OpenClaw 2.0 reúne 16 mil pull requests em um lançamento
A OpenClaw lança a versão 2.0 depois de sete semanas de silêncio, reunindo mais de 16 mil pull requests de 933 colaboradores e reformulando instalação, navegador e colaboração em nuvem.
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A OpenClaw lança a versão 2.0 depois de sete semanas de silêncio, reunindo mais de 16 mil pull requests de 933 colaboradores e reformulando instalação, navegador e colaboração em nuvem.
A Tencent lançou e abriu o código do modelo Hunyuan Hy4 preview, de 770 bilhões de parâmetros, que obteve 2,99 pontos em teste cego interno, à frente por pouco do GLM-5.3 e do Kimi K3.
Segundo a The Information, a Nvidia concordou em comprar a Hugging Face por US$ 12,9 bilhões; o acordo ainda não foi assinado e pode não se concretizar.
LMSYS testa o SGLang Diffusion em 8 placas H200: o caminho sem perdas é 1,95 vez mais rápido que o Diffusers, e o patamar de 6,24 vezes exige trocar por qualidade de imagem.
OpenWorker, o agente de IA de código aberto de Andrew Ng, lança versão que coloca a revisão de segurança em primeiro lugar, varre código e dependências e proíbe o agente de aprovar o próprio reparo.
A equipe de Visão do WeChat, da Tencent, lançou o WeMM-Embedding: a versão de 2B supera o Qwen3-VL-Embedding-8B, quatro vezes maior, no ranking MMEB-v2.
A Zhipu lança o GLM-5.3-Flash em código aberto sob licença MIT, com parâmetros ativos reduzidos a 18 bilhões, mas mantendo 57 pontos no índice AA a um preço 40 vezes menor que o do Claude Opus 4.8.
Depois de seis dias liderando anonimamente o ranking de uso da OpenRouter, a Zhipu finalmente assumiu o Ox Alpha, cuja prévia gratuita já dobra o volume de uso do DeepSeek.
A ModelScope da Alibaba vai abrir o código do Qwen3.8-Flash-Next hoje às 23h (UTC+8), um modelo MoE multimodal com 125 bilhões de parâmetros baseado na arquitetura ainda não lançada do Qwen4, ativando menos de 5% por token.
A Meta detalha o MetaRoCE, protocolo RDMA próprio que substitui o RoCE padrão, move o controle de congestionamento para a placa de rede e elimina a necessidade de PFC.
A Hugging Face contratou bancos para sondar o interesse de compradores, com avaliacao do possivel negocio em US$ 13 bilhoes ou mais — quase o triplo dos US$ 4,5 bilhoes de tres anos atras.
A SemiAnalysis traça a curva de recuperação: de mais de um ano para 4,8 meses, a distância entre modelos abertos e fechados cai pela metade a cada geração.
SGLang e Ant Group reduzem a latência por token do Ling-3.0-flash com concorrência 1 em até 77% em quatro GPUs Blackwell.
Ant, Alibaba e a equipe do SGLang mantêm os pesos quantizados na memória da GPU e reduzem o reinício de um modelo de um trilhão de parâmetros de 8,8 minutos para 32 segundos.
A Anthropic está integrando o Claude Mythos 5 a produtos de segurança de parceiros, colocando-o para rodar as varreduras do Claude Security e destinando US$ 35 milhões em créditos à segurança de código aberto.
A OpenBMB lançou em código aberto o MathForm, um modelo de 8B que traduz matemática para Lean 4 e supera modelos de formalização de 32B no teste mais difícil, o FATE-X.
A SenseTime lançou o SenseNova-U1.5-8B-MoT sob licença Apache 2.0, com geração nativa em 4K e edição de imagem e controle preciso unificados em um único modelo.
OpenAI abre o código do "harness" do Codex em três níveis de integração; Cisco, GitHub, JetBrains e uma empresa de serviços fiscais já usam a tecnologia, um piloto processou 7 mil declarações.
