ihre Bibliothek besser zu verstehen",
+  "createNew.edit.confirm": "Änderungen speichern",
+  "createNew.edit.title": "Bibliothek bearbeiten",
   "createNew.formTitle": "Grundinformationen",
   "createNew.name.placeholder": "Name der Bibliothek",
   "createNew.name.required": "Bitte geben Sie einen Namen für die Bibliothek ein",

locales/de-DE/marketAuth.json

@@ -38,6 +38,10 @@
   "messages.success.submit": "Autorisierung erfolgreich! Du kannst jetzt deinen Agenten veröffentlichen.",
   "messages.success.upload": "Autorisierung erfolgreich! Du kannst jetzt eine neue Version veröffentlichen.",
   "profileSetup.cancel": "Abbrechen",
+  "profileSetup.confirmChangeUserId.cancel": "Abbrechen",
+  "profileSetup.confirmChangeUserId.confirm": "Benutzer-ID ändern",
+  "profileSetup.confirmChangeUserId.description": "Sobald du zu @{{newId}} wechselst, kann jeder deine alte ID @{{oldId}} übernehmen und alle bestehenden Links zu deinem Profil werden ungültig. Dies kann nicht rückgängig gemacht werden. Bist du sicher, dass du fortfahren möchtest?",
+  "profileSetup.confirmChangeUserId.title": "Benutzer-ID ändern?",
   "profileSetup.descriptionEdit": "Aktualisiere die Informationen deines Community-Profils.",
   "profileSetup.descriptionFirstTime": "Richte dein Profil ein, um dein Community-Profil abzuschließen.",
   "profileSetup.errors.fileTooLarge": "Dateigröße darf 2 MB nicht überschreiten",

locales/de-DE/modelProvider.json

@@ -260,8 +260,8 @@
   "providerModels.item.modelConfig.type.options.realtime": "Echtzeit-Chat",
   "providerModels.item.modelConfig.type.options.stt": "Sprache-zu-Text",
   "providerModels.item.modelConfig.type.options.text2music": "Text-zu-Musik",
-  "providerModels.item.modelConfig.type.options.text2video": "Text-zu-Video",
   "providerModels.item.modelConfig.type.options.tts": "Text-zu-Sprache",
+  "providerModels.item.modelConfig.type.options.video": "Videoerstellung",
   "providerModels.item.modelConfig.type.placeholder": "Bitte wählen Sie einen Modelltyp",
   "providerModels.item.modelConfig.type.title": "Modelltyp",
   "providerModels.item.modelConfig.video.extra": "Diese Einstellung aktiviert die Videorekognition innerhalb der Anwendung. Ob dies unterstützt wird, hängt vom Modell ab. Bitte testen Sie die Verfügbarkeit dieser Funktion.",

locales/de-DE/models.json

@@ -74,7 +74,11 @@
   "MiniMax-M1.description": "Ein neues Inhouse-Argumentationsmodell mit 80K Chain-of-Thought und 1M Eingabe, vergleichbar mit führenden globalen Modellen.",
   "MiniMax-M2-Stable.description": "Entwickelt für effizientes Coden und Agenten-Workflows mit höherer Parallelität für den kommerziellen Einsatz.",
   "MiniMax-M2.1-Lightning.description": "Leistungsstarke mehrsprachige Programmierfunktionen, umfassend verbesserte Programmiererfahrung. Schneller und effizienter.",
+  "MiniMax-M2.1-highspeed.description": "Leistungsstarke mehrsprachige Programmierfähigkeiten mit schnellerer und effizienterer Inferenz.",
   "MiniMax-M2.1.description": "MiniMax-M2.1 ist das Flaggschiff unter den Open-Source-Großmodellen von MiniMax und konzentriert sich auf die Lösung komplexer Aufgaben aus der realen Welt. Seine zentralen Stärken liegen in der mehrsprachigen Programmierfähigkeit und der Fähigkeit, als Agent komplexe Aufgaben zu bewältigen.",
+  "MiniMax-M2.5-Lightning.description": "M2.5 Lightning: Gleiche Leistung, schneller und agiler (ca. 100 tps).",
+  "MiniMax-M2.5-highspeed.description": "Gleiche Leistung wie M2.5 mit deutlich schnellerer Inferenz.",
+  "MiniMax-M2.5.description": "Erstklassige Leistung und ultimative Kosteneffizienz, bewältigt mühelos komplexe Aufgaben (ca. 60 tps).",
   "MiniMax-M2.description": "Speziell für effizientes Programmieren und Agenten-Workflows entwickelt",
   "MiniMax-Text-01.description": "MiniMax-01 führt großskalige lineare Aufmerksamkeit über klassische Transformer hinaus ein. Mit 456B Parametern und 45,9B aktiv pro Durchlauf erreicht es Spitzenleistung und unterstützt bis zu 4M Token Kontext (32× GPT-4o, 20× Claude-3.5-Sonnet).",
   "MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k.description": "MiniMax-M1 ist ein Open-Weights-Modell für großskalige hybride Aufmerksamkeits- und Schlussfolgerungsaufgaben mit insgesamt 456 Milliarden Parametern und etwa 45,9 Milliarden aktiven Parametern pro Token. Es unterstützt nativ einen Kontext von 1 Million Tokens und nutzt Flash Attention, um die FLOPs bei der Generierung von 100.000 Tokens im Vergleich zu DeepSeek R1 um 75 % zu reduzieren. Durch die MoE-Architektur, CISPO und hybrides RL-Training erzielt es führende Leistungen bei Aufgaben mit langen Eingaben und realer Softwareentwicklung.",
