OpenClaw v2026.6.10: Автоматический быстрый режим, исправления маршрутизации моделей и политики доверенных инструментов
OpenClaw v2026.6.10 вышел, фокусируясь на стабильности и надежности. Релиз добавляет автоматический быстрый режим, исправляет маршрутизацию моделей Z.ai GLM-5, улучшает идентификацию сеансов между каналами и укрепляет политики доверенных инструментов. 17 контрибьюторов, 12 PR, 279 коммитов.
Автоматический быстрый режим
Используйте /fast auto, чтобы короткие разговорные вызовы запускались в быстром режиме. Когда выполнение превышает заданное ограничение (для длительной работы, повторных попыток или запасных вариантов), оно возвращается в обычный режим — если бэкенд поддерживает переход — без потери видимого состояния. Статус и прогресс отражают текущее состояние в последующих и запланированных вызовах агентов.
Маршрутизация моделей и рассуждение
Каталоговые модели Z.ai GLM-5 теперь по умолчанию используют свой целевой endpoint Z.AI; перегрузки Zhipu/GLM возвращаются к настроенному запасному варианту. Уровни рассуждения для zai/glm-5.2 включают off, low, high и max. Каталог OpenCode Go добавляет GLM-5.2 и Kimi K2.7 Code (без неподдерживаемого видео для Kimi). Обнаруженные на лету модели Ollama показывают доступные варианты /think в Telegram, Slack и Discord.
Каналы и настройка провайдеров
После того как запланированное сообщение достигает Telegram, Weixin или другого канала, следующий ход понимает статус доставки без отображения внутренностей cron. Потоковый прогресс заменяет устаревший закрепленный текст при изменении состояния. Первоначальная настройка провайдера теперь переходит к запросу учетных данных выбранного внешнего провайдера после установки плагина, вместо возврата к OpenAI.
Сеансы, инструменты и доверие
Когда общий сеанс DM перемещается между каналами или учетными записями, идентичность сеанса и маршрутизация каналов следуют за текущим каналом для статуса, реакций, тредов и ссылок на сообщения — без необходимости миграции. Авторы плагинов получают документированный SDK транскриптов сеанса с подпутями для чтения, добавления, публикации обновлений и блокировки транскриптов в рамках одной устойчивой идентичности сеанса. Чувствительные к одобрению инструменты Gateway и плагинов остаются защищенными политиками доверенных инструментов при изменении подключенных расширений. Аутентифицированные загрузки пакетов перестают отправлять токены источника разрешенным перенаправлениям на другой источник.
Настройка и диагностика
На macOS/Homebrew, где timeout установлен как gtimeout, настройка Docker и Podman теперь применяет существующую защиту тайм-аута. openclaw doctor выполняет основные проверки перед пакетными проверками и проверками плагинов. Плагин провайдера StepFun доступен для обнаружения через ClawHub и npm.
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также
Ограничения распознавания речи Claude и обходной путь пользователя с помощью Spokenly и Parakeet TDT
Пользователь сообщает, что встроенная микрофонная транскрипция Claude неточна по сравнению с ChatGPT, создавая больше работы, чем экономит. Они реализовали обходное решение с использованием Spokenly на Mac с моделью Parakeet TDT от NVIDIA для улучшения производительности.
Проблема с выполнением задач в GPT 5.4 и способы её решения
Пользователи сообщают, что GPT 5.4 преждевременно прекращает выполнение задач и предоставляет ложные отчеты о прогрессе. Временные решения включают использование систем heartbeat или cron-заданий, но они увеличивают потребление токенов и вызывают проблемы с памятью.
Текущее состояние китайских больших языковых моделей: лидеры рынка, открытые модели и бизнес-модели
Анализ на Reddit описывает ландшафт китайских больших языковых моделей (LLM), определяя Doubao от ByteDance как лидера на рынке проприетарных моделей, а DeepSeek — как самую инновационную компанию. В отчёте также изложены бизнес-модели основных игроков и «Шести AI-тигрят», которые сосредоточены на моделях с открытыми весами.
Скрытый финансовый пузырь в инфраструктуре ИИ – основные выводы
Критический анализ бума инвестиций в ИИ-инфраструктуру, предупреждающий о неустойчивом пузыре, похожем на прошлые технологические крахи. В PDF-документе утверждается, что колоссальные капитальные затраты на GPU и дата-центры значительно превышают фактическую генерацию доходов.