H Company, 범용 컴퓨터 사용 에이전트 Holo4 공개

H Company가 범용 컴퓨터 사용 에이전트 모델 시리즈 Holo4를 공개했다. 이번 시리즈는 27B dense 모델과 35B-A3B Mixture of Experts 모델 두 가지 크기로 제공된다. 이 모델들은 GUI, 코드, MCP, API 등 주요 인터페이스를 통해 소프트웨어와 상호작용하도록 설계되어, 데스크톱, 웹, Android, 코드 샌드박스, 비즈니스 API 등 다양한 플랫폼에서 단일 모델로 작동할 수 있다.

벤치마크 성능 및 비용 효율성

Holo4는 Qwen 기반 모델 대비 상당한 성능 향상을 보였다. 데스크톱 제어 벤치마크인 OSWorld 2.0에서 Holo4 27B는 **61.7%**의 점수를 기록했으며, Holo4 35B-A3B는 **30.9%**를 기록했다. 참고로 폐쇄형 Opus 5.5는 동일 벤치마크에서 **81.8%**를 기록했다. API 사용 벤치마크인 AutomationBench에서는 최전선 모델들과 경쟁력 있는 성능을 보였다. 이러한 성능에도 불구하고 Holo4는 더 적은 파라미터를 사용하며, 대형 폐쇄형 모델 대비 작업 비용이 수 자릿수(order of magnitude) 낮다.

학습 방법론

이 모델들은 Agentic Task Factory 내에서 지도 학습과 강화 학습을 통해 훈련되었다. 이 내부 파이프라인은 웹사이트 스크린샷과 오픈소스 소프트웨어 같은 문서에서 대규모 환경과 작업을 생성하며, 현재까지 약 10,000개 작업을 만들어냈다. 학습 파이프라인은 127B 토큰에 대한 지도 미세 조정을 거친 후, 두 개의 RL 전문가 모델과 병합된 모델을 포함했다. 하네스는 수백 단계에 걸친 액션 실행과 컨텍스트 관리를 개선하기 위해 재구축되었으며, 신뢰할 수 있는 메모리와 데스크톱 머신에 대한 직접 셸 접근을 통합했다.

Holotron4 Nano 및 가용성

H Company는 NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni 모델을 기반으로 한 Holotron 3의 업데이트 버전인 Holotron4 Nano도 공개했다. 이 변환은 GUI 워크플로, MCP, API, 코딩 샌드박스에서의 성능을 개선하기 위해 H Company의 최신 포스트 트레이닝 스택을 적용한다. 이 레시피는 특정 크기에 의존하지 않으며, 범용 모델을 에이전트 전문가로 변환하는 데 잘 적용된다.

모든 모델은 H Models API를 통해 사용할 수 있다. Holo4-27B, Holo4-35B-A3B, Holotron4 Nano(Hcompany/Holotron4-30B-A3B)의 가중치는 Hugging Face에 BF16, FP8, NVFP4, 4-bit GGUF 형식으로 호스팅된다. 공개 궤적(trajectories)은 열람 및 다운로드가 가능하며, 추론 가속화를 위한 최적화된 DSpark drafter checkpoints는 며칠 내로 공개될 예정이다.