Holo4 ist laut H Company eine neue Reihe agentischer Modelle. Sie ist in zwei Ausführungen verfügbar: als dichtes Modell mit 27B Parametern und als Mixture-of-Experts-Modell mit 35B-A3B. Beide stehen über die H Models API bereit. Zusätzlich kündigt das Unternehmen Holotron4 Nano als aktualisierte Version von Holotron 3 an. Für Holo4 gibt es außerdem Modellvarianten in FP16, FP8 und GGUF.
Die Modelle können laut H Company je nach Aufgabe zwischen verschiedenen Bedienwegen wechseln. Dazu gehören Mausklicks und Texteingaben in grafischen Benutzeroberflächen, das Schreiben und Ausführen von Code sowie Aufrufe von MCP- und API-Werkzeugen. Holo4 soll auf Desktop-Rechnern, im Web, auf Android, in einer Code-Sandbox und mit Business-APIs eingesetzt werden können. Nach Angaben des Unternehmens wird dabei dasselbe Modell verwendet, statt für jede Plattform ein eigenes auszuwählen.
Für das Training kombinierte H Company überwachtes Lernen und Reinforcement Learning. Zum Trainingsmaterial gehörten verschiedene Umgebungen und Aufgaben, darunter Inhalte aus der Agentic Task Factory des Unternehmens. H Company hebt den Einsatz in geschäftlichen Arbeitsabläufen hervor und verweist auf Ergebnisse bei akademischen Benchmarks. Auf OSWorld 2.0 erreiche Holo4 27B demnach 61,7 Prozent; für Holo4 35B-A3B nennt das Unternehmen 30,9 Prozent. Zum Vergleich führt H Company für Opus 5.5 einen Wert von 81,8 Prozent an.
H Company beschreibt die Leistung auf OSWorld 2.0 und AutomationBench als konkurrenzfähig zu führenden Modellen und gibt an, dass die Kosten pro Aufgabe deutlich niedriger seien. Die Kostenwerte beruhen allerdings auf unterschiedlichen Berechnungsgrundlagen: Für Holo4 und einige Vergleichsmodelle wurden interne Testläufe herangezogen, während andere Werte aus öffentlichen Ranglisten stammen. H Company will Holo4 noch auf dem privaten AutomationBench-Datensatz auswerten. Die Modelltrajektorien zu öffentlichen Benchmarks stellt das Unternehmen zum Nachvollziehen und Herunterladen bereit.