H Company выпустила Holo4: агент для компьютера за $0.08 за задачу

Агент, который сам кликает, пишет код и звонит в API

Если вы следите за гонкой computer-use агентов, 28 сентября 2026 года запомните: H Company выпустила Holo4 - серию моделей, которые умеют работать за компьютером буквально как человек, только дешевле и быстрее. Два варианта: Holo4-27B на плотной архитектуре Qwen3.8 и Holo4-35B-A3B на Mixture of Experts. Веса опубликованы на Hugging Face, API доступен сразу.

Что зацепило - модель не специализируется на одном интерфейсе. Она кликает мышью, набирает текст, пишет и запускает код, вызывает MCP и REST API - и выбирает подход сама, в зависимости от задачи. Один и тот же вызов работает на десктопе, в браузере, на Android и в изолированной песочнице. Никакого "выбери правильную модель под правильную платформу".

Цифры, которые стоит разобрать внимательно

На бенчмарке OSWorld (стандарт для оценки компьютерных агентов) Holo4-27B набрал 85.2% при стоимости $0.08 за задачу. Для сравнения: Qwen3.8 27B, на котором Holo4 и построен, дает 84.3% - но уже за $0.22 за задачу. То есть H Company не просто дотюнила базовую модель, а реально выжала из нее другое соотношение цена/качество. GPT-5.5 на том же бенчмарке - 78.7%, что ниже. Fable 5 и Qwen3.8 Max немного впереди - 86.0% и 86.1% соответственно, но это закрытые модели.

Holo4-35B-A3B показывает 80.8% при $0.05 за задачу - это MoE-вариант, активирует только 3B параметров из 35B. Для задач, где нужна экономия, а не максимум точности, выглядит разумно.

Особого внимания заслуживает OSWorld 2.0 - новый бенчмарк на длинные компьютерные сценарии, где нужно выполнить не один клик, а целую цепочку действий. Здесь Holo4-27B берет 61.7% при $1.22 за задачу. Opus 5.5 - 81.8%, но за $8.48 за задачу. GPT-6 Astra - 73.5% при $9.07. Разрыв в качестве есть, но разрыв в цене - в семь раз. Для бизнеса, который автоматизирует рутину, это принципиально другой разговор.

Лицензия: 27B только для исследований, MoE - коммерческий

Вот где нюанс, который легко пропустить. Holo4-27B выходит под CC BY-NC 4.0 - некоммерческая лицензия, только для исследований. Holo4-35B-A3B - Apache 2.0, то есть коммерческое использование разрешено. По API оба доступны: 27B стоит $0.40 за миллион входящих токенов и $3.00 за выходящие, 35B-A3B - $0.30 и $2.00. Кешированные токены дешевле на порядок.

Контекстное окно у обоих - 262 144 токена. Для агентских задач с длинными историями взаимодействий это важно: меньший контекст заставляет либо обрезать историю, либо терять точность.

Веса опубликованы в четырех форматах: BF16, FP8, NVFP4 и 4-bit GGUF. GGUF позволяет запустить модель локально через llama.cpp - для тех, кто хочет полный контроль без облака.

AutomationBench и честность с данными

H Company опубликовала результаты на AutomationBench - бенчмарке по автоматизации бизнес-задач. Holo4-27B: 45.4% при $0.05 за задачу. Но компания честно указала: из 600 задач публичного набора v1.0.6 около 480 попадают в тот split, на котором собирались обучающие данные. На 120 изолированных задачах результат - 49.3%. Это редкая прозрачность для релиза модели, и я это ценю - обычно такие детали прячут в мелкий шрифт.

Аналогично с ALE-CLI (Linux-задачи из Agents' Last Exam) - 44.1% для 27B-модели. На AndroidWorld - 85.1%, что выглядит сильно на фоне большинства публичных агентов.

Все траектории, по которым считались публичные бенчмарки, открыты для воспроизведения - через специальный просмотрщик и как датасет на Hugging Face. Это позволяет проверить, не подогнаны ли результаты под конкретные прогоны.

Holotron4 Nano рядом

Параллельно с Holo4 вышел Holotron4 Nano - обновленная версия Holotron 3. Детальных бенчмарков на него в релизе меньше, но сам факт одновременного выхода говорит о том, что компания строит целую линейку под разные вычислительные бюджеты.

Что это значит для рынка

Рынок computer-use агентов до сих пор был поделен между закрытыми моделями уровня Anthropic Computer Use и горсткой открытых решений, которые заметно проигрывали по точности. Holo4 меняет баланс: открытые веса плюс результаты, сопоставимые с топовыми закрытыми моделями на коротких задачах, и сильно более дешевые на длинных.

Для разработчиков, которые строят агентов для корпоративной автоматизации, появляется вариант не зависеть от одного облачного провайдера. Можно взять GGUF-версию, запустить локально, интегрировать через hai-agents harness - и получить воспроизводимое, контролируемое решение.

Для российской аудитории: API H Company доступен, веса опубликованы на Hugging Face. Условия оплаты и доступности стоит уточнять напрямую у провайдера - эти детали в публичном релизе не раскрывались.

Самый интересный вопрос сейчас - как быстро сообщество адаптирует Holo4 под задачи, которые H Company не тестировала. OSWorld и AutomationBench - хорошие бенчмарки, но реальные сценарии автоматизации всегда оказываются богаче любого теста.