H Company випустила Holo4: моделі з відкритими вагами для керування комп’ютером, які клацають, пишуть код і викликають інструменти в настільних системах, вебі, Android та API
H Company випустила Holo4 — сімейство універсальних моделей для роботи з комп’ютером для AI-агентів. Один набір ваг натискає кнопки та вводить текст на екранах. Він також пише код і викликає інструменти MCP або API. Holo4 доступна у 2 розмірах: Holo4 27B (щільна) і Holo4 35B-A3B (суміш експертів, 3B активних параметрів). Обидві моделі підтримують контекст розміром 256K через H Models API.
Чи можна її розгорнути? Так. Holo4 35B-A3B постачається з вагами за ліцензією Apache 2.0 для комерційного самостійного хостингу. Ваги Holo4 27B мають ліцензію CC BY-NC 4.0, тому комерційне використання 27B здійснюється через H Models API.
Що таке Holo4
Holo4 — це візуально-мовна модель для роботи з комп’ютером. Holo4 27B донавчена на основі Qwen3.8-27B. Holo4 35B-A3B побудована на основі Qwen3.6-35B-A3B. Обидві моделі працюють із відкритим каркасом hai-agents від H. Каркас надсилає моделі знімки екрана та результати роботи інструментів. Потім він виконує потрібні натискання, введення тексту, написання коду та виклики інструментів.
H Company націлена на відому прогалину. Агенти, що працюють лише з GUI, не функціонують без екрана. Агенти, які викликають інструменти, зупиняються, коли застосунок не має API. Holo4 працює на настільних комп’ютерах, у вебсередовищі, на Android, у пісочницях для коду та з бізнес-API. Це та сама модель, яку однаково викликають на кожній платформі.
Бенчмарки: близько до передового рівня за частину вартості
Згідно з таблицею бенчмарків H Company, Holo4 27B набирає 85,2% на OSWorld за $0,08 за завдання. Базова модель Qwen3.8 27B набирає 84,3% за $0,22. На AndroidWorld Holo4 27B досягає 85,1%.
Довгі робочі процеси демонструють наявність розриву. На OSWorld 2.0 Holo4 27B набирає 61,7% за $1,22 за завдання. Claude Opus 5.5 набирає 81,8% за $8,48, згідно з даними H. На AutomationBench Holo4 27B набирає 45,4% за $0,05 за завдання.
Важливо зазначити, що результати передових моделей отримані за допомогою різних каркасів і рівнів зусиль. Крім того, 480 із 600 відкритих завдань AutomationBench належать до частини, з якої H Company збирала навчальні дані. На 120 відкладених завданнях Holo4 27B набирає 49,3%. H Company публікує всі траєкторії на trajectories.hcompany.ai і на Hugging Face.
Як H Company створила Holo4
Фабрика агентських завдань: внутрішні конвеєри H створюють середовища та завдання, які можна перевірити, на основі документації, знімків екрана та реального програмного забезпечення. Фабрика створила близько 10 000 завдань: 4 тис. вебзастосунків, 3 тис. MCP-серверів, 3 тис. завдань для настільних систем та ОС. Завдання зберігається лише тоді, коли його верифікатор відхиляє майже правильні відповіді. Агент також має виконати його через реальний інтерфейс.
Навчання з учителем: набір SFT містить 127B токенів. Приблизно три чверті — це успішні агентські траєкторії: настільні системи — 45%, веб — 14%, MCP та API — 12%, мобільні пристрої — 3%.
2 експерти RL, 1 об’єднання: асинхронне онлайн-навчання з підкріпленням тренує 2 експерти LoRA. Один працює з настільними системами та вебсередовищем. Інший працює з терміналом, MCP та API. Обидва знову об’єднуються з однаковою вагою без подальшого навчання.
Каркас: H Company перебудувала свій цикл роботи агента на основі аналізу помилок OSWorld 2.0. Найбільшими змінами стали надійна пам’ять протягом сотень кроків і оболонка на настільній машині.