@@ -107,6 +111,7 @@
   "Pro/moonshotai/Kimi-K2-Thinking.description": "Kimi K2 Thinking Turbo ist die Turbo-Variante, die für hohe Geschwindigkeit und Durchsatz beim logischen Denken optimiert wurde, während die Fähigkeit zu mehrstufigem Denken und Werkzeugnutzung von K2 Thinking erhalten bleibt. Es handelt sich um ein MoE-Modell mit etwa 1 Billion Parametern, nativem 256K-Kontext und stabiler großskaliger Tool-Nutzung für Produktionsszenarien mit strengen Anforderungen an Latenz und Parallelität.",
   "Pro/moonshotai/Kimi-K2.5.description": "Kimi K2.5 ist ein Open-Source-natives multimodales Agentenmodell, basierend auf Kimi-K2-Base, trainiert mit etwa 1,5 Billionen gemischten Bild- und Text-Tokens. Das Modell verwendet eine MoE-Architektur mit insgesamt 1 Billion Parametern und 32 Milliarden aktiven Parametern, unterstützt ein Kontextfenster von 256K und integriert nahtlos visuelle und sprachliche Verständnisfähigkeiten.",
   "Pro/zai-org/glm-4.7.description": "GLM-4.7 ist Zhipus neue Flaggschiff-Generation mit insgesamt 355 Milliarden Parametern und 32 Milliarden aktiven Parametern. Das Modell wurde umfassend in den Bereichen allgemeiner Dialog, logisches Denken und Agentenfähigkeiten verbessert. GLM-4.7 stärkt das Interleaved Thinking und führt Preserved Thinking sowie Turn-level Thinking ein.",
+  "Pro/zai-org/glm-5.description": "GLM-5 ist das neue Generationen-Sprachmodell von Zhipu, das sich auf komplexe Systemtechnik und langfristige Agentenaufgaben konzentriert. Die Modellparameter wurden auf 744B Parameter (40B aktiv) erweitert und integrieren DeepSeek Sparse Attention.",
   "QwQ-32B-Preview.description": "Qwen QwQ ist ein experimentelles Forschungsmodell mit Fokus auf die Verbesserung logischer Schlussfolgerungen.",
   "Qwen/QVQ-72B-Preview.description": "QVQ-72B-Preview ist ein Forschungsmodell von Qwen mit Schwerpunkt auf visuellem Denken. Es überzeugt durch seine Fähigkeit zur Analyse komplexer Szenen und zur Lösung visueller Mathematikaufgaben.",
   "Qwen/QwQ-32B-Preview.description": "Qwen QwQ ist ein experimentelles Forschungsmodell zur Verbesserung der KI-Logik und des Denkvermögens.",
@@ -274,9 +279,9 @@
   "chatgpt-4o-latest.description": "ChatGPT-4o ist ein dynamisches Modell mit Echtzeit-Updates, das starkes Verständnis und Textgenerierung für großflächige Anwendungsfälle wie Kundensupport, Bildung und technischen Support kombiniert.",
   "claude-2.0.description": "Claude 2 bietet wichtige Verbesserungen für Unternehmen, darunter einen führenden Kontext von 200.000 Token, reduzierte Halluzinationen, System-Prompts und ein neues Test-Feature: Tool-Nutzung.",
   "claude-2.1.description": "Claude 2 bietet wichtige Verbesserungen für Unternehmen, darunter einen führenden Kontext von 200.000 Token, reduzierte Halluzinationen, System-Prompts und ein neues Test-Feature: Tool-Nutzung.",
-  "claude-3-5-haiku-20241022.description": "Claude 3.5 Haiku ist das schnellste Next-Gen-Modell von Anthropic. Im Vergleich zu Claude 3 Haiku bietet es verbesserte Fähigkeiten und übertrifft das bisher größte Modell Claude 3 Opus in vielen Intelligenz-Benchmarks.",
+  "claude-3-5-haiku-20241022.description": "Claude 3.5 Haiku ist das schnellste Next-Gen-Modell von Anthropic und verbessert sich in zahlreichen Fähigkeiten. Es übertrifft das bisherige Flaggschiff Claude 3 Opus in vielen Benchmarks.",
   "claude-3-5-haiku-latest.description": "Claude 3.5 Haiku liefert schnelle Antworten für leichte Aufgaben.",
-  "claude-3-7-sonnet-20250219.description": "Claude 3.7 Sonnet ist das intelligenteste Modell von Anthropic und das erste hybride Reasoning-Modell auf dem Markt. Es kann nahezu sofortige Antworten liefern oder schrittweise Denkprozesse darstellen, die für Nutzer sichtbar sind. Sonnet überzeugt besonders in den Bereichen Programmierung, Data Science, Bildverarbeitung und Agentenaufgaben.",
+  "claude-3-7-sonnet-20250219.description": "Claude Sonnet 3.7 ist das intelligenteste Modell von Anthropic und das erste Hybrid-Reasoning-Modell auf dem Markt. Es ermöglicht nahezu sofortige Antworten oder tiefgehendes Denken mit präziser Steuerung.",