A Liquid AI lança modelos rascunho LFM2.5-DSpark que aceleram a inferência local em até 3,18x com decodificação especulativa, método originado na DeepSeek e na Universidade de Pequim.
A Prime Intellect fez 18 modelos de IA rodarem 153 experimentos autônomos no nanoGPT: o melhor fecha 82% da diferença para o recorde humano, mas nenhum propôs um método novo.
Liquid AI lança novos checkpoints da série LFM2.5 em formato GGUF Q4_0, treinados com o método QAD, recuperando até 97% da precisão original em BF16.
GLM-5.3 marca 60 pontos no Intelligence Index da Artificial Analysis, 8º entre 182 modelos, com API a US$ 1,4/4,4 — mas o alto consumo de tokens por tarefa reduz a vantagem de preço.
A Modular publicou no GitHub o compilador e a toolchain do Mojo sob licença Apache 2.0 com exceção da LLVM, um mês depois de a Qualcomm concluir a aquisição da empresa.
A API DeepSeek V4 Pro agora aponta para a versão 0813, com contexto de 1M tokens, saída máxima de 384K e aviso de reajuste de preços.
O Qwen3.8-2.4T-A95B apareceu no ModelScope como repositório open-weight, transformando a promessa de abertura em um artefato verificável.
A InclusionAI abriu o Ling-3.0-tiny, um modelo MoE de 7,9B parâmetros que ativa 1,3B por token para cargas de agentes locais.
O Muse Glimmer da Meta é um modelo agent open-weight de 30B para fluxos locais, com licença Apache 2.0, alvo de 24GB/32GB, entrada de imagem, uso de ferramentas e speculative decoding DFlash.
BigBang-V1 transforma dados sinteticos em um ciclo agente de criacao, solucao, verificacao e filtragem de tarefas.
O WeatherNext Cyclones, da Google DeepMind, promete cerca de um dia extra de antecedência para prever trajetória, intensidade e estrutura de ventos de ciclones tropicais.
ForgeStencil usa dois agentes para otimizar stencil e levar acelerações verificadas a softwares científicos e industriais reais.
A Thinking Machines lançou o Inkling-Small com pesos abertos, 276B parâmetros totais, 12B ativos, entrada multimodal e resultados próximos ao Inkling de 975B.
O MiniMax H3 combina vídeo 2K de 15 segundos, estéreo nativo, preço de RMB 0,8 por segundo e promessa de pesos abertos.
A Moonshot AI teria fechado mais de US$ 3,5 bilhões em financiamento da série F, chegando a US$ 35 bilhões de avaliação pós-investimento após abrir os pesos do Kimi K3.
A Tencent Hunyuan lançou o AngelSpec, estrutura aberta para treinar drafters de speculative decoding e reduzir custos de inferência.
A série N0 da NeoteAI e da Fudan coloca dados táteis no centro do aprendizado robótico.
A avaliação conjunta de UK AISI e US CAISI mostra que o Kimi K3 vai bem em benchmarks gerais, mas ainda fica atrás em cadeias de exploração.
O Laguna S 2.1 mira empresas que querem hospedar agentes de programação internamente, mantendo dados sob controle mesmo com distância dos modelos fechados líderes.
A OpenBMB lançou o MiniCPM-Robot com modelo de manipulação 1.5B, rastreamento 0.9B e foco em inferência local de baixa latência.
A Hugging Face diz que um dataset malicioso abriu caminho para uma campanha com agente autônomo, enquanto sua defesa analisou mais de 17 mil eventos com um LLM local.
A Moonshot AI lançou o Kimi K3 com 2,8 trilhões de parâmetros, contexto de 1 milhão de tokens e preços de API; a prova open-weight ainda depende de pesos e model card.
SingGuard abre guardrails para ações de agentes e checagens multimodais de política. O texto resume os fatos verificados e o sinal que vai além de um anúncio isolado.
