28 сентября 2026 года H Company выложила на Hugging Face пост про Holo4. Две агентные модели должны работать с программой через экран, через код и через MCP или API. Для бота или своего агента на ключ отсюда берутся id и веса, а не общий лозунг про «агента на все случаи».
Плотная модель называется Holo4-27B. На карточке у неё архитектура Qwen3.8 и 27 миллиардов параметров. Вторая, Holo4-35B-A3B, это Mixture of Experts. Там же база подписана как Qwen3.5 MoE. Обе уже есть на H Models API. Рядом обновили прежний Holotron: Holotron4 Nano, репозиторий Holotron4-30B-A3B, поверх Nemotron 3 Nano Omni.
Один вызов на экран, код и MCP
Holo4 кликает и печатает, пишет и запускает свой код, зовёт MCP или API. Какой вход взять, решает задача. Отдельную модель под GUI и отдельную под инструменты заводить не нужно. В посте сказано прямо: вызывать её надо одинаково на десктопе, в вебе, на Android, в песочнице кода и против бизнес-API.
На карточке 27B обвязка названа hai-agents. Скриншот и результат инструмента уходят в модель, обратно приходят клик, ввод, код или вызов. В конфиге этой карточки максимум контекста 262 144 токена.
Длинные примеры в посте как раз про расход. Holo4-27B сравнивают с Qwen3.8 27B на одном промпте и в одном harness. Башня в FreeCAD: 84 вызова и 1,3 млн токенов против 60 вызовов и 1,0 млн у базы. Буква H в том же FreeCAD: 94 вызова и 1,5 млн против 118 и 1,9 млн. Pac-Man в Godot: 68 вызовов, 2,4 млн токенов и 268 строк против 197 вызовов, 11,4 млн и 327 строк. Это их витрина, не чужой прод. По ней видно другое. Один заход в GUI легко съедает миллионы токенов, даже когда строк кода вышло немного.
61,7% на OSWorld 2.0
В тексте поста на OSWorld 2.0 у Holo4-27B 61,7%, у Opus 5.5 в том же абзаце 81,8%, у Holo4-35B-A3B 30,9%. Закрытую модель они не обходят счётом. Аргумент другой: параметров меньше и прогон, по их словам, сильно дешевле. Саму цену этот абзац не печатает.
Доллары лежат на карточке Holo4-27B, и их легко смешать со счётом из поста. Там же есть OSWorld без «2.0»: 85,2% и $0.08 за задачу. OSWorld 2.0: 61,7% и $1.22 у 27B, 30,9% и $0.61 у 35B-A3B. Это разные зачёты. 85,2% не улучшенная запись тех же 61,7%.
На AutomationBench карточка даёт 45,4% и $0.05 у 27B, 34,5% и $0.02 у MoE. Сноска спокойная. Свои баллы сняты на AutomationBench v1.0.6 во внутреннем harness. Чужие публичные баллы взяты из README по открытому набору, а стоимость с официального лидерборда по закрытому. На закрытом наборе Holo4 обещают посчитать позже. Ставить $0.02 рядом с чужим местом в таблице и решать, что экзамен был один, из этого поста нельзя.
Цены они оценивают по входным и выходным токенам прогона. Для Holo4 берут тариф H Models API и один прогон. Прайс за миллион токенов на странице поста и на карточке 27B не выписан. В подписи к другому графику отдельно стоят Opus 5 на 70,2% и GPT-5.6 Sol на 66,2%: max-effort, частичная награда, офлайн-набор v2026.08.08 из графика OpenAI. Это не пара «81,8% у Opus 5.5». Пост сам пишет, что релизы, harness и подмножества задач различаются.
В сноске к графику стоимости база для сравнения названа Qwen3.6 35B-A3B. На карточке архитектура Holo4-35B-A3B подписана как Qwen3.5 MoE. Это разные строки. В один base model их лучше не склеивать. И ещё развилка внутри самой Holo4. На OSWorld 2.0 более дешёвый вариант слабее: MoE даёт 30,9% при $0.61, плотная 27B даёт 61,7% при $1.22. «Дешевле фронтира» и «сильнее из двух» здесь не про одну и ту же модель.
Веса, GGUF и CC BY-NC 4.0
Скачать можно. В коллекции Holo4 для обеих Holo4 лежат BF16, FP8, NVFP4 и Q4 GGUF. У Nano только BF16 и FP8. На карточке Holo4-27B веса указаны под CC BY-NC 4.0, то есть некоммерческие. Коммерческий self-host из этой карточки не следует. Для Holo4-35B-A3B в посте и в коллекции отдельной строки лицензии нет.
Карточка 27B прямо говорит, что модель ни одним Inference Provider не развёрнута. GGUF скачать можно. Кнопки «нажал и погнал через виджет Hugging Face» пока нет. Оптимизированные DSpark-черновики для ускорения инференса в посте обещаны на ближайшие дни. 28 сентября их в тексте ещё нет.
У квантов NVFP4 в коллекции указано 19B. Так Hugging Face показывает размер после сжатия. У Holotron4-30B-A3B на плитке той же коллекции стоит 33B, хотя репозиторий называется 30B-A3B. В один параметр «сколько миллиардов» эти две цифры лучше не склеивать. На странице коллекции в день поста у моделей стояло «Updated 3 days ago»: файлы были помечены раньше текста от 28 сентября.
Фабрика задач у них внутренняя. Около 10 000 заданий по веб-приложениям, MCP и десктопу. Часть сред показывает одно и то же состояние и через GUI, и через MCP. На схеме обучения в посте подписано: supervised fine-tuning на 127 млрд токенов, два RL-эксперта, потом одна слитая модель. Обвязку пересобирали по разбору провалов на OSWorld 2.0. Крупнее всего, по их словам, изменились память на сотни шагов и шелл на десктопной машине. Шелл там сидит на машине, где гоняют бенчмарк. На боевой VPS с сайтом и ключами это не рецепт.
Holotron4 Nano собран тем же рецептом поверх Nemotron 3 Nano Omni. H Company пишет, что входит в NVIDIA Nemotron Coalition и что модель заметно выше базы на GUI и там, где есть MCP, API или песочница кода. Рецепт, по их словам, не привязан к размеру. Сами пункты прироста в абзаце не названы, они на графике.
Траектории публичных прогонов лежат в датасете Hcompany/trajectories. Процент из абзаца можно открыть по шагам, а не верить только цифре в посте.
