Tencent Hy4がOpenClawに登場：100万トークンのコンテキスト、画像理解、長期的エージェントの強化

r/openclawの投稿によると、OpenClawはTencent Hy4をサポートするようになりました。この統合には画像理解、100万トークンのコンテキストウィンドウ、そしてソースがコーディングと長期的エージェントタスクの改善と表現する機能が含まれています。

統合で提供されるもの

• 画像理解 — Hy4はOpenClawを通じて画像入力を受け付けるため、スクリーンショット、図、UIキャプチャとテキストを混在させるエージェントフローで、別途ビジョンモデルを経由する必要がなくなりました。
• 100万トークンのコンテキストウィンドウ — 注目の数字です。大規模なリポジトリ、ログダンプ、複数ファイルのリファクタリングに対してエージェントループを実行するOpenClawユーザーにとって、100万のウィンドウは切り捨てのハックやタスク途中のコンテキストリセットを減らすことを意味します。
• コーディングと長期的エージェントタスクの改善 — ソースはコーディングと長期的エージェントタスクにおける向上を明示的に挙げています。ここで重要なのは「長期的」の部分です。多くのターンにわたってツール呼び出しを連鎖させるマルチステップエージェントでは、コンテキストの劣化が最初に現れやすく、TencentはHy4を以前の反復よりその点で優れていると位置付けています。

入手方法

ソースは3つのルーティングオプションを挙げています：Tencent TokenHub、TokenPlan、OpenRouter。すでにOpenClawをOpenRouterエンドポイントに対して実行している場合、それが最も摩擦の少ない経路です — モデル文字列を交換し、残りの設定はそのままにします。TokenHubとTokenPlanはTencent自身のアクセス経路です。サードパーティのルーター経由ではなくプロバイダーから直接モデルを利用したい場合はこちらを使用してください。

100万コンテキストに関する実用的な注意点：ウィンドウが大きくなってもアテンションが無料になるわけではありません。コストは送信トークン数に比例し、検索スタイルのタスクでは非常に長いコンテキストの中央で品質が低下する可能性があります。本番ワークロードを移行する前に、自身の長期的エージェントトレースでHy4をベンチマークしてください — 特にコーディングループでは、コンテキストを保持してもツール呼び出しの構文でずれるモデルは、節約する時間より多くの時間を消費します。

ソース投稿には競合モデルとのベンチマーク数値が含まれていないため、コーディングとエージェントに関する主張は独自の評価を実行するまでベンダー表明として扱ってください。すでにOpenClawを使用している場合、アップグレードはモデル設定の変更です。切り替えるかどうかを検討している場合、100万ウィンドウと画像入力がテストする価値のある具体的な差分です。