   "claude-3-7-sonnet-latest.description": "Claude 3.7 Sonnet ist das neueste und leistungsfähigste Modell von Anthropic für hochkomplexe Aufgaben. Es überzeugt in Leistung, Intelligenz, Sprachfluss und Verständnis.",
   "claude-3-haiku-20240307.description": "Claude 3 Haiku ist das schnellste und kompakteste Modell von Anthropic, entwickelt für nahezu sofortige Antworten mit schneller, präziser Leistung.",
   "claude-3-opus-20240229.description": "Claude 3 Opus ist das leistungsstärkste Modell von Anthropic für hochkomplexe Aufgaben. Es überzeugt in Leistung, Intelligenz, Sprachfluss und Verständnis.",
@@ -287,13 +292,14 @@
   "claude-haiku-4-5-20251001.description": "Claude Haiku 4.5 ist das schnellste und intelligenteste Haiku-Modell von Anthropic – mit blitzschneller Reaktionszeit und erweitertem Denkvermögen.",
   "claude-haiku-4.5.description": "Claude Haiku 4.5 ist ein schnelles und effizientes Modell für vielfältige Aufgaben.",
   "claude-opus-4-1-20250805-thinking.description": "Claude Opus 4.1 Thinking ist eine erweiterte Variante, die ihren Denkprozess offenlegen kann.",
-  "claude-opus-4-1-20250805.description": "Claude Opus 4.1 ist das neueste und leistungsfähigste Modell von Anthropic für hochkomplexe Aufgaben und überzeugt durch herausragende Leistung, Intelligenz, Sprachgewandtheit und Verständnis.",
+  "claude-opus-4-1-20250805.description": "Claude Opus 4.1 ist das neueste und leistungsfähigste Modell von Anthropic für hochkomplexe Aufgaben. Es überzeugt durch herausragende Leistung, Intelligenz, Sprachgewandtheit und Verständnis.",
   "claude-opus-4-20250514.description": "Claude Opus 4 ist das leistungsstärkste Modell von Anthropic für hochkomplexe Aufgaben und zeichnet sich durch exzellente Leistung, Intelligenz, Sprachgewandtheit und Verständnis aus.",
   "claude-opus-4-5-20251101.description": "Claude Opus 4.5 ist das Flaggschiffmodell von Anthropic. Es kombiniert herausragende Intelligenz mit skalierbarer Leistung und ist ideal für komplexe Aufgaben, die höchste Qualität bei Antworten und logischem Denken erfordern.",
-  "claude-opus-4-6.description": "Claude Opus 4.6 ist das intelligenteste Modell von Anthropic für die Entwicklung von Agenten und Programmierung.",
+  "claude-opus-4-6.description": "Claude Opus 4.6 ist das intelligenteste Modell von Anthropic für den Aufbau von Agenten und das Programmieren.",
   "claude-sonnet-4-20250514-thinking.description": "Claude Sonnet 4 Thinking kann nahezu sofortige Antworten oder schrittweises Denken mit sichtbarem Prozess erzeugen.",
-  "claude-sonnet-4-20250514.description": "Claude Sonnet 4 kann nahezu sofortige Antworten liefern oder schrittweise Denkprozesse mit sichtbarem Ablauf darstellen.",
+  "claude-sonnet-4-20250514.description": "Claude Sonnet 4 ist das bisher intelligenteste Modell von Anthropic. Es bietet nahezu sofortige Antworten oder schrittweises Denken mit feingranularer Steuerung für API-Nutzer.",
   "claude-sonnet-4-5-20250929.description": "Claude Sonnet 4.5 ist das bisher intelligenteste Modell von Anthropic.",
+  "claude-sonnet-4-6.description": "Claude Sonnet 4.6 ist die beste Kombination aus Geschwindigkeit und Intelligenz von Anthropic.",
   "claude-sonnet-4.description": "Claude Sonnet 4 ist die neueste Generation mit verbesserter Leistung in allen Aufgabenbereichen.",
   "codegeex-4.description": "CodeGeeX-4 ist ein leistungsstarker KI-Coding-Assistent, der mehrsprachige Q&A und Codevervollständigung unterstützt, um die Produktivität von Entwicklern zu steigern.",
   "codegeex4-all-9b.description": "CodeGeeX4-ALL-9B ist ein mehrsprachiges Codegenerierungsmodell, das Codevervollständigung, Codeinterpretation, Websuche, Funktionsaufrufe und Q&A auf Repositoriumsebene unterstützt. Es deckt eine Vielzahl von Softwareentwicklungsszenarien ab und ist eines der besten Code-Modelle unter 10 Milliarden Parametern.",
@@ -363,7 +369,7 @@
   "deepseek-ai/deepseek-v3.1-terminus.description": "DeepSeek V3.1 ist ein Next-Gen-Denkmodell mit stärkerem komplexem Denken und Chain-of-Thought für tiefgreifende Analyseaufgaben.",
   "deepseek-ai/deepseek-v3.1.description": "DeepSeek V3.1 ist ein Next-Gen-Denkmodell mit stärkerem komplexem Denken und Chain-of-Thought für tiefgreifende Analyseaufgaben.",
   "deepseek-ai/deepseek-vl2.description": "DeepSeek-VL2 ist ein MoE Vision-Language-Modell auf Basis von DeepSeekMoE-27B mit sparsamer Aktivierung. Es erreicht starke Leistung mit nur 4,5B aktiven Parametern und überzeugt bei visuellen QA-Aufgaben, OCR, Dokument-/Tabellen-/Diagrammverständnis und visueller Verankerung.",
