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英文原标题：Holo4: powering generalist computer-use agents

本文为英文原文的机器翻译摘要，原文见：Hugging Face Blog ↗

  • Holo4 是 Hcompany 推出的新系列 agentic 模型，包含 27B dense 和 35B-A3B Mixture of Experts 两个版本，均已在 H Models API 上线，同时发布 Holotron 3 的更新版 Holotron4 Nano。
  • Holo4 可通过 GUI、代码、MCP 和 API 等多种界面与软件交互，同一模型可运行在桌面、网页、Android、代码沙箱及业务 API 上，无需为不同平台选择不同模型。
  • 在 OSWorld 2.0 上，Holo4 27B 得分为 61.7%，Opus 5.5 为 81.8%，Holo4 35B-A3B 为 30.9%；Holo4 以远少于前沿模型的参数量和更低成本参与竞争。
  • Holo4 基于 Qwen 基座模型改进，训练使用了监督学习和强化学习，环境与任务来自内部 Agentic Task Factory，目前已生成约 10,000 个任务，覆盖 web 应用、MCP 服务器和桌面环境。
  • Hcompany 开源了公开基准测试背后的全部轨迹，可在 trajectories.hcompany.ai 回放或从 Hugging Face 下载；同时重建了执行模型动作和管理上下文的 harness，重点改进可靠记忆和桌面 shell。

关键数据

  • Holo4 27B 在 OSWorld 2.0 得分 61.7%，Opus 5.5 为 81.8%，Holo4 35B-A3B 为 30.9%
  • Agentic Task Factory 已生成约 10,000 个任务
  • Holo4 27B 在 Eiffel Tower 3D 建模任务中调用 84 次、消耗 1.3M tokens；Qwen3.8 27B 调用 60 次、消耗 1.0M tokens
  • Holo4 27B 在 Pac-Man 游戏任务中调用 68 次、消耗 2.4M tokens、生成 268 行代码；Qwen3.8 27B 调用 197 次、消耗 11.4M tokens、生成 327 行代码

引语

  • Holo4 is our new series of agentic models.

为什么值得看：Holo4 展示了以远少于前沿闭源模型的参数量和更低成本，在桌面控制与 API 使用等真实业务工作流中实现多界面通用 agentic 能力的路径。

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