Reescrita do Bun com Claude provoca reação do Zig. Uma leitura local dos fatos verificados e do sinal setorial por trás da notícia.
Zhipu aposta em agentes de longo horizonte após listagem. Uma leitura local dos fatos verificados e do sinal setorial por trás da notícia.
Modelo LingBot prevê antes de agir. Uma leitura local dos fatos verificados e do sinal setorial por trás da notícia.
Ollama levanta US$65 mi para modelos locais e reescrito para leitores de tecnologia em portugues, preservando numeros, promessas de produto e pontos de verificacao.
LingBot abre modelo-base de visão robótica é contextualizado para leitores de tecnologia em português, mantendo números e pontos de verificação.
Quatro modelos chineses superam Opus com custo muito menor é contextualizado para leitores de tecnologia em português, mantendo números e pontos de verificação.
Model choice, Azure hosting and coding-model price pressure.
Sovereign AI, open weights and sensitive government workloads.
A Aramco Ventures liderou a Série C, avaliando a provedora de infraestrutura de modelos abertos apoiada pela Nvidia em US$ 8,3 bilhões.
DeepSeek e a Universidade de Pequim abriram o DSpark, framework de inferência que aumenta a geração em 60% a 85% e pode elevar o throughput de uma GPU em até 6,6 vezes.
Meituan revela LongCat-2.0 após mistério Owl Alpha。
GPT-5.5-Cyber da OpenAI acha bug de 23 anos no OpenBSD
O Patch the Planet combina Codex Security, Trail of Bits e HackerOne para entregar vulnerabilidades verificadas, severidade, patches e testes aos mantenedores.
O jovem laboratório de IA open source vai alugar capacidade Nvidia GB300 do data center Colossus 2 da SpaceX até 2029, mostrando a escassez de computação.
O GLM-5.2 open-weight da Z.ai fez 74,4 no FrontierSWE, perto do Claude Opus e acima do GPT-5.5 em alguns benchmarks, com tokens mais baratos.
A Moonshot AI lançou o Kimi K2.7-Code com modo HighSpeed. O modelo aparece bem em testes próprios, mas o preço de saída muito menor é o ponto mais forte.
A SemiAnalysis estima que um ChatGPT Pro de US$ 200 usado no limite pode equivaler a cerca de US$ 14 mil em valor de API.
O Mirage guarda recursos latentes em vez de nuvens de pontos renderizadas, tornando modelos de mundo em vídeo mais rápidos e consistentes.
O GLM-5.2 da Zhipu combina MoE de 744B parâmetros, janela de 1 milhão de tokens e promessa de pesos abertos em estilo MIT para agentes de programação.
O MoE aberto da Moonshot cobra muito menos por tokens e melhora benchmarks de coding com agentes em relação ao K2.6.
O modelo aberto 26B MoE do Google gera texto em paralelo, trocando qualidade máxima por velocidade local acima de 1.000 tokens por segundo em H100.
Moonshot abre Kimi K2.7-Code para programação com IA.
O movimento mostra que a disputa de IA não depende só de modelos ou ferramentas, mas de capital, adoção por clientes e preparo regulatório.
O MoE de 30B parâmetros da Cohere ativa cerca de 3B, suporta contexto de 256K e sai sob Apache 2.0.
Dados da Ramp e da OpenRouter mostram o DeepSeek acelerando à medida que agentes de código e dados tornam preço de token um custo central.
A Moonshot AI já negocia uma nova rodada para levar sua avaliação a US$ 30 bilhões, antes mesmo de receber todo o dinheiro da rodada anterior.
Reve 2 e Ideogram 4 levam layout ao centro da disputa. A matéria resume o anúncio, o contexto estratégico e os riscos práticos para usuários ou empresas afetadas.
Ideogram abre modelo de imagem com 9,3 bilhões de parâmetros. A matéria resume o anúncio, o contexto estratégico e os riscos práticos para usuários ou empresas afetadas.
