La empresa francesa de IA H Company publicó el 28 de septiembre en Hugging Face la serie de modelos Holo4, pensada específicamente para "agentes que manejan el ordenador": leer capturas de pantalla, hacer clic con el ratón, escribir en el teclado, y también invocar código, servidores MCP y API para completar tareas. Esta generación tiene dos versiones principales: el modelo denso Holo4-27B, con 27.000 millones de parámetros, y el modelo de mezcla de expertos Holo4-35B-A3B, con 35.000 millones de parámetros en total y unos 3.000 millones activados por llamada. Los pesos se publican bajo licencia Apache 2.0.
También existe un Holotron4 Nano, entrenado a partir del Nemotron 3 Nano Omni de Nvidia, con la configuración 30B-A3B.
H Company tiene su sede en París, se fundó en 2024, y su equipo fundador incluye a varios exinvestigadores de DeepMind. Ya en el año de su fundación, la compañía recaudó una ronda semilla de unos 220 millones de dólares. La serie Holo es su línea de producto principal; según el blog oficial, Holo4 se obtuvo continuando el entrenamiento de la generación anterior.
Resultados y posicionamiento
H Company se apoya principalmente en OSWorld 2.0, un banco de pruebas que evalúa a los modelos en tareas de varios pasos dentro de un sistema de escritorio real. La comparación que ofrece el blog oficial:
- Holo4-27B: 61,7%
- Claude Opus 5.5: 81,8%
- Claude Opus 5: 70,2%
- GPT-5.6 Sol: 66,2%
Estas cifras muestran que Holo4-27B ya se acerca al antiguo buque insignia cerrado de la generación anterior, aunque todavía hay una distancia clara con Opus 5.5, el más fuerte en este momento. Según H Company, en tareas de flujo largo Holo4 "solo queda por detrás de los pocos modelos propietarios más potentes", con un número de parámetros varios órdenes de magnitud menor y un coste por tarea mucho más bajo.
Las cifras de coste aparecen en la tarjeta del modelo: Holo4-35B-A3B logra un 34,5% en AutomationBench, a un coste de unos 0,02 dólares por tarea. El coste por tarea de los demás modelos citados en el blog solo se muestra en un gráfico, sin valores concretos.
Los escenarios de demostración incluyen modelado 3D, diseño de videojuegos y automatización de procesos de negocio en empresas. Todas estas puntuaciones se obtuvieron en el propio marco de pruebas de H Company, que además señala que el modelo debe usarse junto con su propio framework de ejecución hai-agents; por ahora no existen resultados de reproducción independiente.
Qué significa esto para los desarrolladores chinos
Primero, la base: la tarjeta del modelo Holo4-35B-A3B indica que su base es Qwen3.6-35B-A3B, de Alibaba, con una ventana de contexto máxima de 262.144 tokens. Los equipos chinos ya conocen bien el despliegue, la cuantización y la optimización de inferencia de esta arquitectura; al usar los pesos de Holo4, apenas hay que cambiar nada en la cadena de herramientas.
Sobre si se puede ejecutar en local: Holo4-27B se ofrece en los formatos BF16, FP8, NVFP4 y Q4 GGUF, y tras cuantizarlo a 4 bits podría caber en una tarjeta gráfica de consumo con 24 GB de VRAM; se trata de una estimación aproximada, y el resultado real depende de la resolución de las capturas y de la longitud del contexto. El modelo 35B-A3B solo activa unos 3.000 millones de parámetros por llamada, lo que le da ventaja en velocidad de inferencia.
Los agentes que manejan el ordenador tienen un problema difícil de evitar: necesitan capturar la pantalla de forma continua y enviarla al modelo. Con modelos propietarios como Opus o GPT, esas capturas deben subirse a una nube extranjera, algo que muchos entornos internos de finanzas, administración pública e industria simplemente no permiten. Como la licencia Apache 2.0 permite el uso comercial y la modificación, un modelo de código abierto capaz de funcionar en local y superar el 60% de aciertos ofrece una opción realmente utilizable en esos escenarios.
H Company también ofrece un servicio alojado a través de su propia API H Models, cuyo precio aún no se ha hecho público.
Fuentes: blog oficial de H Company, tarjeta de modelo en Hugging Face, CocoLoop; la puntuación de OSWorld 2.0 procede del blog de H Company, y los resultados de AutomationBench y el coste por tarea, de la tarjeta del modelo; todas las cifras las proporciona el fabricante.