-  "deepseek-chat.description": "Ein neues Open-Source-Modell, das allgemeine Fähigkeiten und Programmierkompetenz vereint. Es bewahrt die Dialogfähigkeit des Chat-Modells und die starke Codierungsleistung des Coder-Modells mit verbesserter Präferenzanpassung. DeepSeek-V2.5 verbessert zudem das Schreiben und das Befolgen von Anweisungen.",
+  "deepseek-chat.description": "DeepSeek V3.2 bietet ein ausgewogenes Verhältnis zwischen logischem Denken und Ausgabelänge für tägliche Frage-Antwort- und Agentenaufgaben. Öffentliche Benchmarks erreichen GPT-5-Niveau. Es ist das erste Modell, das Denken in die Werkzeugnutzung integriert und führend in Open-Source-Agentenbewertungen.",
   "deepseek-coder-33B-instruct.description": "DeepSeek Coder 33B ist ein Code-Sprachmodell, trainiert auf 2 B Tokens (87 % Code, 13 % chinesisch/englischer Text). Es bietet ein 16K-Kontextfenster und Fill-in-the-Middle-Aufgaben für projektweite Codevervollständigung und Snippet-Ergänzung.",
   "deepseek-coder-v2.description": "DeepSeek Coder V2 ist ein Open-Source-MoE-Code-Modell mit starker Leistung bei Programmieraufgaben, vergleichbar mit GPT-4 Turbo.",
   "deepseek-coder-v2:236b.description": "DeepSeek Coder V2 ist ein Open-Source-MoE-Code-Modell mit starker Leistung bei Programmieraufgaben, vergleichbar mit GPT-4 Turbo.",
@@ -386,7 +392,7 @@
   "deepseek-r1-fast-online.description": "DeepSeek R1 Schnellversion mit Echtzeit-Websuche – kombiniert 671B-Fähigkeiten mit schneller Reaktion.",
   "deepseek-r1-online.description": "DeepSeek R1 Vollversion mit 671B Parametern und Echtzeit-Websuche – bietet stärkeres Verständnis und bessere Generierung.",
   "deepseek-r1.description": "DeepSeek-R1 nutzt Cold-Start-Daten vor dem RL und erreicht vergleichbare Leistungen wie OpenAI-o1 bei Mathematik, Programmierung und logischem Denken.",
-  "deepseek-reasoner.description": "Der Denkmodus DeepSeek V3.2 gibt vor der finalen Antwort eine Gedankenkette aus, um die Genauigkeit zu erhöhen.",
+  "deepseek-reasoner.description": "DeepSeek V3.2 Thinking ist ein Modell für tiefes logisches Denken, das vor der Ausgabe eine Gedankenkette generiert, um die Genauigkeit zu erhöhen. Es erzielt Spitzenwerte in Wettbewerben und bietet ein Denkvermögen vergleichbar mit Gemini-3.0-Pro.",
   "deepseek-v2.description": "DeepSeek V2 ist ein effizientes MoE-Modell für kostengünstige Verarbeitung.",
   "deepseek-v2:236b.description": "DeepSeek V2 236B ist das codefokussierte Modell von DeepSeek mit starker Codegenerierung.",
   "deepseek-v3-0324.description": "DeepSeek-V3-0324 ist ein MoE-Modell mit 671B Parametern und herausragenden Stärken in Programmierung, technischer Kompetenz, Kontextverständnis und Langtextverarbeitung.",
@@ -444,6 +450,10 @@
   "doubao-seed-1.6-vision.description": "Doubao-Seed-1.6-vision ist ein visuelles Modell für tiefes logisches Denken mit verbesserter multimodaler Analyse für Bildung, Bildprüfung, Inspektion/Sicherheit und KI-gestützte Fragenbeantwortung. Unterstützt ein Kontextfenster von 256k und bis zu 64k Ausgabetokens.",
   "doubao-seed-1.6.description": "Doubao-Seed-1.6 ist ein neues multimodales Modell für tiefes logisches Denken mit Auto-, Denk- und Nicht-Denk-Modi. Im Nicht-Denk-Modus übertrifft es Doubao-1.5-pro/250115 deutlich. Unterstützt ein Kontextfenster von 256k und bis zu 16k Ausgabetokens.",
   "doubao-seed-1.8.description": "Doubao-Seed-1.8 bietet verbesserte multimodale Verständnis- und Agentenfähigkeiten, unterstützt Text-, Bild- und Videoeingaben sowie Kontext-Caching und liefert herausragende Ergebnisse bei komplexen Aufgaben.",
+  "doubao-seed-2.0-code.description": "Doubao-Seed-2.0-code ist tief optimiert für agentisches Codieren, unterstützt multimodale Eingaben und ein 256k-Kontextfenster, geeignet für Codierung, visuelles Verständnis und Agenten-Workflows.",
+  "doubao-seed-2.0-lite.description": "Doubao-Seed-2.0-lite ist ein neues multimodales Modell für tiefgehendes Denken, das ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis bietet und eine starke Wahl für allgemeine Aufgaben ist, mit einem Kontextfenster von bis zu 256k.",
+  "doubao-seed-2.0-mini.description": "Doubao-Seed-2.0-mini ist ein leichtgewichtiges Modell mit schneller Reaktionszeit und hoher Leistung, geeignet für kleine Aufgaben und Szenarien mit hoher Parallelität.",