A Nvidia lançou o Cosmos 3, um modelo de IA de código aberto projetado para ajudar robôs e veículos autônomos a entender e prever interações no mundo físico.
A MiniMax lançou o modelo de pesos abertos M3 com contexto de 1 milhão de tokens, capacidade de codificação avançada e multimodalidade nativa, afirmando ser o primeiro a combinar os três.
A Nvidia apresentou o modelo de código aberto Nemotron 3 Ultra, com 550 bilhões de parâmetros, que obteve 48 pontos no índice de inteligência da Artificial Analysis, abaixo dos 54 pontos do Kimi K2.6, da China.
A NVIDIA lançou o Nemotron-Labs-Diffusion, um modelo com três modos de decodificação que aumenta a taxa de transferência em até 6× em relação ao Qwen3-8B, mantendo a precisão.
A Cohere lançou seu modelo principal Command A+ sob licença Apache 2.0 em 20 de maio. A arquitetura MoE de 218 bilhões de parâmetros pode rodar em apenas duas GPUs H100, visando IA soberana e implantações empresariais.
Com 224 bilhões de tokens em um dia, o Hermes Agent assumiu a liderança diária do OpenRouter e tirou o OpenClaw do topo.
A Moonshot AI levantou US$ 2 bilhões e passou de US$ 20 bilhões em valor, reforçando o papel do Kimi na disputa chinesa por modelos grandes de código aberto e em uma possível listagem em Hong Kong.
A Série B da DeepInfra indica que a infraestrutura independente de inferência para modelos abertos e agentes está virando uma camada própria.
A Mistral abriu a prévia pública do Workflows, camada baseada no Temporal para processos de IA empresarial com aprovação humana, rastreabilidade e dados mantidos no Kubernetes do cliente.
A CVE-2026-25874 permite que quem alcance o Hugging Face LeRobot PolicyServer execute código por desserialização insegura de pickle.
Xiaomi abre MiMo V2.5 Pro com 1,02 trilhão de parâmetros. A matéria resume o anúncio, o contexto estratégico e os riscos práticos para usuários ou empresas afetadas.
DeepSeek lançou o modelo V4 com 1,6 trilhão de parâmetros, mas o mercado não se surpreendeu como no ano passado. Preços mais baixos que os concorrentes, desempenho melhorado, mas o impacto geopolítico da compatibilidade com o chip Huawei é notável.
DeepSeek cortou o preço da API do modelo V4-Pro em 75% menos de 72 horas após a prévia, e reduziu o preço de cache hit de entrada de toda a linha de produtos API para um décimo do valor original, pressionando fortemente o mercado de modelos de linguagem de grande escala.
O modelo de 27B parâmetros da Alibaba, lançado sob licença Apache 2.0, alcançou 53,5 no SWE-bench Pro, superando o modelo Qwen3.5-397B MoE de 397B parâmetros (50,9) graças ao recurso Thinking Preservation, que retém vestígios de raciocínio em tarefas de múltiplas etapas.
DeepSeek lança V4-Pro e V4-Flash com arquitetura MoE, preço de saída de US$ 3,48/milhão de tokens, significativamente mais barato que GPT-5.5 e Claude Opus 4.7, e pontuação 3206 no Codeforces superando GPT-5.4.
O Qwen3.6-27B, um modelo Dense de 27 bilhões de parâmetros da Alibaba, superou o modelo MoE flagship Qwen3.5-397B-A17B de 397 bilhões de parâmetros em benchmarks de programação, graças à arquitetura Dense estável e ao novo mecanismo Thinking Preservation.
A Moonshot AI lançou a versão completa do modelo Kimi K2.6, que alcançou 54,0 no HLE-Full, superando Claude Opus 4.6 e GPT-5.4 para garantir a liderança entre modelos open source. O modelo de 1 trilhão de parâmetros usa arquitetura MoE, ativando apenas 32 bilhões de parâmetros por inferência, e suporta até 300 agentes paralelos.
