Holo4, el modelo de inteligencia artificial que maneja ordenadores como un empleado
La empresa H Company presenta Holo4, un modelo de IA que puede usar interfaces gráficas, escribir código y llamar herramientas para completar tareas reales de trabajo, compitiendo con los modelos más avanzados del mercado a una fracción del coste.
Holo4 es una familia de modelos de inteligencia artificial de H Company que puede interactuar con software usando interfaces gráficas, escribiendo código o llamando APIs según la tarea. Incluye versiones de 27.000 y 35.000 millones de parámetros, compite con modelos punteros como Claude Opus 5.5 en benchmarks de control de ordenadores pero con muchos menos parámetros y menor coste, y está disponible con pesos abiertos en Hugging Face.
H Company acaba de lanzar Holo4, una nueva familia de modelos de inteligencia artificial diseñados para interactuar con software de la misma forma que lo haría una persona: haciendo clic en pantallas, escribiendo código, llamando APIs (interfaces de programación que permiten que distintos programas se comuniquen entre sí) o usando MCP (un protocolo reciente que permite a los modelos de IA acceder a herramientas externas de forma estandarizada). La novedad no es que el modelo pueda hacer cada una de estas cosas por separado, sino que las combina todas en un único sistema que elige el método más adecuado para cada tarea. La serie incluye dos versiones principales: Holo4-27B, con 27.000 millones de parámetros (los valores numéricos que determinan el comportamiento del modelo), y Holo4-35B-A3B, que usa una arquitectura de mezcla de expertos (una técnica que divide el modelo en partes especializadas que se activan según la tarea) con 35.000 millones de parámetros totales pero solo 3.000 millones activos en cada momento.
Según informó H Company en su blog oficial, Holo4 se entrenó mediante aprendizaje supervisado (el modelo aprende de ejemplos etiquetados por humanos) y aprendizaje por refuerzo (recibe recompensas o penalizaciones según sus acciones) sobre un conjunto masivo de entornos y tareas generadas por su Agentic Task Factory (una infraestructura interna que crea automáticamente ejercicios verificables a partir de documentación de software real). El resultado es un modelo que obtiene buenos resultados en benchmarks académicos (conjuntos de pruebas estandarizados para medir el rendimiento de modelos de IA), pero que la empresa diseñó específicamente para flujos de trabajo empresariales reales. Por ejemplo, en OSWorld 2.0, un benchmark que evalúa la capacidad de los modelos para controlar sistemas operativos de escritorio, Holo4-27B alcanza un 61,7% de éxito frente al 81,8% de Claude Opus 5.5 de Anthropic, pero con varios órdenes de magnitud menos parámetros y un coste por tarea mucho menor.
La empresa también publicó Holotron4 Nano, una versión adaptada del modelo Nemotron 3 Nano Omni de NVIDIA que aplica las mismas técnicas de entrenamiento de Holo4. Este modelo más pequeño está pensado para casos de uso con recursos limitados, como dispositivos móviles o edge computing (procesamiento de datos en el propio dispositivo en lugar de en la nube), y también muestra mejoras significativas sobre su modelo base en tareas de control de interfaces gráficas y uso de herramientas. H Company ha publicado todos los modelos con pesos abiertos (los parámetros del modelo están disponibles para descargar y ejecutar sin restricciones) en Hugging Face, una plataforma donde desarrolladores comparten y descargan modelos de IA ya entrenados.
Lo que distingue a Holo4 de otros modelos agénticos (capaces de realizar tareas de forma autónoma planificando y ejecutando pasos sucesivos) es su capacidad para trabajar en cualquier entorno sin cambiar de modelo. La mayoría de sistemas especializados en control de interfaces gráficas fallan cuando no tienen una pantalla disponible, mientras que los que prefieren llamar APIs no pueden interactuar con aplicaciones que carecen de ellas. Holo4 detecta qué interfaces están disponibles y usa la que mejor se ajusta a la tarea: puede modelar objetos en 3D en FreeCAD usando la interfaz gráfica, crear un juego tipo Pac-Man escribiendo código para el motor Godot, o gestionar datos llamando directamente a APIs empresariales. H Company ha publicado todas las trayectorias (las secuencias completas de acciones que el modelo ejecutó para resolver cada tarea del benchmark) en un visor interactivo y como dataset descargable, permitiendo que cualquiera pueda replicar y auditar sus resultados.
