Пользователи OpenClaw Docker: отсутствуют теги Docker для обновления 2026.3.13
Проблема с тегами Docker в OpenClaw 2026.3.13
Выпущена версия OpenClaw 2026.3.13, но существует проблема с развертыванием, затрагивающая именно пользователей Docker. В репозитории образов Docker отсутствуют теги 'latest' и конкретная версия '2026.3.13'.
Кто затронут и возможные решения
Пользователи, запускающие OpenClaw из репозиториев npm или git, не затронуты и могут обновляться как обычно. Затронуты только развертывания на основе Docker.
Источник предлагает два возможных решения:
- Если вы действуете быстро, можно попробовать загрузить напрямую из основной ветки до значительного расхождения кода. Однако это будет отображаться как версия 2026.3.14 вместо 2026.3.13.
- Рекомендуемый подход — дождаться следующего релиза или посмотреть, добавят ли сопровождающие отсутствующие теги позже. В источнике отмечается, что исторически, когда сопровождающие пропускали теги шлюза или узла, они не возвращались, чтобы добавить их.
Такая проблема с тегами Docker может вызывать несоответствие версий и проблемы с развертыванием в контейнеризованных средах. Пользователям Docker следует проверять текущую версию и теги перед попыткой обновления.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также
OpenClaw предоставляет разработчикам возможности с ИИ-агентами, в то время как GethCity внедряет инновации с помощью мыслящих сетей.
OpenClaw запускает сервис AI-агентов, делая кодирование быстрее и эффективнее, в то время как GethCity представляет сеть, имитирующую человеческие мыслительные процессы. Узнайте об инновациях, которые движут автоматизацией.
OpenAI и Тихоокеанская северо-западная национальная лаборатория (PNNL) представляют DraftNEPABench для ИИ-агентов, работающих с кодом в сфере федерального лицензирования.
OpenAI и Тихоокеанская северо-западная национальная лаборатория представили DraftNEPABench — эталонный тест, оценивающий, как ИИ-агенты для программирования могут ускорить федеральное согласование. Первоначальные результаты показывают потенциал сокращения времени подготовки документов NEPA до 15%.
Gemma 4 31B превосходит более крупные модели на тесте FoodTruck Bench.
Gemma 4 31B заняла 3-е место в тесте FoodTruck Bench, превзойдя GLM 5, Qwen 3.5 397B и все модели Claude Sonnet. Модель, по-видимому, лучше справляется с долгосрочными задачами и следует собственным рекомендациям при планировании.
Бенчмарки показывают, что дистиллированные модели соответствуют передовым LLM в структурированных задачах при 10-кратном снижении затрат.
Всестороннее сравнение небольших дистиллированных моделей Qwen3 (от 0,6B до 8B) с передовыми LLM показывает, что дистиллированные модели соответствуют или превосходят модели среднего уровня на 6 из 9 задач при значительно более низкой стоимости, при этом Text2SQL достигает точности 98,0% при $3/млн запросов против $378 для Claude Haiku.