MaisonDeepSeek V4Flash est désormais le modèle système par défaut d'OpenClaw
Récemment, OpenClaw, le framework open source dédié aux agents et reconnu mondialement, a lancé sa version 2026.4.24. Cette mise à jour intègre officiellement les modèles de la série DeepSeek V4 et désigne le modèle léger DeepSeek V4Flash comme nouveau « cerveau du système » par défaut. En tant que framework de développement de premier plan comptant plus de 250 000 étoiles sur GitHub, le changement de stratégie d'OpenClaw signifie que les modèles open source chinois jouent désormais un rôle central et de premier plan dans l'écosystème mondial des agents.
DeepSeek V4Pro, qui compte 1,6 billion de paramètres au total dont 49 milliards activés via une architecture MoE, consolide son statut de plus grand modèle open source. V4Flash, avec 284 milliards de paramètres au total, offre un raisonnement proche du niveau Pro tout en conservant une vitesse d’inférence élevée. Les deux modèles prennent en charge des fenêtres de contexte pouvant atteindre 1 million de tokens.
Sur le plan fonctionnel, la nouvelle version d'OpenClaw apporte des améliorations majeures en matière de collaboration multimodale et de stabilité des tâches à longue chaîne. En intégrant Google Meet et en permettant les appels vocaux en temps réel, le système automatise l'ensemble du flux de travail des réunions, de l'autorisation et de la participation à la transcription intelligente et à la génération de notes. Cela transforme l'assistant de réunion IA d'un simple enregistreur en un participant autonome.
En matière d'automatisation du navigateur, la mise à jour introduit le clic basé sur les coordonnées et un mode headless indépendant multi-profils. Ces fonctionnalités résolvent efficacement les problèmes complexes d'identification des contrôles Web, renforçant considérablement la fiabilité de l'agent dans les environnements de bureau réels. De plus, OpenClaw a restructuré sa logique de chargement des modèles et ses interfaces SDK, achevant ainsi une évolution cruciale d'un produit conversationnel vers une plateforme de flux de travail au niveau système. Cette refonte technique en profondeur résout la dette technique liée à une croissance initiale rapide et établit une base solide pour le déploiement futur d'applications d'agents complexes et à grande échelle.
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