A Alibaba lançou o Qwen3.6-Max-Preview, o modelo mais poderoso da série Qwen, alcançando o primeiro lugar em 6 benchmarks, mas sem abrir os pesos, marcando uma mudança estratégica para código fechado.
Qwen3.6-35B-A3B, um modelo MoE de 35B parâmetros que ativa apenas 3B, alcança 73,4% no SWE-bench Verified, superando o Gemma 4-31B do Google. O modelo pode ser executado em uma RTX 4090 e em um MacBook Pro M4/M5.
MiniMax M2.7 usa o framework de agente OpenClaw para executar automaticamente experimentos, ler logs, analisar métricas e ajustar código por mais de 100 ciclos sem intervenção humana, resultando em um aumento de 30% nas métricas de avaliação internas. O modelo tem 230B parâmetros, mas ativa apenas 10B por inferência, e foi disponibilizado como código aberto.
A NVIDIA lançou como código aberto toda a família de modelos Nemotron 3, incluindo pesos, conjunto de dados de pré-treinamento de 3 trilhões de tokens, pipelines de aprendizado por reforço e ferramentas de avaliação, sinalizando um movimento estratégico para ocupar um lugar no ecossistema de IA de código aberto.
A Z.ai (antiga Zhipu AI) lançou o GLM-5.1, com 754B parâmetros, arquitetura MoE e código aberto sob licença MIT. O modelo alcançou 58,4% no SWE-Bench Pro, superando GPT-5.4 e Claude Opus 4.6, e foi treinado exclusivamente em chips Huawei Ascend 910B e framework MindSpore, sem GPUs NVIDIA.
A NVIDIA apresentou a primeira família de modelos de IA quântica de código aberto do mundo, Ising, incluindo um modelo de calibração de 35B parâmetros e dois modelos de decodificação 3D CNN, reduzindo o tempo de calibração de dias para horas.
A Moonshot AI lançou a prévia do K2.6 Code para todos os assinantes do Kimi Code, com preços significativamente mais baixos que Claude Sonnet e GPT-5.4, cadeias de raciocínio mais profundas e execução paralela real no Agent Swarm.
A Arcee AI, uma empresa com apenas 26 funcionários, gastou US$ 20 milhões, cerca de metade de seu capital de risco, para treinar o modelo de raciocínio open source Trinity-Large-Thinking com 40 bilhões de parâmetros, usando 2048 GPUs Nvidia B300 por 33 dias.
DeepSeek lançou o V3.2 com uma nova arquitetura de atenção esparsa que reduz a complexidade de O(L²) para O(Lk) e corta drasticamente os custos de inferência, com preço de entrada de apenas US$ 0,28/M token, mantendo o desempenho geral semelhante ao da versão anterior.
Mistral lançou o Voxtral TTS, seu primeiro modelo de voz com 4B parâmetros, pesos abertos, avaliado como mais natural que o ElevenLabs Flash v2.5 e equivalente ao ElevenLabs v3.
Mistral lançou o Small 4, um modelo MoE com 119B de parâmetros que ativa apenas 6,5B por inferência, unificando três modelos independentes anteriores em um só, com suporte a raciocínio textual, compreensão multimodal de imagens, geração de código e chamadas de função.
Cursor lançou o Composer 2, um novo modelo de programação com IA, mas inicialmente não revelou que ele foi construído sobre o modelo de código aberto Kimi K2.5 da Moonshot AI, uma empresa chinesa, e só admitiu após ser questionado.
Google DeepMind lançou o Gemma 4 em quatro versões, migrando para a licença Apache 2.0; a versão 31B ficou em terceiro lugar no ranking de código aberto do Arena AI.
A Meta está desenvolvendo dois novos modelos de IA de próxima geração – Avocado (LLM de texto) e Mango (multimodal) – mas pode lançar apenas versões de código aberto com parâmetros reduzidos, arquitetura MoE incompleta e etapas de pós-treinamento omitidas, para preservar vantagens competitivas.