프랑스 AI 기업 H컴퍼니가 9월 28일 허깅페이스에 '컴퓨터 조작 에이전트'용 모델군 Holo4를 공개했다. 화면 스크린샷을 보고 마우스를 클릭하고 키보드를 입력하는 것은 물론, 코드와 MCP, API를 호출해 작업을 완료할 수 있다. 이번 세대의 주력 모델은 두 가지로, 270억 파라미터의 고밀도 모델 Holo4-27B와 총 파라미터 350억 개 중 매 추론마다 약 30억 개만 활성화하는 혼합전문가(MoE) 모델 Holo4-35B-A3B다. 두 모델 모두 가중치를 Apache 2.0 라이선스로 공개했다.
이 외에도 엔비디아 Nemotron 3 Nano Omni를 기반으로 학습한 Holotron4 Nano(30B-A3B 규모)도 함께 공개됐다.
H컴퍼니는 파리에 본사를 둔 회사로 2024년 창업했다. 창업팀에는 전 딥마인드 연구원 여러 명이 포함돼 있으며, 창업 그해에 약 2억 2000만 달러 규모의 시드 투자를 유치했다. Holo 시리즈는 이 회사의 주력 제품으로, 공식 블로그에 따르면 Holo4는 이전 세대 모델을 이어서 추가 학습한 결과물이다.
벤치마크와 포지셔닝
H컴퍼니가 주로 내세우는 지표는 실제 데스크톱 환경에서 여러 단계의 작업을 수행하게 하는 벤치마크 OSWorld 2.0이다. 공식 블로그가 제시한 비교는 다음과 같다.
- Holo4-27B: 61.7%
- Claude Opus 5.5: 81.8%
- Claude Opus 5: 70.2%
- GPT-5.6 Sol: 66.2%
이 수치만 보면 Holo4-27B는 전 세대 폐쇄형 플래그십 모델에 상당히 근접했지만, 현재 가장 강력한 모델인 Opus 5.5와는 여전히 뚜렷한 격차가 있다. H컴퍼니 측 설명은 Holo4가 장기 작업에서 '가장 강력한 폐쇄형 모델에만 뒤처진다'는 수준이며, 파라미터 수는 몇 자릿수나 적고 작업당 비용도 훨씬 낮다는 것이다.
비용 관련 수치는 모델 카드에 나온다. Holo4-35B-A3B는 AutomationBench에서 34.5%를 기록했고, 작업당 비용은 약 0.02달러다. 블로그에 나온 다른 모델의 작업당 비용은 그래프로만 표시돼 있고 구체적인 수치는 제시되지 않았다.
시연 시나리오에는 3D 모델링, 게임 디자인, 기업 업무 프로세스 자동화 등이 포함된다. 이 점수들은 모두 H컴퍼니 자체 테스트 프레임워크에서 나온 것으로, 회사 측도 자사의 hai-agents 실행 프레임워크와 함께 사용해야 한다고 명시하고 있다. 제3자에 의한 재현 결과는 아직 나오지 않았다.
중국 개발자에게 어떤 의미가 있나
먼저 기반 모델을 보자. Holo4-35B-A3B의 모델 카드에는 베이스 모델이 알리바바의 Qwen3.6-35B-A3B라고 명시돼 있으며, 최대 컨텍스트는 26만 2144토큰이다. 중국 개발팀들은 이 아키텍처의 배포, 양자화, 추론 최적화에 이미 익숙해, Holo4 가중치로 바꿔도 기존 툴체인을 거의 그대로 쓸 수 있다.
로컬 구동 가능성도 살펴보자. Holo4-27B는 BF16, FP8, NVFP4, Q4 GGUF 등 여러 형식으로 제공된다. 4비트로 양자화하면 24GB VRAM을 갖춘 소비자용 GPU 한 장에 올릴 수 있을 것으로 보이는데, 이는 대략적인 추정이며 실제로는 스크린샷 해상도와 컨텍스트 길이에 따라 달라진다. 35B-A3B는 추론당 활성화되는 파라미터가 약 30억 개에 불과해 추론 속도 면에서도 유리하다.
컴퓨터 조작 에이전트에는 피할 수 없는 문제가 있다. 화면 스크린샷을 계속 모델에 전송해야 한다는 점이다. Opus나 GPT 같은 폐쇄형 모델을 쓰면 스크린샷이 해외 클라우드로 업로드돼야 하는데, 많은 금융·행정·제조업 내부망에서는 이를 허용하지 않는다. Apache 2.0 라이선스는 상업적 이용과 수정을 허용하기 때문에, 로컬 데이터센터에서 구동 가능하면서도 60%를 넘는 점수를 내는 오픈소스 모델은 이런 환경에 현실적인 대안이 된다.
H컴퍼니는 자체 H Models API를 통한 호스팅 서비스도 제공하고 있으며, 가격은 아직 공개되지 않았다.
참고 출처: H컴퍼니 공식 블로그, 허깅페이스 모델 카드, CocoLoop; OSWorld 2.0 점수는 H컴퍼니 블로그 기준이며, AutomationBench 성적과 작업당 비용은 모델 카드 기준으로, 모두 제조사 자체 측정치다.