LarDeepSeek V4Flash agora é o modelo de sistema padrão do OpenClaw
Recentemente, o OpenClaw, framework de agentes de código aberto aclamado mundialmente, lançou sua versão 2026.4.24. Esta atualização integra formalmente os modelos da série DeepSeek V4 e designa o DeepSeek V4Flash, de baixo consumo de recursos, como o novo “cérebro do sistema” padrão. Como uma estrutura de desenvolvimento de primeira linha com mais de 250.000 estrelas no GitHub, a mudança estratégica do OpenClaw significa que os modelos de código aberto chineses estão assumindo um papel central e de liderança no ecossistema mundial de Agentes.
O DeepSeek V4Pro, com 1,6 trilhão de parâmetros no total e 49 bilhões ativados por meio de uma arquitetura MoE, consolida seu status como o maior modelo de código aberto. O V4Flash, com 284 bilhões de parâmetros no total, oferece raciocínio próximo ao nível Pro, mantendo alta velocidade de inferência. Ambos os modelos suportam janelas de contexto de até 1 milhão de tokens.
Funcionalmente, a nova versão do OpenClaw traz grandes melhorias para a colaboração multimodal e a estabilidade de tarefas de cadeia longa. Ao integrar o Google Meet e habilitar chamadas de voz em tempo real, o sistema automatiza todo o fluxo de trabalho da reunião — desde a autorização e participação até a transcrição inteligente e a geração de notas. Isso transforma o assistente de reunião com IA de um simples gravador em um participante autônomo.
Para a automação do navegador, a atualização introduz cliques baseados em coordenadas e um modo headless independente de múltiplos perfis. Esses recursos resolvem de forma eficaz problemas complexos de identificação de controles da web, aumentando significativamente a confiabilidade do agente em ambientes de escritório reais. Além disso, o OpenClaw reestruturou sua lógica de carregamento de modelos e interfaces SDK, completando uma evolução crucial de um produto conversacional para uma plataforma de fluxo de trabalho em nível de sistema. Essa profunda reformulação de engenharia resolve a dívida técnica resultante do rápido crescimento inicial e estabelece uma base robusta para a implantação de aplicativos de agente complexos e em grande escala no futuro.
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