🚀 Holo4: универсальный агент с открытыми весами, но не лидер тестов

H Company представила две модели Holo4 — 27B dense и 35B-A3B Mixture of Experts — и обновлённый Holotron4 Nano, пишет Hugging Face. Главная особенность: одна модель работает через графический интерфейс, код, MCP и API, тогда как большинство агентных моделей рассчитаны на один интерфейс. Веса выложены на Hugging Face в BF16, FP8, NVFP4 и 4-битном GGUF, запуск доступен через H Models API. Цену за токен компания не раскрыла, но на графиках соотношения цены и качества Holo4 заметно дешевле передовых моделей.

На OSWorld 2.0 Holo4 27B набирает 61.7% против 81.8% у Opus 5.5, а Holo4 35B-A3B — 30.9%. Разрыв серьёзный, но H Company делает ставку не на результаты тестов, а на универсальность и стоимость. Отдельно выложены траектории каждого запуска на публичных тестах — можно воспроизвести каждый шаг, а не только итоговый результат. Для русскоязычных команд машинного обучения это сигнал, что открытые агентные модели с гибкими интерфейсами становятся ближе, хотя локальных аналогов с такой же работой через разные интерфейсы пока нет.

Обучение шло с учителем и с подкреплением на ~10,000 задачах из внутренней Agentic Task Factory, которая генерирует проверяемые среды из документации и скриншотов. Инфраструктуру обучения доработали: добавили надёжную память на сотни шагов и командную оболочку прямо на рабочем столе. Holotron4 Nano переносит тот же подход на Nemotron 3 Nano Omni, улучшая качество на задачах с графическим интерфейсом и MCP/API.

Открытые траектории здесь важнее открытых весов: теперь можно проверить не только итоговый результат, но и где именно агент ошибается. Разрыв в 20 пунктов на OSWorld 2.0 — это цена универсальности. Готовы ли разработчики платить её ради одной модели на все случаи?

#Holo4 #agenticAI #openweights #computeruse #HCompany