Holotron4 Nano
H Company також випустила Holotron4 Nano, побудовану на NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni у межах Nemotron Coalition. Та сама комбінація підвищує результат на OSWorld із 21,0% до 76,3% порівняно з базовою моделлю.
Ціни та розгортання
Holo4 27B коштує $0,40 за вхідні та $3,00 за вихідні дані на 1 млн токенів. Holo4 35B-A3B коштує $0,30 і $2,00 відповідно. API сумісний з OpenAI за адресою https://api.hcompany.ai/v1; дивіться короткий посібник. Ваги в колекції Hugging Face доступні у форматах BF16, FP8, NVFP4 і 4-бітному GGUF. H Company документує локальний запуск за допомогою vLLM і llama.cpp. H повідомляє, що контрольні точки DSpark для швидшого інференсу з’являться найближчими днями.
Інтерактивне пояснення: як працює Holo4
Holo4 проти найближчих конкурентів
| Характеристика | Holo4 27B | Holo4 35B-A3B | Qwen3.8-27B (базова) | Claude Opus 5.5 | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|---|---|
| Архітектура | 27B, щільна | 35B MoE, 3B активних | 27B, щільна | Пропрієтарна | Пропрієтарна |
| Ваги та ліцензія | Відкриті, CC BY-NC 4.0 | Відкриті, Apache 2.0 | Відкриті, Apache 2.0 | Закриті | Закриті |
| Контекстне вікно | 256K | 256K | 262K нативно, до 1M | 1M | 1,05M |
| Ціна API (вхідні / вихідні дані на 1 млн) | $0,40 / $3,00 | $0,30 / $2,00 | Залежить від провайдера | $4 / $20 | $10 / $50 |
| Інтерфейси | GUI, код, MCP, API | GUI, код, MCP, API | GUI, інструменти, код | Робота з комп’ютером, інструменти | Робота з комп’ютером і браузером, інструменти |
| Результат OSWorld 2.0* | 61,7% | 30,9% | 48,0% | 81,8% | 73,5% |
| Вартість завдання в OSWorld 2.0* | $1,22 | $0,61 | $3,49 | $8,48 | $9,07 |
| Можливість самостійного хостингу | Лише некомерційне використання | Так | Так | Ні | Ні |
| Джерело | Картка моделі | Картка моделі | Картка моделі | Документація Anthropic | OpenAI, OpenRouter |
*Показники OSWorld 2.0 взято з таблиці H Company у newsroom. Opus 5.5 працювала з максимальним рівнем зусиль у каркасі Anthropic. GPT-6 Astra працювала з максимальним рівнем зусиль на офлайн-підмножині з 82 завдань. Каркаси відрізняються, тому порівняння між постачальниками слід сприймати як орієнтовне.
Ключові висновки
- Holo4 використовує 1 модель для натискань у GUI, коду, MCP- та API-викликів.
- Holo4 27B набирає 85,2% на OSWorld за $0,08 за завдання.
- 35B-A3B має ліцензію Apache 2.0; ваги 27B призначені лише для некомерційного використання.
- Opus 5.5 досі лідирує в OSWorld 2.0: 81,8% проти 61,7%.
- Ціни API починаються з $0,30 за вхідні та $2,00 за вихідні дані на 1 млн токенів.
Ознайомтеся з технічними деталями, колекцією H Company на Hugging Face та Model API. Уся подяка досліднику цього проєкту. Також підписуйтеся на нас у Twitter і не забудьте приєднатися до нашого сабреддіту ML із понад 150 тис. учасників та підписатися на нашу розсилку. Стривайте! Ви є в Telegram? тепер ви також можете приєднатися до нас у Telegram.
Потрібно співпрацювати з нами для просування вашого репозиторію GitHub, сторінки на Hugging Face, релізу продукту, вебінару тощо? Зв’яжіться з нами
Перекладено автоматично з англійської. Оригінал статті — за посиланням нижче.