+  "doubao-seed-2.0-pro.description": "Doubao-Seed-2.0-pro ist das Flaggschiff-Agentenmodell von ByteDance, mit umfassenden Fortschritten in der Planung und Ausführung komplexer Aufgaben.",
   "doubao-seed-code.description": "Doubao-Seed-Code ist speziell für agentenbasiertes Programmieren optimiert, unterstützt multimodale Eingaben (Text/Bild/Video) und ein Kontextfenster von 256k. Es ist kompatibel mit der Anthropic API und eignet sich für Programmierung, visuelles Verständnis und Agenten-Workflows.",
   "doubao-seededit-3-0-i2i-250628.description": "Das Doubao-Bildmodell von ByteDance Seed unterstützt Text- und Bildeingaben mit hochgradig kontrollierbarer, hochwertiger Bildgenerierung. Es unterstützt textgesteuerte Bildbearbeitung mit Ausgabengrößen zwischen 512 und 1536 auf der langen Seite.",
   "doubao-seedream-3-0-t2i-250415.description": "Seedream 3.0 ist ein Bildgenerierungsmodell von ByteDance Seed, das Text- und Bildeingaben unterstützt und eine hochgradig kontrollierbare, hochwertige Bildgenerierung ermöglicht. Es erzeugt Bilder aus Texteingaben.",
@@ -476,7 +486,8 @@
   "ernie-speed-pro-128k.description": "ERNIE Speed Pro 128K ist ein hochgradig skalierbares Modell für großflächige Online-Dienste und Unternehmensanwendungen.",
   "ernie-x1-turbo-32k.description": "ERNIE X1 Turbo 32K ist ein schnelles Denkmodell mit 32K Kontext für komplexe Schlussfolgerungen und mehrstufige Gespräche.",
   "ernie-x1.1-preview.description": "ERNIE X1.1 Preview ist ein Vorschau-Modell mit Denkfähigkeit zur Bewertung und zum Testen.",
-  "fal-ai/bytedance/seedream/v4.description": "Seedream 4.0 ist ein Bildgenerierungsmodell von ByteDance Seed, das Text- und Bildeingaben unterstützt und eine hochgradig steuerbare, hochwertige Bildgenerierung ermöglicht. Es erstellt Bilder aus Texteingaben.",
+  "fal-ai/bytedance/seedream/v4.5.description": "Seedream 4.5, entwickelt vom Seed-Team bei ByteDance, unterstützt Multi-Image-Bearbeitung und -Komposition. Es bietet verbesserte Subjektkonsistenz, präzise Befolgung von Anweisungen, Verständnis räumlicher Logik, ästhetischen Ausdruck, Poster-Layout und Logo-Design mit hochpräziser Text-Bild-Darstellung.",
+  "fal-ai/bytedance/seedream/v4.description": "Seedream 4.0, entwickelt von ByteDance Seed, unterstützt Text- und Bildeingaben für eine hochgradig steuerbare, qualitativ hochwertige Bildgenerierung aus Prompts.",
   "fal-ai/flux-kontext/dev.description": "FLUX.1-Modell mit Fokus auf Bildbearbeitung, unterstützt Text- und Bildeingaben.",
   "fal-ai/flux-pro/kontext.description": "FLUX.1 Kontext [pro] akzeptiert Texte und Referenzbilder als Eingabe und ermöglicht gezielte lokale Bearbeitungen sowie komplexe globale Szenentransformationen.",
   "fal-ai/flux/krea.description": "Flux Krea [dev] ist ein Bildgenerierungsmodell mit ästhetischer Ausrichtung auf realistischere, natürliche Bilder.",
@@ -484,8 +495,8 @@
   "fal-ai/hunyuan-image/v3.description": "Ein leistungsstarkes natives multimodales Bildgenerierungsmodell.",
   "fal-ai/imagen4/preview.description": "Hochwertiges Bildgenerierungsmodell von Google.",
   "fal-ai/nano-banana.description": "Nano Banana ist das neueste, schnellste und effizienteste native multimodale Modell von Google. Es ermöglicht Bildgenerierung und -bearbeitung im Dialog.",
-  "fal-ai/qwen-image-edit.description": "Ein professionelles Bildbearbeitungsmodell des Qwen-Teams, das semantische und visuelle Bearbeitungen unterstützt, chinesischen und englischen Text präzise bearbeitet und hochwertige Anpassungen wie Stilübertragungen und Objektrotation ermöglicht.",
-  "fal-ai/qwen-image.description": "Ein leistungsstarkes Bildgenerierungsmodell des Qwen-Teams mit beeindruckender Darstellung chinesischer Texte und vielfältigen visuellen Stilen.",
+  "fal-ai/qwen-image-edit.description": "Ein professionelles Bildbearbeitungsmodell des Qwen-Teams, das semantische und visuelle Bearbeitungen, präzise Textbearbeitung in Chinesisch/Englisch, Stilübertragungen, Drehungen und mehr unterstützt.",
+  "fal-ai/qwen-image.description": "Ein leistungsstarkes Bildgenerierungsmodell des Qwen-Teams mit starker chinesischer Textrendering-Fähigkeit und vielfältigen visuellen Stilen.",
