Holo4 출시: Qwen 기반, Computer Use를 전문적으로 강화

동찰 Beating AI 속보, 프랑스 AI 기업 H Company가 Computer Use 모델 Holo4를 발표했으며, 27B와 35B-A3B 두 가지 버전을 포함합니다. 전자는 Qwen3.8 dense 아키텍처를 기반으로 하고, 후자는 Qwen3.5 MoE 아키텍처를 기반으로 추가 후속 학습을 진행했습니다.

H Company는 주로 컴퓨터 조작과 장기 작업 수행 능력을 강화하여, 기존의 범용 모델을 Computer Use에 특화된 Agent 모델로 추가 학습시켰습니다.

지도 미세조정 단계에서 H Company는 총 1270억 토큰을 사용했으며, 그중 약 4분의 3은 성공적으로 작업을 완료한 Agent 조작 궤적으로, 데스크톱, 웹, 모바일, MCP 및 API를 포괄합니다. 이후 강화 학습을 진행하여 각각 '데스크톱과 웹' 및 '터미널, MCP와 API' 두 가지 전문 능력을 훈련한 뒤 다시 동일한 모델로 통합했습니다. 회사는 또한 약 1만 개의 소프트웨어 조작 작업을 자체 생성하여 크로스 앱 및 장기 프로세스 작업을 훈련하는 데 사용했습니다.

H Company는 또한 Agent harness를 재설계하여 모델이 수백 단계의 작업에서 이전 조작을 지속적으로 기억하고, 컴퓨터의 shell을 직접 호출할 수 있도록 했습니다.

효과는 주로 장기 작업에서 나타났습니다. Holo4 27B는 OSWorld 2.0에서 61.7%를 기록했으며, Qwen3.8-27B의 공식 성적은 48.0%입니다. 일반 OSWorld에서는 Holo4가 85.2%, Qwen3.8-27B가 84.3%를 기록했습니다. 다만 이러한 성적의 harness, 작업 버전 및 평가 설정이 완전히 동일하지 않아 엄격한 동일 조건 대조로 볼 수는 없습니다.