텐센트 Hy4, OpenClaw에 상륙: 100만 컨텍스트, 이미지 이해, 장기 지평 에이전트 개선

r/openclaw 게시물에 따르면 OpenClaw가 이제 Tencent Hy4를 지원합니다. 이 통합에는 이미지 이해, 100만 토큰 컨텍스트 윈도우, 그리고 출처에서 설명하는 코딩 및 장기 에이전트 작업 개선이 포함됩니다.

통합으로 제공되는 기능

• 이미지 이해 — Hy4는 OpenClaw를 통해 이미지 입력을 받을 수 있으므로, 스크린샷, 다이어그램, UI 캡처와 텍스트를 혼합하는 에이전트 흐름에서 별도의 비전 모델 단계가 필요 없습니다.
• 100만 토큰 컨텍스트 윈도우 — 가장 눈에 띄는 숫자입니다. 대규모 리포지토리, 로그 덤프 또는 다중 파일 리팩터링에 걸쳐 에이전트 루프를 실행하는 OpenClaw 사용자에게 100만 윈도우는 잘림 편법과 작업 중 컨텍스트 재설정을 줄여줍니다.
• 코딩 및 장기 에이전트 작업 개선 — 출처는 코딩과 장기 에이전트 작업에서의 향상을 명시적으로 언급합니다. 여기서 '장기'가 핵심입니다. 여러 턴에 걸쳐 도구 호출을 연결하는 다단계 에이전트에서 컨텍스트 저하가 가장 먼저 나타나는데, Tencent는 Hy4가 이 부분에서 이전 버전보다 더 낫다고 내세우고 있습니다.

사용 방법

출처는 세 가지 라우팅 옵션을 제시합니다: Tencent TokenHub, TokenPlan, OpenRouter. 이미 OpenClaw를 OpenRouter 엔드포인트에 연결해 사용 중이라면 이것이 가장 마찰이 적은 경로입니다. 모델 문자열만 바꾸고 나머지 설정은 그대로 두면 됩니다. TokenHub와 TokenPlan은 Tencent 자체 액세스 경로이므로, 타사 라우터를 거치지 않고 제공업체에서 직접 모델을 받고 싶을 때 사용하세요.

100만 컨텍스트에 대한 실용적 참고: 윈도우가 크다고 해서 어텐션 비용이 무료가 되는 것은 아닙니다. 비용은 전송된 토큰에 비례해 증가하고, 검색형 작업의 품질은 매우 긴 컨텍스트 중간에서 저하될 수 있습니다. 프로덕션 워크로드를 옮기기 전에 자체 장기 에이전트 추적 데이터로 Hy4를 벤치마크하세요. 특히 코딩 루프에서는 컨텍스트는 유지하지만 도구 호출 구문에서 흔들리는 모델이 시간을 더 낭비할 수 있습니다.

출처 게시물에는 경쟁 모델 대비 벤치마크 수치가 없으므로, 코딩 및 에이전트 관련 주장은 자체 평가를 실행하기 전까지는 공급업체 측 주장으로 취급하세요. 이미 OpenClaw를 사용 중이라면 업그레이드는 모델 설정 변경에 불과하고, 전환 여부를 고민 중이라면 100만 윈도우와 이미지 입력이 테스트해볼 만한 구체적인 차이점입니다.