   "flux-1-schnell.description": "Ein Text-zu-Bild-Modell mit 12 Milliarden Parametern von Black Forest Labs, das latente adversariale Diffusionsdistillation nutzt, um hochwertige Bilder in 1–4 Schritten zu erzeugen. Es konkurriert mit geschlossenen Alternativen und ist unter Apache-2.0 für persönliche, Forschungs- und kommerzielle Nutzung verfügbar.",
   "flux-dev.description": "FLUX.1 [dev] ist ein Modell mit offenen Gewichten für nicht-kommerzielle Nutzung. Es bietet nahezu professionelle Bildqualität und Befolgung von Anweisungen bei effizienterer Nutzung von Ressourcen im Vergleich zu Standardmodellen gleicher Größe.",
   "flux-kontext-max.description": "Modernste kontextuelle Bildgenerierung und -bearbeitung, kombiniert Text und Bilder für präzise, kohärente Ergebnisse.",
@@ -516,6 +527,8 @@
   "gemini-2.0-flash-lite-001.description": "Eine Gemini 2.0 Flash-Variante, optimiert für Kosteneffizienz und geringe Latenz.",
   "gemini-2.0-flash-lite.description": "Eine Gemini 2.0 Flash-Variante, optimiert für Kosteneffizienz und geringe Latenz.",
   "gemini-2.0-flash.description": "Gemini 2.0 Flash bietet Next-Gen-Funktionen wie außergewöhnliche Geschwindigkeit, native Tool-Nutzung, multimodale Generierung und ein Kontextfenster von 1 Million Tokens.",
+  "gemini-2.5-flash-image-preview.description": "Nano Banana ist das neueste, schnellste und effizienteste native multimodale Modell von Google und ermöglicht dialogbasierte Bildgenerierung und -bearbeitung.",
+  "gemini-2.5-flash-image-preview:image.description": "Nano Banana ist das neueste, schnellste und effizienteste native multimodale Modell von Google und ermöglicht dialogbasierte Bildgenerierung und -bearbeitung.",
   "gemini-2.5-flash-image.description": "Nano Banana ist Googles neuestes, schnellstes und effizientestes natives multimodales Modell für konversationale Bildgenerierung und -bearbeitung.",
   "gemini-2.5-flash-image:image.description": "Nano Banana ist Googles neuestes, schnellstes und effizientestes natives multimodales Modell für konversationale Bildgenerierung und -bearbeitung.",
   "gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17.description": "Gemini 2.5 Flash-Lite Preview ist Googles kleinstes und kosteneffizientestes Modell für großflächige Nutzung.",
@@ -530,7 +543,7 @@
   "gemini-2.5-pro.description": "Gemini 2.5 Pro ist Googles fortschrittlichstes Reasoning-Modell, das über Code, Mathematik und MINT-Probleme nachdenken und große Datensätze, Codebasen und Dokumente mit langem Kontext analysieren kann.",
   "gemini-3-flash-preview.description": "Gemini 3 Flash ist das intelligenteste Modell, das auf Geschwindigkeit ausgelegt ist – es vereint modernste Intelligenz mit exzellenter Suchverankerung.",
   "gemini-3-pro-image-preview.description": "Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro) ist Googles Bildgenerierungsmodell mit Unterstützung für multimodale Dialoge.",
-  "gemini-3-pro-image-preview:image.description": "Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro) ist Googles Bildgenerierungsmodell und unterstützt auch multimodale Chats.",
+  "gemini-3-pro-image-preview:image.description": "Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro) ist Googles Modell zur Bildgenerierung und unterstützt auch multimodale Konversationen.",
   "gemini-3-pro-preview.description": "Gemini 3 Pro ist Googles leistungsstärkstes Agenten- und Vibe-Coding-Modell. Es bietet reichhaltigere visuelle Inhalte und tiefere Interaktionen auf Basis modernster logischer Fähigkeiten.",
   "gemini-flash-latest.description": "Neueste Version von Gemini Flash",
   "gemini-flash-lite-latest.description": "Neueste Version von Gemini Flash-Lite",
@@ -570,6 +583,7 @@
   "glm-4v-plus-0111.description": "GLM-4V-Plus versteht Videos und mehrere Bilder und eignet sich für multimodale Aufgaben.",
   "glm-4v-plus.description": "GLM-4V-Plus versteht Videos und mehrere Bilder und eignet sich für multimodale Aufgaben.",
   "glm-4v.description": "GLM-4V bietet starkes Bildverständnis und logisches Denken für visuelle Aufgaben.",
+  "glm-5.description": "Ein starkes Modell für Schlussfolgerungen und agentische Aufgaben von Z.ai mit insgesamt 744B Parametern (40B aktiv), entwickelt für komplexe Systemtechnik und langfristige Aufgaben.",
   "glm-z1-air.description": "Ein Modell mit starker Argumentationsfähigkeit für Aufgaben, die tiefes Schlussfolgern erfordern.",
   "glm-z1-airx.description": "Ultraschnelles Schlussfolgern bei gleichzeitig hoher Denkqualität.",
