Holo4: универсальные агенты для работы с интерфейсами и API
Holo4 объединяет управление GUI, написание кода и вызовы инструментов в одной модели. Архитектура включает плотную модель на 27B и MoE на 35B-A3B, обученную на данных из Agentic Task Factory.
Компания H Company представила серию агентных моделей Holo4, способных взаимодействовать с программным обеспечением через графический интерфейс, код, MCP и API. Модели доступны через H Models API и в открытом доступе.
Главные тезисы
- Holo4 работает с GUI, кодом, MCP и API через единую модель
- Доступны версии 27B dense и 35B-A3B MoE
- Обучение на 10 000 задач из Agentic Task Factory
- Результат 61,7% на OSWorld 2.0 для модели 27B
Универсальное взаимодействие с интерфейсами
Holo4 представляет собой серию агентных моделей, доступных в двух конфигурациях: плотная модель на 27B и Mixture of Experts (MoE) на 35B-A3B. В отличие от большинства существующих агентов, ориентированных на один тип интерфейса, Holo4 работает с GUI, кодом, MCP и API, выбирая наиболее подходящий инструмент для задачи.
Модель функционирует на десктопах, в веб-среде, на Android, в песочницах для кода и при работе с бизнес-API. При этом используется единая модель с одинаковым интерфейсом вызова для всех платформ, что исключает необходимость выбора разных моделей для разных сред.
Производительность и стоимость
Модели Holo4 демонстрируют значительное улучшение по сравнению с базовой моделью Qwen. На академическом бенчмарке OSWorld 2.0 для управления операционной системой Holo4 27B набирает 61,7%, уступая Opus 5.5 (81,8%), а Holo4 35B-A3B достигает 30,9%. На бенчмарке AutomationBench для работы с API результаты также конкурентоспособны.
При этом Holo4 достигает этих показателей при использовании на порядки меньшего количества параметров и значительно более низкой стоимости. Стоимость оценивается на основе токенов ввода и вывода в рамках H Models API. Компания публикует все траектории, использованные для получения результатов на публичных бенчмарках.
Обучение и Agentic Task Factory
Обучение проводилось с использованием контролируемого и подкрепляющего обучения на большом наборе сред и задач, сгенерированных внутренней Agentic Task Factory. Эта система создает интерактивные среды и проверяемые задачи исключительно на основе документации, такой как скриншоты реальных веб-сайтов или открытого программного обеспечения. На данный момент создано около 10 000 задач для веб-приложений, MCP-серверов и десктопных сред.
Параллельно с обучением была переработана система выполнения (harness), управляющая контекстом агента на протяжении сотен шагов. Ключевыми изменениями стали внедрение надежной памяти для отслеживания сотен шагов и предоставление агенту оболочки (shell) непосредственно на десктопной машине.
Примеры применения
Модели демонстрируют эффективность в профессиональном программном обеспечении. В задачах 3D-моделирования в FreeCAD Holo4 27B успешно строит сложные объекты, такие как Эйфелева башня или логотип компании, соблюдая строгие геометрические параметры. В игровом дизайне на движке Godot модель создала игру в стиле Pac-Man, которая работает автономно без клавиатурного ввода, управляя персонажем и призраками с помощью эвристик.
Holotron4 Nano и доступность
Компания также выпустила обновленную версию Holotron 3 под названием Holotron4 Nano. Этот инструмент применяет новый стек постобучения к модели Nemotron 3 Nano Omni, превращая ее в универсального агента, улучшающего работу с GUI, MCP, API и кодовыми песочницами.
Обе версии Holo4 доступны сегодня в форматах BF16, FP8, NVFP4 и 4-bit GGUF. В ближайшее время будут выпущены оптимизированные чекпоинты DSpark drafter для ускорения инференса.
