Французька H Company випустила Holo4: моделі для роботи з GUI

The Register повідомляє, що заснована в Парижі лабораторія штучного інтелекту H Company 28 вересня 2026 року представила дві моделі для роботи з комп'ютером, які дають агентам змогу працювати в графічних інтерфейсах, а не лише через командний рядок і API. Родина Holo4 дообчена на базових моделях Alibaba Qwen 3.8 27B та Qwen 3.6 35B-A3B.

Одна модель для кожного інтерфейсу

За даними H Company, Holo4 випускається у двох розмірах: щільна модель на 27B та варіант 35B-A3B із сумішшю експертів, що активує близько 3 мільярдів параметрів на токен. Замість окремих агентів для кожної поверхні лабораторія навчила один чекпойнт, який уміє наводити, натискати, перетягувати, прокручувати й друкувати на екрані, писати та запускати власний код, а також викликати інструменти MCP чи API. Він працює на Android, у кодових пісочницях і з бізнес-API.

H Company каже, що моделі дообчалися керованим навчанням і навчанням із підкріпленням на середовищах своєї внутрішньої Agentic Task Factory, де вже створено близько 10 000 завдань. Разом із Holo4 лабораторія оновила й лінійку Holotron: Holotron4 Nano дообчена з Nvidia Nemotron 3 Nano Omni.

Демо та бенчмарки

The Register описує демо, у якому Holo4 27B скористалася макросами FreeCAD і програматично змоделювала Ейфелеву вежу у 3D, а не збирала її з примітивів; в іншому прикладі модель відтворила логотип компанії з витягнутих фігур. На OSWorld 2.0 H Company заявляє 61,7% для Holo4 27B і 30,9% для меншого варіанта 35B-A3B проти 81,8% в Anthropic Opus 5.5. Видання застерігає, що до бенчмарків виробників варто ставитися скептично.

Вищі оцінки не означають менших витрат. The Register зауважує, що Holo4 часто коштує дорожче за закриту модель на кшталт GPT 6 Luna, бо витрачає значно більше токенів «міркування», хоча й показує кращий результат на OSWorld 2.0.

Відкриті ваги й помірне залізо

Усі чекпойнти опубліковано відкрито: ваги BF16, FP8 і NVFP4, а також 4-бітна збірка GGUF для Llama.cpp, LM Studio та Ollama. За даними The Register, для запуску моделей у 4-бітній точності достатньо 24 GB Nvidia RTX 3090, тож невеликі команди можуть тестувати їх локально. H Company також публікує траєкторії бенчмарків.