Modele

Holo4 od H Company obsługuje komputer jak człowiek. Otwarty model klika, pisze kod i woła narzędzia

Firma H Company wypuściła Holo4, otwarte modele AI, które same obsługują programy: klikają w okna, piszą i uruchamiają kod albo łączą się z usługami. W teście obsługi komputera większy z nich zostaje o ok. 20 punktów procentowych za Claude'em Opus 5.5, ale według firmy jest dużo tańszy.

Łukasz Niesyto
prowadzi serwis · wdraża systemy AI w firmach
Opublikowano 3 min czytania
AITekst przygotowany przez AI na podstawie źródła: huggingface.co · jak powstaje
Zdjęcie: myszka komputerowa uniesiona na kablu z czerwonym kółkiem, zwrócona w stronę zamkniętego laptopa.

Firma H Company ogłosiła 28 września Holo4, serię otwartych modeli AI, które same obsługują komputer. Model patrzy na ekran, klika i pisze w oknach programów, a tam, gdzie to prostsze, pisze i uruchamia własny kod albo łączy się z usługą przez jej interfejs dla programów. Firma opisała premierę na blogu Hugging Face. Temat dotyczy firm, które chcą, żeby AI wykonywało za ludzi powtarzalną pracę w programach biurowych, a nie tylko pisało odpowiedzi w czacie.

Holo4 ma dwie wielkości: 27B oraz 35B-A3B, który przy każdym słowie używa tylko części swoich parametrów. Oba można uruchomić przez płatną usługę H Models API albo pobrać i postawić na własnym serwerze.

Jeden model do okien, kodu i narzędzi

Według H Company większość modeli do obsługi komputera uczy się jednej drogi. Jedne potrzebują ekranu i gubią się bez niego. Inne umieją tylko wołać narzędzia i stają, gdy program nie ma połączenia dla automatów. H Company twierdzi, że Holo4 sam wybiera drogę do zadania i ten sam model działa na komputerze, w przeglądarce, na Androidzie i w usługach firmowych.

Firma pokazała przykłady: model zbudował wieżę Eiffla w programie do projektowania 3D FreeCAD i napisał grę w stylu Pac-Mana w silniku Godot. Przy grze Holo4-27B potrzebował 68 wywołań narzędzi. Jego model bazowy, Qwen3.8 27B od Alibaby, potrzebował ich 197.

Jak wypada w teście obsługi komputera

OSWorld 2.0 to akademicki test, w którym AI wykonuje zadania, obsługując komputer. Wyniki poniżej zebrała H Company; część pochodzi od innych firm, które testowały modele w innych warunkach, więc to przybliżone porównanie.

ModelOSWorld 2.0
Claude Opus 5.581,8 proc.
Claude Opus 570,2 proc.
GPT-5.6 Sol66,2 proc.
Holo4-27B61,7 proc.
Holo4-35B-A3B30,9 proc.

Mniejszy Holo4 wypada więc słabo, a większy zostaje o ok. 20 punktów procentowych za Opus 5.5. H Company przekonuje, że nadrabia ceną. Na karcie modelu podaje koszt jednego zadania przy stawkach własnej usługi.

TestModelWynikKoszt zadaniaW złotych
OSWorld 2.0Holo4-27B61,7 proc.1,22 dolaraok. 4,69 zł
OSWorld 2.0Holo4-35B-A3B30,9 proc.0,61 dolaraok. 2,35 zł
AutomationBenchHolo4-27B45,4 proc.0,05 dolaraok. 0,19 zł
AutomationBenchHolo4-35B-A3B34,5 proc.0,02 dolaraok. 0,08 zł

Przeliczamy po kursie NBP z 28 września (tabela 188/A/NBP/2026, 3,8478 zł za dolara). Kosztu zadań przy modelach Anthropic i OpenAI H Company nie podaje w tekście liczbami, więc tego porównania nie przeliczamy. Ceny modeli Anthropic w złotych są w naszym cenniku modeli.

Licencja decyduje, czy wolno w firmie

Tu jest haczyk dla firm. Większy i lepszy Holo4-27B ma licencję CC BY-NC 4.0, czyli wolno go używać tylko niekomercyjnie. Mniejszy Holo4-35B-A3B ma licencję Apache 2.0, która pozwala na użytek w firmie. Wagi obu modeli są na Hugging Face, także w skompresowanym formacie GGUF.

H Company udostępniła też zapis każdego kroku, który model wykonał w publicznych testach. Można go obejrzeć krok po kroku albo pobrać jako zbiór danych. Firma zapowiada, że w najbliższych dniach wyda dodatki, które przyspieszą działanie modeli.

Źródła
  1. H Company, wpis na blogu Hugging Face „Holo4: powering generalist computer-use agents”, dostęp 2026-09-28
  2. H Company, karta modelu Holo4-27B (wyniki, koszt zadania, licencja)
  3. H Company, karta modelu Holo4-35B-A3B (licencja)
  4. NBP, kurs USD, tabela 188/A/NBP/2026 z 2026-09-28

Ten tekst napisał model AI na podstawie źródeł wymienionych wyżej. Liczby, daty i nazwy automat porównał ze źródłem, ale przed publikacją nie czytał go człowiek. Jak powstają teksty.

Widzisz błąd? Napisz, poprawiamy i dopisujemy notę o zmianie.

Łukasz Niesyto
Łukasz Niesyto

Wdraża systemy oparte na AI w firmach produkcyjnych i usługowych. Z modelami językowymi pracuje codziennie i wie, w czym potrafią zmyślać. Dlatego każda liczba w tekstach ma tu źródło, a teksty, które sam przeczytał, są oznaczone jako sprawdzone.

wszystkie teksty autora

Powiązane

28 września 2026

GPT-6 Sol i GPT-6 Luna gorzej rozumiały obrazy. OpenAI naprawił błąd trzy dni po premierze

Modeledevelopers.openai.com2 min