Hcompany открыла веса ИИ-агента Holo4 — управляет экраном, кодом и API одной моделью

Стартап Hcompany открыл веса новой серии ИИ-агентов Holo4 — моделей, которые управляют компьютером через любой доступный интерфейс: клики по экрану, свой код, вызовы MCP-серверов и обращения к бизнес-API, без переобучения под каждый канал. Релиз опубликован 28 сентября 2026 года, веса выложены на Hugging Face, облачный доступ — через H Models API.

Один агент на все интерфейсы

Серия состоит из двух моделей: Holo4-27B — плотная модель на 27 млрд параметров, и Holo4-35B-A3B — модель со смешением экспертов (MoE) на 35 млрд параметров, из которых на каждый токен активируются лишь 3 млрд. Отдельно вышла компактная Holotron4 Nano — тот же агентный рецепт применён к модели Nemotron 3 Nano Omni от NVIDIA. Обе основные модели построены на базе Qwen и работают одинаково на десктопе, в вебе, на Android, в песочнице с кодом и напрямую с API — Hcompany утверждает, что для каждой платформы не нужно выбирать отдельную модель.

Насколько Holo4 близка к топовым моделям

На бенчмарке OSWorld 2.0 (управление рабочим столом на длинных сценариях) Hcompany сравнила Holo4 с закрытыми флагманами:

Holo4-27B отстаёт от старших закрытых моделей, но держится в той же лиге при на порядки меньшем числе параметров и, по данным Hcompany, кратно меньшей цене за задачу — компания приводит собственные графики стоимости и качества на OSWorld 2.0 и AutomationBench (тест на вызовы API), где Holo4 конкурирует с флагманами по соотношению цены и качества. У MoE-версии 35B-A3B результат на OSWorld 2.0 заметно ниже — 30.9%.

Как обучали

Модели дообучены на «Agentic Task Factory» — внутреннем конвейере Hcompany, который сам строит интерактивные среды и проверяемые задачи по документации и скриншотам реальных сайтов и open-source приложений: сейчас это около 10 000 задач для веб-приложений, MCP-серверов и десктопных сценариев, включая гибридные среды с одинаковым состоянием через GUI и MCP. Обучение — supervised fine-tuning на 127 млрд токенов, затем два RL-эксперта, которых потом объединили в одну модель. Отдельно переписан харнес — цикл, который исполняет действия агента и держит контекст на сотни шагов: агенты сами помечали причину провала задачи, инженеры разбирали разметку и чинили харнес, в том числе дали агенту устойчивую память на сотни шагов и доступ к shell на десктопной машине.

Что это значит на практике

Веса открыты в форматах BF16, FP8, NVFP4 и 4-bit GGUF — Holo4 можно развернуть у себя, не платя за облачный API и не завися от доступности сервиса из России: скачивание весов с Hugging Face не ограничено. Это отличает Holo4 от большинства ИИ-агентов для компьютера, которые доступны только через закрытые облачные API отдельных вендоров. Hcompany публикует и все траектории прогонов на паблик-бенчмарках — их можно просмотреть на trajectories.hcompany.ai или скачать с Hugging Face, что делает заявленные цифры проверяемыми, а не только рекламными.