OpenRouterで2週間利用可能なTencent Hy3無料モデルアラート — 今すぐ試す

✍️ OpenClawRadar📅 公開日: July 7, 2026🔗 Source
OpenRouterで2週間利用可能なTencent Hy3無料モデルアラート — 今すぐ試す
Ad

Tencentのモデル「Tencent Hy」が、今後2週間、OpenRouterで無料提供されています。モデルIDはopenrouter/tencent/hy3:freeです。このオファーは投稿時点で有効で、OpenClawを使っている開発者はすぐに設定できます。

使い方

OpenClawで以下のコマンドを実行してください:

openclaw models set openrouter/tencent/hy3:free

これだけです。モデルを設定した後は、他のOpenClawモデルと同じように使えます。OpenRouter経由の無料枠は14日間有効で、トライアルに請求情報は不要です。

Tencent Hy3とは?

Tencent Hy3は、TencentのHunyuanシリーズのモデルです。ソースにはベンチマークや具体的な機能は含まれていませんが、Tencent Hyモデルは大規模なマルチモーダル理解と生成で知られています。特にHy3は、他のオープンウェイトモデルと同様、チャットや推論タスクに最適化されています。ただし、正確なパフォーマンスデータは発表では提供されていません。

対象者

これは、コストをかけずにTencent Hy3を評価したいOpenClawユーザー向けです。AIエージェントのワークフローを実行している方、モデルのパフォーマンスを比較している方、短期プロジェクトで無料の推論オプションが必要な方に、この2週間のウィンドウは直接的なアクセスを提供します。

背景

OpenClawは、AIモデル呼び出しを設定・ルーティングするツールです。OpenRouter経由で複数のプロバイダーをサポートしているため、無料モデルの追加は設定行を変更するだけです。この無料期間は、開発者をテストやフィードバックに引き付けるためのものと思われます。2週間後にはモデルはOpenRouterで有料に戻ることに注意してください。継続的な料金はOpenRouterの料金ページをご確認ください。

上記のコマンド以外に追加の設定は必要ありません。すでにOpenClawを使用している場合は、モデル設定を更新するだけで進められます。

📖 ソース全文を読む: r/openclaw

Ad

👀 See Also

🦀
Tools

Cue AI、Gemma 4を活用し音声ディクテーションを高速化:遅延44%削減、使用率30%向上

Cue AIは、クラウドベースのテキスト整形ステップを、Google DeepMindのGemma 4 E4Bに置き換え、ローカルでOllama経由で実行。中央値レイテンシを876msから488msに削減し、音声入力の使用量が30%増加した。

OpenClawRadar
16GB Mac Mini M4での88の小型GGUFモデルのベンチマーク
Tools

16GB Mac Mini M4での88の小型GGUFモデルのベンチマーク

Mac Mini M4(16GB RAM)で88のGGUFモデルを自動パイプラインでテストし、9つが使用不可と判定され、速度と品質のパレートフロンティア上に4つのLFM2-8B-A1B MoEモデルが位置付けられました。

OpenClawRadar
ベースレイヤー:AIメモリシステムのためのオープンソース行動圧縮パイプライン
Tools

ベースレイヤー:AIメモリシステムのためのオープンソース行動圧縮パイプライン

BaseLayerは、会話、日記、公開テキストから信念、行動、緊張、矛盾を抽出し、それらをAIモデル用のアイデンティティ概要に圧縮するオープンソースのパイプラインです。8つの個人日記エントリから、ウォーレン・バフェットの株主への手紙(35万語)やハワード・マークスの投資メモ(60万語)などの大規模コーパスまで、さまざまなデータセットでテストされています。

OpenClawRadar
Pi Coding AgentとQwen 35B Q2:ファイルシステムを外部メモリとして使用し、コンテキストガードを強制する
Tools

Pi Coding AgentとQwen 35B Q2:ファイルシステムを外部メモリとして使用し、コンテキストガードを強制する

あるRedditユーザーが、PiコーディングエージェントとQwen 35B Q2_K_XL量子化モデルを組み合わせたスタックを構築。100行以上の編集を拒否し、思考ブロックを2000文字に制限、コンテキスト使用率が65%/80%に達すると監視するガードを実装し、ファイルシステムをモデルのメモリとして扱う(コンテキストウィンドウではなく)。

OpenClawRadar