H company опубликовала подробности о Holo4 - новой серии агентных моделей, созданных для работы с софтом через любой доступный интерфейс: графический интерфейс, код, MCP или прямые вызовы API. В релиз входят две версии - dense-модель на 27B и mixture-of-experts модель 35B-A3B, обе уже доступны через H Models API и как открытые веса на Hugging Face в форматах BF16, FP8, NVFP4 и 4-битный GGUF. Компания также выпустила Holotron4 Nano - обновлённую версию Holotron 3, полученную применением того же рецепта обучения к модели NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni в рамках NVIDIA Nemotron Coalition.
По описанию в посте, Holo4 обучена работать одной моделью на десктопах, в вебе, на Android, в код-песочницах и через бизнес-API, вместо того чтобы требовать отдельную модель под каждую платформу. Компания указывает на распространённое ограничение: агентные модели, оптимизированные под клики в GUI, бесполезны без экрана, а модели, заточенные под вызов инструментов, не справляются с приложениями без API - хотя реальные бизнес-задачи часто требуют и того, и другого.
На OSWorld 2.0, бенчмарке для длинных десктопных рабочих процессов, Holo4 27B набрала 61,7% против 81,8% у Opus 5.5, а Holo4 35B-A3B - 30,9%. H company признаёт, что это отставание от самых сильных закрытых моделей, но при значительно более низкой стоимости на задачу, и опубликовала все траектории бенчмарка для повторного воспроизведения. Модели обучались с помощью supervised- и reinforcement-обучения на средах, сгенерированных внутренней Agentic Task Factory компании, которая на данный момент создала около 10 000 задач в веб-приложениях, MCP-серверах и десктопных средах, включая гибридные среды, раскрывающие одно и то же состояние через GUI и MCP одновременно.
H company также перестроила свой training harness - цикл, который выполняет действия агента и управляет его контекстом на протяжении длинных последовательностей задач, добавив постоянную память на сотни шагов и прямой доступ к shell на десктопной машине. Оптимизированные чекпоинты DSpark drafter для более быстрого инференса планируется выпустить в скором времени.