H company, 화면 클릭부터 코드 실행까지 하는 Holo4 공개

H company가 9월 28일 스스로 일을 처리하는 AI(에이전트) 모델 Holo4를 공개했다. 화면의 버튼을 누르고 글자를 입력하는 일부터 코드 작성과 실행, 외부 서비스 연결까지 맡는 모델이다. 모델은 두 가지다. 모델 크기가 270억 규모인 Holo4-27B와, 작업할 때 일부만 켜서 쓰는 구조의 Holo4-35B-A3B다. Holotron 3의 후속인 Holotron4 Nano도 함께 내놓았다.

화면과 코드를 함께 쓰는 이유

Holo4는 일에 따라 소프트웨어를 다루는 방식을 바꾼다. 화면의 버튼을 누를 때도 있고, 코드를 직접 실행할 때도 있다. 필요하면 외부 도구를 연결해 쓴다. H company는 실제 업무에서는 이런 방식을 함께 써야 하는 경우가 있어, 한 가지 조작 방식에만 의존하지 않도록 설계했다고 설명했다.

PC와 웹, 안드로이드에서도 같은 모델을 쓴다. 코드를 실행하는 별도 공간이나 기업의 업무 시스템에 연결할 때도 모델을 부르는 방식은 같다. 업무 자동화를 만드는 개발자는 플랫폼마다 다른 모델을 고르는 부담을 덜 수 있다는 설명이다. 회사는 성능 시험 점수만이 아니라 실제 기업 업무를 목표로 학습했다고 밝혔다.

작업 성공률은 얼마나 높나

PC 조작 능력을 재는 성능 시험 OSWorld 2.0에서 Holo4-27B는 61.7%, Holo4-35B-A3B는 30.9%를 기록했다. 비교 대상으로 제시한 Opus 5.5는 81.8%였다. H company는 Holo4가 바탕으로 삼은 Qwen 모델보다 성능을 높였다고 주장했다. 더 작은 모델 크기와 낮은 작업 비용으로 경쟁력 있는 결과를 냈다는 설명이다.

이미지: huggingface.co

회사는 모델별 시험 버전과 작업 구성, 실행 환경이 서로 다르다고 명시했다. 업무 시스템 활용 능력을 재는 AutomationBench에서 Holo4는 내부 환경에서 측정했다. 일부 비교 모델은 공개 문제의 점수와 비공개 문제의 비용을 함께 썼다. H company는 공개 성능 시험 점수의 근거가 된 작업 과정 전체를 공개했다. 각 단계를 다시 재생하거나 내려받을 수 있다.

전문 소프트웨어를 다룬 사례로는 FreeCAD의 3차원 모델 제작과 Godot의 게임 제작을 제시했다. 같은 지시와 실행 환경에서 Holo4-27B와 바탕 모델인 Qwen3.8 27B를 비교했다. 팩맨 방식의 게임을 만들어 실행하는 사례에서 Holo4-27B는 68번, Qwen3.8 27B는 197번 모델을 호출했다. 반면 에펠탑 모델 제작에서는 각각 84번과 60번으로 결과가 뒤집혔다.

어디서 어떻게 쓸 수 있나

Holo4의 두 모델은 발표 당일부터 H Models API, 즉 개발자가 서비스에 붙여 쓰는 방식으로 이용할 수 있다. 직접 구동하려는 이용자를 위한 모델 파일도 허깅페이스에 여러 형식으로 올라왔다. 함께 공개한 Holotron4 Nano는 엔비디아의 Nemotron 3 Nano Omni를 바탕으로 추가 학습한 모델이다. 회사는 화면 조작과 외부 도구 활용 작업에서 바탕 모델보다 성능을 높였다고 밝혔다.

이미지: huggingface.co

긴 업무를 이어 가도록 실행 체계도 손봤다. 회사는 수백 단계에 걸친 작업을 기억하도록 개선하고, PC에서 직접 명령을 실행할 수 있게 했다고 설명했다. 학습용 작업을 만드는 내부 시스템은 웹 앱과 PC 환경 등에서 약 1만 개의 과제를 만들어 냈다. 화면 조작과 도구 연결이 같은 작업 상태를 공유하는 환경도 포함됐다.

H company는 답을 만드는 속도를 더 높이는 DSpark 보조 모델도 수일 안에 공개할 계획이라고 밝혔다. 이용자가 따져 볼 대목은 자신이 맡길 업무에서의 성공률과 비용이며, 공개된 작업 기록이 이를 확인할 단서가 된다.