   "glm-z1-flash.description": "Die GLM-Z1-Serie bietet starke Fähigkeiten im komplexen logischen Denken, insbesondere in Logik, Mathematik und Programmierung.",
@@ -872,6 +886,7 @@
   "mimo-v2-flash.description": "MiMo-V2-Flash: Ein effizientes Modell für logisches Denken, Programmierung und Agenten-Grundlagen.",
   "minicpm-v.description": "MiniCPM-V ist das nächste multimodale Modell von OpenBMB mit exzellenter OCR- und multimodaler Verständnisleistung für vielfältige Anwendungsfälle.",
   "minimax-m2.1.description": "MiniMax-M2.1 ist die neueste Version der MiniMax-Serie, optimiert für mehrsprachige Programmierung und komplexe Aufgaben in der realen Welt. Als AI-natives Modell bietet es deutliche Verbesserungen in der Modellleistung, Unterstützung von Agenten-Frameworks und Anpassung an verschiedene Szenarien – mit dem Ziel, Unternehmen und Einzelpersonen schneller zu einem AI-nativen Arbeits- und Lebensstil zu verhelfen.",
+  "minimax-m2.5.description": "MiniMax-M2.5 ist ein hochmodernes Sprachmodell, das für Produktivitäts- und Codierungsaufgaben in der realen Welt entwickelt wurde.",
   "minimax-m2.description": "MiniMax M2 ist ein effizientes großes Sprachmodell, das speziell für Programmierung und Agenten-Workflows entwickelt wurde.",
   "minimax/minimax-m2.1.description": "MiniMax-M2.1 ist ein leichtgewichtiges, hochmodernes großes Sprachmodell, optimiert für Programmierung, Proxy-Workflows und moderne Anwendungsentwicklung. Es liefert klarere, prägnantere Ausgaben und schnellere Reaktionszeiten.",
   "minimax/minimax-m2.description": "MiniMax-M2 ist ein leistungsstarkes Modell, das sich in vielen technischen Szenarien bei Programmier- und Agentenaufgaben bewährt.",
@@ -1133,6 +1148,7 @@
   "qwq.description": "QwQ ist ein Schlussfolgerungsmodell aus der Qwen-Familie. Im Vergleich zu standardmäßig instruktionstunierten Modellen bietet es überlegene Denk- und Schlussfolgerungsfähigkeiten, die die Leistung bei nachgelagerten Aufgaben deutlich verbessern – insbesondere bei schwierigen Problemen. QwQ-32B ist ein mittelgroßes Modell, das mit führenden Schlussfolgerungsmodellen wie DeepSeek-R1 und o1-mini mithalten kann.",
   "qwq_32b.description": "Mittelgroßes Schlussfolgerungsmodell aus der Qwen-Familie. Im Vergleich zu standardmäßig instruktionstunierten Modellen steigern QwQs Denk- und Schlussfolgerungsfähigkeiten die Leistung bei nachgelagerten Aufgaben deutlich – insbesondere bei schwierigen Problemen.",
   "r1-1776.description": "R1-1776 ist eine nachtrainierte Variante von DeepSeek R1, die darauf ausgelegt ist, unzensierte, objektive und faktenbasierte Informationen bereitzustellen.",
+  "seedance-1-5-pro-251215.description": "Seedance 1.5 Pro von ByteDance unterstützt Text-zu-Video, Bild-zu-Video (erstes Bild, erstes+letztes Bild) sowie Audiogenerierung synchronisiert mit visuellen Inhalten.",
   "solar-mini-ja.description": "Solar Mini (Ja) erweitert Solar Mini mit einem Fokus auf Japanisch und behält dabei eine effiziente und starke Leistung in Englisch und Koreanisch bei.",
   "solar-mini.description": "Solar Mini ist ein kompaktes LLM, das GPT-3.5 übertrifft. Es bietet starke mehrsprachige Fähigkeiten in Englisch und Koreanisch und ist eine effiziente Lösung mit kleinem Ressourcenbedarf.",
   "solar-pro.description": "Solar Pro ist ein hochintelligentes LLM von Upstage, das auf Befolgen von Anweisungen auf einer einzelnen GPU ausgelegt ist und IFEval-Werte über 80 erreicht. Derzeit wird Englisch unterstützt; die vollständige Veröffentlichung mit erweitertem Sprachsupport und längeren Kontexten war für November 2024 geplant.",
@@ -1235,6 +1251,7 @@
   "z-ai/glm-4.5.description": "GLM 4.5 ist Z.AIs Flaggschiffmodell mit hybridem Reasoning, optimiert für Engineering- und Langkontextaufgaben.",
   "z-ai/glm-4.6.description": "GLM 4.6 ist Z.AIs Flaggschiffmodell mit erweitertem Kontextumfang und Codierungsfähigkeiten.",
   "z-ai/glm-4.7.description": "GLM-4.7 ist das neueste Flaggschiffmodell von Zhipu mit verbesserten allgemeinen Fähigkeiten, natürlicheren und einfacheren Antworten sowie einem immersiveren Schreiberlebnis.",
+  "z-ai/glm5.description": "Ein starkes Modell für Schlussfolgerungen und agentische Aufgaben von Z.ai mit insgesamt 744B Parametern (40B aktiv), entwickelt für komplexe Systemtechnik und langfristige Aufgaben.",
