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30.09.2026 · Signal Titans Editorial

Hcompany lanza los modelos Holo4 para usar interfaces gráficas, código y API

Hcompany afirma que Holo4 combina control de pantalla, ejecución de código y herramientas API, con pesos y trayectorias de evaluación publicados.

Ilustración editorial de una mano robótica que se extiende a través de la pantalla de una tableta, con un tenue patrón de código al fondo.

Hcompany ha lanzado Holo4, una serie de modelos agénticos diseñados para trabajar con interfaces gráficas, código, MCP y API. La serie incluye Holo4-27B, Holo4-35B-A3B y la versión actualizada de Holotron4 Nano. Holo4-27B y Holo4-35B-A3B están disponibles mediante H Models API, mientras que los pesos de los modelos se han publicado en Hugging Face.

Un modelo para varias interfaces

El lanzamiento está dirigido a flujos de trabajo que pasan por distintas superficies de software, en lugar de permanecer dentro de una sola interfaz. Según Hcompany, Holo4 puede hacer clic y escribir en una pantalla, crear y ejecutar código, y llamar a herramientas MCP o API. La empresa describe el uso del mismo modelo en ordenadores de escritorio, sitios web, Android, entornos aislados para código y API empresariales.

Resultados de evaluación comunicados

Hcompany informa de que Holo4-27B obtuvo un 61,7 % en OSWorld 2.0, frente al 81,8 % de Opus 5.5, mientras que Holo4-35B-A3B alcanzó un 30,9 %. La empresa presenta sus modelos más pequeños como modelos considerablemente más baratos y pequeños que los principales sistemas cerrados, aunque se trata de comparaciones de la compañía y no de pruebas independientes.

Las comparaciones de coste y puntuación utilizan fuentes, sistemas de evaluación y subconjuntos de tareas distintos entre modelos. Hcompany afirma que sus resultados de Holo4 y los de determinados modelos Qwen en AutomationBench v1.0.6 proceden de un sistema interno, mientras que algunos resultados de la competencia provienen de datos públicos. Según el anuncio, Holo4 todavía no ha sido evaluado en el conjunto privado de AutomationBench.

Entrenamiento para flujos prolongados

Los modelos se entrenaron mediante aprendizaje supervisado y por refuerzo en entornos y tareas generados en parte por Agentic Task Factory, de Hcompany. La empresa afirma que este sistema ha creado unas 10.000 tareas en aplicaciones web, servidores MCP y entornos de escritorio, incluidos escenarios en los que un mismo estado se expone mediante una interfaz gráfica y MCP.

Hcompany también reconstruyó su sistema de ejecución a partir de los comentarios obtenidos con OSWorld 2.0. Entre los cambios comunicados figuran una memoria del agente más persistente para tareas de cientos de pasos y acceso a un shell en el equipo de escritorio. Las demostraciones incluyen crear un modelo en FreeCAD, desarrollar un juego en Godot y completar otras tareas de software profesional, pero la fuente no aporta evaluaciones independientes de esos ejemplos.

Pesos y modelo posterior

Los pesos están disponibles en formatos BF16, FP8, NVFP4 y GGUF de 4 bits, junto con Holotron4 Nano. Hcompany también ha publicado las trayectorias que respaldan sus puntuaciones públicas para reproducirlas o descargarlas. La compañía afirma que tiene previsto publicar en los próximos días checkpoints optimizados de DSpark para acelerar la inferencia; por tanto, esos checkpoints aún no estaban disponibles en el anuncio suministrado.

Ilustración editorial generada con IA; no es una fotografía documental.

Fuente: Holo4: powering generalist computer-use agents