Tencent Hy4 kommt zu OpenClaw: 1 Mio. Kontext, Bildverständnis, Fortschritte bei Long-Horizon-Agenten

OpenClaw unterstützt jetzt Tencent Hy4, wie ein Beitrag auf r/openclaw berichtet. Die Integration umfasst Bildverständnis, ein Kontextfenster von 1 Mio. Token und – laut Quelle – Verbesserungen bei Coding- und langfristigen Agenten-Aufgaben.

Was die Integration mitbringt

• Bildverständnis – Hy4 akzeptiert Bildinhalte über OpenClaw, sodass Agenten-Flows, die Screenshots, Diagramme oder UI-Aufnahmen mit Text kombinieren, keinen separaten Vision-Modell-Schritt mehr benötigen.
• 1-Mio.-Token-Kontextfenster – die Schlagzahl. Für OpenClaw-Nutzer, die Agenten-Schleifen über große Repositories, Log-Dumps oder Multi-File-Refactorings laufen lassen, bedeutet ein 1-Mio.-Fenster weniger Truncation-Hacks und weniger Kontext-Resets mitten in der Aufgabe.
• Verbesserungen bei Coding und langfristigen Agenten-Aufgaben – die Quelle nennt explizit Fortschritte bei Coding- und langfristigen Agenten-Aufgaben. „Langfristig“ ist hier der relevante Teil: Mehrstufige Agenten, die über viele Turns hinweg Tool-Aufrufe verketten, sind der Ort, an dem Kontextverfall normalerweise zuerst sichtbar wird – und Tencent positioniert Hy4 dort als besser als frühere Iterationen.

Wo es verfügbar ist

Die Quelle nennt drei Routing-Optionen: Tencent TokenHub, TokenPlan und OpenRouter. Wer OpenClaw bereits gegen einen OpenRouter-Endpunkt laufen lässt, hat den reibungsärmsten Weg – einfach den Modell-String austauschen und den Rest der Konfiguration beibehalten. TokenHub und TokenPlan sind Tencents eigene Zugangswege; diese bieten sich an, wenn man das Modell direkt vom Anbieter statt über einen Drittanbieter-Router beziehen möchte.

Praktischer Hinweis zum 1-Mio.-Kontext: Größere Fenster machen Attention nicht kostenlos. Die Kosten skalieren mit den gesendeten Tokens, und die Qualität bei Retrieval-Aufgaben kann in der Mitte sehr langer Kontexte abnehmen. Benchmarke Hy4 mit deinen eigenen langfristigen Agenten-Traces, bevor du Produktions-Workloads umstellst – besonders bei Coding-Schleifen, wo ein Modell, das den Kontext hält, aber bei der Tool-Call-Syntax driftet, mehr Zeit kostet als spart.

Der Quellbeitrag enthält keine Benchmark-Zahlen gegen konkurrierende Modelle, daher sind die Coding- und Agenten-Behauptungen bis zu einer eigenen Evaluierung als anbieterseitig anzusehen. Wer bereits OpenClaw nutzt, für den ist das Upgrade eine Änderung der Modellkonfiguration; wer über einen Wechsel nachdenkt, sollte das 1-Mio.-Fenster und die Bildeingabe als konkrete Unterschiede testen.