H Company 发布 Holo4：可同时操作界面、代码与 API 的计算机操作智能体模型

H Company 发布了什么

H Company 于 2026 年 9 月 28 日在 Hugging Face 博客公布 Holo4，称其为新的智能体模型系列。“智能体”指能自行分步骤完成任务、而不只是回答问题的 AI。Holo4 有两种规模：27B 稠密模型（B 代表十亿参数，参数量大致反映模型规模；“稠密”指每次运算都用上全部参数），以及 35B-A3B 混合专家（Mixture of Experts）模型（模型内部分成多个“专家”，每次只启用其中一小部分），两者都可通过 H Models API 使用。该公司同时发布了 Holotron 3 的更新版本 Holotron4 Nano。

H Company 在 Hugging Face 上列出了 Holo4 的完整合集，格式包括 FP16、FP8 与 GGUF（不同精度与格式的模型文件）。该公司还表示 Holo4 相比其 Qwen 基础模型（即 Holo4 在其上继续训练的原始模型）有显著提升，并指出 Qwen3.8 27B 是 Holo4 27B 的基础模型。

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“一个模型通吃各种界面”是什么意思

H Company 表示，大多数智能体模型只针对单一界面训练：专注图形界面（GUI，即屏幕上的窗口、按钮与菜单）的模型没有屏幕就无法运作，偏好工具调用的模型则在没有 API（软件之间互相调用的接口）的应用程序面前束手无策。该公司称 Holo4 可以在屏幕上点击与输入、编写并执行自己的代码，并调用 MCP（一种让 AI 连接外部工具的协议）或 API 工具，根据任务选用合适的方式。

据 H Company 介绍，Holo4 可在桌面、网页、Android、代码沙箱及商业 API 上运行，各场景都是同一个模型、以相同方式调用，无需为不同平台挑选不同模型。

H Company 公布的基准数据

H Company 称 OSWorld 2.0 与 AutomationBench 分别是桌面操作与 API 使用方面最难的学术基准测试，也就是用一组统一任务给模型打分的测验。

H Company 表示 Holo4 在长流程任务上仅落后于最强的闭源模型，且参数量少了几个数量级、成本低得多。该公司说明，成本是按每次智能体运行的输入与输出 token（模型处理文字的基本单位，也是计费单位）估算，Holo4 按 H Models API 费率计价。至于 AutomationBench，H Company 表示 Holo4 的分数与成本是在其内部测试框架中测得的，并表示待评估完成后将公布 Holo4 在私有测试集上的结果。

实际任务示例与训练方式

H Company 以相同的提示词与测试框架，比较了 Holo4 27B 与其基础模型 Qwen3.8 27B 在专业软件上的表现，并公布了各自的调用次数与 token 用量：

• 用 Godot 制作 Pac-Man 游戏：Holo4 27B 使用 68 次调用、2.4M token、268 行代码；Qwen3.8 27B 使用 197 次调用、11.4M token、327 行代码。
• 用 FreeCAD 建模埃菲尔铁塔：Holo4 27B 使用 84 次调用、1.3M token；Qwen3.8 27B 使用 60 次调用、1.0M token。
• 用 FreeCAD 建模 H 标志：Holo4 27B 使用 94 次调用、1.5M token；Qwen3.8 27B 使用 118 次调用、1.9M token。

训练方面，H Company 表示 Holo4 通过监督学习与强化学习，在大量环境与任务上进行训练，其中包括其 Agentic Task Factory 生成的任务；该工具迄今已在网页应用、MCP 服务器与桌面环境中生成约 10,000 个任务。该公司还表示重建了测试框架（执行模型动作、并在数百个步骤中管理其上下文的循环程序），最大的改动是让智能体拥有可追踪数百个步骤的可靠记忆，以及在桌面机器本身上的 shell（命令行）。

对普通读者的意义

“计算机操作智能体”指的是能像人一样看着屏幕、点击按钮、输入文字，或改用程序与 API 完成工作的 AI。如果 H Company 的说法成立，企业将来或许不必为每个平台分别准备不同模型，就能自动化跨越网页、桌面软件与内部系统的流程。对普通用户而言，这类技术目前主要影响的是职场中的自动化工具，而非日常消费产品。

同时也要记住，让 AI 直接操作计算机意味着它能执行真实操作。任何组织若考虑引入这类智能体，都应先在隔离环境中测试、限制其可访问的账号与数据，并保留人工审核重要操作的环节。本文仅为新闻整理，不构成采购建议。

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