Fransız H Company, GUI'ler için Holo4 modellerini yayınladı

The Register'ın haberine göre, merkezi Paris'te bulunan yapay zeka laboratuvarı H Company, 28 Eylül 2026'da ajanların yalnızca komut satırı ve API üzerinden değil, grafik arayüzler içinde de çalışmasını sağlayacak iki bilgisayar kullanımı modelini tanıttı. Holo4 ailesi, Alibaba'nın Qwen 3.8 27B ve Qwen 3.6 35B-A3B temel modelleri üzerine ince ayarlandı.

Her arayüz için tek model

H Company'ye göre Holo4 iki boyutta geliyor: 27B yoğun model ve token başına yaklaşık 3 milyar parametre etkinleştiren 35B-A3B karma uzman modeli. Laboratuvar, her yüzey için ayrı ajanlar eğitmek yerine tek bir kontrol noktası eğitti; bu model ekranda işaret edebiliyor, tıklayabiliyor, sürükleyebiliyor, kaydırabiliyor ve yazabiliyor, kendi kodunu yazıp çalıştırabiliyor, MCP veya API araçlarını çağırabiliyor. Ayrıca Android'de, kod sanal alanlarında ve kurumsal API'lerde çalışıyor.

Şirkete göre modeller, kendi dahili Agentic Task Factory'sinin ortamlarında denetimli ince ayar ve pekiştirmeli öğrenmeyle eğitildi; bu sistemde şimdiye kadar yaklaşık 10.000 görev üretildi. H Company, Holo4'ün yanında Holotron hattını da yeniledi: Holotron4 Nano, Nvidia'nın Nemotron 3 Nano Omni modeli üzerine eğitildi.

Demolar ve kıyaslamalar

The Register, Holo4 27B'nin FreeCAD'in makro işlevini kullanarak Eyfel Kulesi'nin 3D modelini küplerden elle kurmak yerine programatik olarak oluşturduğu bir demoyu aktarıyor; başka bir demoda model şirket logosunu ekstrüde edilmiş şekillerle yeniden üretti. H Company, OSWorld 2.0'da Holo4 27B için %61,7, 35B-A3B sürümü için %30,9 bildiriyor; Anthropic'in Opus 5.5'i ise %81,8 alıyor. Gazete, üretici kıyaslamalarına şüpheyle yaklaşılması gerektiğini hatırlatıyor.

Yüksek puanlar düşük maliyet anlamına gelmiyor. The Register, Holo4'ün görev başına maliyetinin GPT 6 Luna gibi kapalı bir modelden sık sık daha yüksek olduğunu yazıyor: model, sonuca varmak için çok daha fazla "düşünme" tokeni harcıyor.

Açık ağırlıklar, mütevazı donanım

Tüm kontrol noktaları açık olarak yayımlandı: BF16, FP8 ve NVFP4 ağırlıklarının yanı sıra Llama.cpp, LM Studio ve Ollama ile çalışan 4 bit GGUF sürümü. The Register'a göre modelleri 4 bit hassasiyette çalıştırmak için 24 GB'lık bir Nvidia RTX 3090 yeterli, dolayısıyla küçük ekipler bunları yerel olarak deneyebilir. H Company kıyaslama izlerini de yayımlıyor.