H Company stellte am 28. September 2026 Holo4 vor, eine Familie von KI-Modellen für die Bedienung von Computern. Das Unternehmen kündigte zwei Varianten an: Holo4-27B und Holo4-35B-A3B. Laut H Company waren beide über die H Models API verfügbar; die Modellgewichte wurden auf Hugging Face veröffentlicht.
Wie Holo4 mit Software interagieren soll
H Company beschreibt Holo4 als Modellfamilie, die grafische Benutzeroberflächen bedienen, Code schreiben und ausführen sowie Werkzeuge über das Model Context Protocol (MCP) und APIs aufrufen soll. Als Einsatzumgebungen nennt das Unternehmen Web und Desktop, Android, Code-Sandboxes und geschäftliche APIs.
Holo4-27B und Holo4-35B-A3B im Vergleich
| Variante | Modellaufbau | Parameter | Lizenz der Modellgewichte |
| Holo4-27B | Dichtes Vision-Language-Modell auf Basis von Qwen3.8 | 27 Milliarden | CC BY-NC 4.0 |
| Holo4-35B-A3B | Mixture-of-Experts-Modell (MoE) auf Basis von Qwen3.6 | 35 Milliarden insgesamt, davon 3 Milliarden aktiv | Apache 2.0 |
Die Lizenzen in der Tabelle beziehen sich auf die Holo4-Modellgewichte. Bei Holo4-27B führt die Modellkarte zusätzlich die Apache-2.0-Lizenz des zugrunde liegenden Qwen3.8-27B auf; für die Holo4-27B-Gewichte nennt sie CC BY-NC 4.0.
Was die Benchmark-Angaben aussagen
H Company meldet für Holo4-27B 85,2 Prozent auf OSWorld und für Holo4-35B-A3B 80,8 Prozent. Die Ergebnisse stammen aus den Auswertungen des Unternehmens. H Company weist darauf hin, dass Modellvergleiche unterschiedliche Testumgebungen, Aufgabenauswahlen und Einstellungen verwenden. Die meisten Holo4-Ergebnisse beruhen laut Unternehmen auf Mittelwerten aus zwei bis vier Durchläufen; für OSWorld 2.0 und ALE-CLI wurde jeweils ein Durchlauf verwendet.
Bei AutomationBench gehörten laut H Company 480 der 600 öffentlichen Aufgaben aus Version 1.0.6 zu dem Datensatz, der für das Training verwendet wurde. Das Unternehmen meldete separate Werte für die übrigen 120 Aufgaben: 49,3 Prozent für Holo4-27B und 31,7 Prozent für Holo4-35B-A3B.
Training und angekündigter nächster Schritt
H Company gibt an, für das überwachte Fine-Tuning 127 Milliarden Tokens verwendet zu haben. Die unternehmenseigene Agentic Task Factory soll interaktive Umgebungen und überprüfbare Aufgaben aus Produktdokumentationen, Screenshots und realer Software erzeugen. H Company beziffert ihre Ausbeute auf rund 10.000 Aufgaben: etwa 4.000 für Webanwendungen, 3.000 für MCP-Server und 3.000 für Desktop- und Betriebssystemaufgaben.
Nach der Ankündigung plante H Company, optimierte DSpark-Drafter-Checkpoints in den darauffolgenden Tagen zu veröffentlichen.
