H Company 发布计算机使用模型Holo4，跨桌面/网页/安卓，支持点击编码与MCP工具调用

H Company推出Holo4，一套面向AI智能体的通用计算机使用视觉语言模型家族。这套模型可以识别屏幕画面，模拟点击、键盘输入，同时编写代码、调用MCP或API工具。Holo4提供两个版本：Holo4 27B密集模型、Holo4 35B-A3B混合专家模型，激活参数量仅3B，二者均支持256K上下文，可通过H Models API提供服务。

• 模型：https://huggingface.co/collections/Hcompany/holo4

部署许可方面，Holo4 35B-A3B权重采用Apache 2.0协议，允许商业场景本地部署；Holo4 27B权重为CC BY-NC 4.0，商业使用需要走H Models API。

Holo4是什么

Holo4属于视觉语言计算机使用模型。Holo4 27B基于Qwen3.8-27B微调而来；Holo4 35B-A3B基于Qwen3.6-35B-A3B搭建。配套开源hai-agents执行框架，框架会把截图、工具执行结果送入模型，由模型输出点击、输入、代码、工具调用指令并执行。

该模型解决两类智能体的短板：纯GUI智能体脱离屏幕就失效，纯工具调用智能体在软件没有开放API时无法继续工作。Holo4可以统一运行在桌面、网页、安卓、代码沙箱、业务API场景，多平台使用同一套模型与调用逻辑。

基准测试，性价比突出

H Company公开基准数据，Holo4 27B在OSWorld评测达到85.2%，单任务成本仅0.08美元；其基础模型Qwen3.8-27B原始分数84.3%，单任务成本0.22美元。AndroidWorld测试中Holo4 27B取得85.1%。

长任务场景OSWorld 2.0，Holo4 27B得分61.7%，单任务1.22美元；作为对比Claude Opus5.5得分81.8%，单任务8.48美元。AutomationBench上Holo4 27B得分45.4%，单任务0.05美元。

需要注意，各家评测使用的执行框架、推理努力等级并不统一。AutomationBench公开600任务里480条落在H Company训练数据划分内；在120个未参与训练的留出任务上，Holo4 27B分数为49.3%。全部智能体运行轨迹已发布在trajectories.hcompany.ai与Hugging Face。

模型构建方式

1. 智能体任务工厂：内部流水线依托文档、截图、真实软件生成可验证任务库，合计约一万条任务，包含4k网页应用、3k MCP服务、3k桌面与操作系统任务。任务必须经过校验器核验，智能体要在真实界面完成才算有效。
2. 监督微调：SFT数据集总量127B token，四分之三来自成功的智能体执行轨迹，桌面场景占45%、网页14%、MCP与API12%、移动端3%。
3. 双RL专家合并：异步在线RL训练两组LoRA专家，一组专攻桌面网页，另一组负责终端、MCP、API，两组等权重合并，不再继续训练。
4. 执行框架优化：基于OSWorld2.0失败案例重构智能体循环，重点优化长流程数百步任务的记忆能力、桌面环境Shell交互稳定性。

同期还发布Holotron4 Nano，基于NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni打造。经过优化后OSWorld分数由基础模型21.0%提升至76.3%。

定价与部署

• Holo4 27B：输入0.4美元/百万token，输出3美元/百万token
• Holo4 35B-A3B：输入0.3美元/百万token，输出2美元/百万token
• API接口兼容OpenAI格式，访问地址：https://api.hcompany.ai/v1
• Hugging Face提供BF16、FP8、NVFP4、4-bit GGUF多精度权重，支持vLLM、llama.cpp本地推理。后续数天内会发布DSpark drafter推测解码权重，进一步加速推理。

横向对比

注：OSWorld2.0数据来自H Company，不同厂商评测框架不一样，分数仅作为方向性参考。

核心要点

• 单模型统一支持屏幕点击操作、代码编写、MCP与API调用。
• Holo4 27B在OSWorld基础评测85.2%，单任务成本仅0.08美元。
• 35B-A3B采用Apache2.0协议可商用部署；27B仅允许非商业本地使用。
• 长任务OSWorld2.0赛道Claude Opus5.5依旧领先，81.8%对比61.7%。
• API最低输入0.3美元/百万token，输出2美元/百万token。