   "zai-org/GLM-4.5-Air.description": "GLM-4.5-Air ist ein Basismodell für Agentenanwendungen mit Mixture-of-Experts-Architektur. Es ist optimiert für Toolnutzung, Web-Browsing, Softwareentwicklung und Frontend-Codierung und integriert sich mit Code-Agenten wie Claude Code und Roo Code. Es nutzt hybrides Reasoning für komplexe und alltägliche Szenarien.",
   "zai-org/GLM-4.5.description": "GLM-4.5 ist ein Basismodell für Agentenanwendungen mit Mixture-of-Experts-Architektur. Es ist tiefgreifend optimiert für Toolnutzung, Web-Browsing, Softwareentwicklung und Frontend-Codierung und integriert sich mit Code-Agenten wie Claude Code und Roo Code. Es nutzt hybrides Reasoning für komplexe und alltägliche Szenarien.",
   "zai-org/GLM-4.5V.description": "GLM-4.5V ist Zhipu AIs neuestes VLM, basierend auf dem GLM-4.5-Air-Textmodell (106B gesamt, 12B aktiv) mit MoE-Architektur für starke Leistung bei geringeren Kosten. Es folgt dem GLM-4.1V-Thinking-Ansatz und fügt 3D-RoPE zur Verbesserung des 3D-Räumlichkeitsdenkens hinzu. Optimiert durch Pretraining, SFT und RL, verarbeitet es Bilder, Videos und lange Dokumente und belegt Spitzenplätze unter offenen Modellen in 41 öffentlichen multimodalen Benchmarks. Ein Thinking-Modus-Schalter ermöglicht die Balance zwischen Geschwindigkeit und Tiefe.",

locales/de-DE/providers.json

@@ -30,6 +30,7 @@
   "internlm.description": "Eine Open-Source-Organisation für Forschung und Tools rund um große Modelle – mit einer effizienten, benutzerfreundlichen Plattform für den Zugang zu modernsten Modellen und Algorithmen.",
   "jina.description": "Jina AI wurde 2020 gegründet und ist ein führendes Unternehmen im Bereich Such-KI. Der Such-Stack umfasst Vektormodelle, Reranker und kleine Sprachmodelle für zuverlässige, hochwertige generative und multimodale Suchanwendungen.",
   "lmstudio.description": "LM Studio ist eine Desktop-App zur Entwicklung und zum Experimentieren mit LLMs auf dem eigenen Computer.",
+  "lobehub.description": "LobeHub Cloud verwendet offizielle APIs, um auf KI-Modelle zuzugreifen, und misst die Nutzung anhand von Credits, die an Modell-Token gebunden sind.",
   "minimax.description": "MiniMax wurde 2021 gegründet und entwickelt allgemeine KI mit multimodalen Foundation-Modellen, darunter Textmodelle mit Billionen Parametern, Sprach- und Bildmodelle sowie Apps wie Hailuo AI.",
   "mistral.description": "Mistral bietet fortschrittliche allgemeine, spezialisierte und Forschungsmodelle für komplexes Denken, mehrsprachige Aufgaben und Codegenerierung – inklusive Funktionsaufrufen für individuelle Integrationen.",
   "modelscope.description": "ModelScope ist die Model-as-a-Service-Plattform von Alibaba Cloud mit einer breiten Auswahl an KI-Modellen und Inferenzdiensten.",

locales/de-DE/spend.json

@@ -14,6 +14,7 @@
   "table.columns.totalTokens": "Token-Nutzung",
   "table.columns.type.enums.chat": "Textgenerierung",
   "table.columns.type.enums.imageGeneration": "Bildgenerierung",
+  "table.columns.type.enums.videoGeneration": "Videoerstellung",
   "table.columns.type.title": "Typ",
   "table.desc": "Details zur Nutzung von Rechen-Credits für Textgenerierung, Einbettung, Bildgenerierung usw.",
   "table.more": "Details anzeigen",

locales/de-DE/subscription.json

@@ -131,6 +131,12 @@
   "limitation.providers.prompter.subTitle": "Benutzerdefinierter API-Service ist nur in kostenpflichtigen Plänen verfügbar. Upgrade jetzt, um globale Modellanbieter zu nutzen",
   "limitation.providers.prompter.title": "Jetzt abonnieren, um benutzerdefinierten API-Service zu nutzen",
   "limitation.providers.tooltip": "Benutzerdefinierter API-Service ist nur in kostenpflichtigen Plänen verfügbar",
+  "limitation.video.success.action": "Weiter generieren",
+  "limitation.video.success.desc": "Ihr {{plan}}-Abonnement wurde erfolgreich aktualisiert. Viel Spaß mit der KI-Videoerstellung. Ihr aktueller Plan beinhaltet:",
+  "limitation.video.success.title": "Upgrade erfolgreich",
+  "limitation.video.topupSuccess.action": "Weiter generieren",
+  "limitation.video.topupSuccess.desc": "Ihre zusätzlichen Guthaben sind jetzt aktiv. Viel Spaß mit der KI-Videoerstellung. Ihr aktueller Plan beinhaltet:",
+  "limitation.video.topupSuccess.title": "Aufladung erfolgreich",
   "modelPricing.button": "Preisdokumentation anzeigen",
   "modelPricing.desc": "{{name}} verwendet Credits zur Messung der Nutzung von KI-Modellen. Die folgende Tabelle zeigt die Rechen-Credits pro 1 Mio. Tokens.",
   "modelPricing.title": "Preise für Textmodelle",