Holo4 ist da. Am 28. September 2026 hat das Pariser KI-Unternehmen H Company Holo4 vorgestellt, seine neue Generation von Computer-Use-Agent-Modellen: eine dichte 27B-Version und eine 35B-A3B-Mixture-of-Experts-Version, deren Gewichte parallel auf Hugging Face veröffentlicht wurden (in BF16, FP8, NVFP4 und 4-bit GGUF), dazu ein gleichzeitig geöffneter API-Zugang. Ebenfalls erschienen: Holotron4 Nano, die aktualisierte Version von Holotron 3.
Holo4s Verkaufsargument passt in einen Satz: Es ist nicht wählerisch bei Schnittstellen. Klicken und Tippen auf dem Bildschirm sind Grundvoraussetzung; es schreibt und führt auch eigenen Code aus und ruft MCP- oder API-Tools auf – und wählt selbst, welcher Weg für die jeweilige Aufgabe am effizientesten ist. Wichtiger noch: Desktop, Web, Android, Code-Sandbox und Business-APIs laufen alle auf demselben Modell mit derselben Aufrufkonvention – kein Modellwechsel pro Plattform.
Im offiziellen Blog erklärt H Company, Holo4 sei mit überwachtem Lernen plus Reinforcement Learning auf einer großen Menge realer und synthetischer Umgebungsaufgaben trainiert worden, teils aus der eigenen Agentic Task Factory. Das Ziel ist explizit: gebaut für echte Unternehmens-Workflows, nicht für Benchmark-Ranglisten.
Benchmarks und Kosten: günstig, aber nicht nur auf die Punktzahl schauen
Die offiziellen Zahlen: Holo4-27B erreicht 85,2 % auf OSWorld bei rund 0,08 US-Dollar pro Aufgabe, und 61,7 % auf dem schwierigeren OSWorld 2.0. H Company räumt selbst ein, dass dies klar hinter Top-Closed-Modellen wie Opus 5.5 (81,8 %) zurückbleibt – doch Parameterzahl und Kosten unterscheiden sich um mehr als eine Größenordnung.
Ein Detail verdient eigene Erwähnung: H Company hat die kompletten Trajektorien hinter allen öffentlichen Benchmark-Werten als Open Source veröffentlicht, jeder Schritt ist nachspielbar. In einer Zeit ständiger Benchmark-Kontroversen macht das die Werte zumindest überprüfbar.
Bei den API-Preisen kostet das 35B-A3B 0,30 US-Dollar pro Million Input-Token und 2,00 US-Dollar pro Million Output-Token; das 27B ist als „research-only" mit 0,40 US-Dollar pro Million Input-Token ausgewiesen. Diese Preisspanne zielt unverkennbar darauf, Agenten günstig zu betreiben.
Erst die Lizenz lesen: 27B nicht-kommerziell, 35B kommerziell nutzbar
Wer die Gewichte selbst hosten will, sollte vor allem anderen die Lizenz lesen. Holo4-27B steht unter CC BY-NC 4.0 – nur nicht-kommerzielle Nutzung. Kommerziell nutzbar ist das 35B-A3B unter Apache 2.0. Das 27B eignet sich also für Forschung, Evaluierung und interne Experimente; für die Produktion heißt es API oder 35B-A3B. Der Lizenzunterschied entscheidet direkt über die Modellauswahl – das sollte man nicht erst mitten im Deployment merken.
Im Branchenkontext: Open Weights als Differenzierung
Im Bereich der Computer-Use-Agenten herrscht kein Mangel an Akteuren mehr – OpenAI, Anthropic und Google haben alle eigene Angebote. Holo4s Stärke liegt nicht in der absoluten Punktzahl, sondern in drei Dingen: offenen Gewichten, einem einheitlichen All-Interface-Ansatz und offengelegten Evaluierungstrajektorien. Für Unternehmenskunden heißt das: selbst hostbar, auditierbares Modellverhalten, reproduzierbare Fehler – genau das, womit geschlossene Angebote am meisten kämpfen.
Die Schwächen sind ebenso klar: Die absolute Leistungsfähigkeit liegt eine Generation hinter den besten Closed Modellen, die Leistung in chinesischsprachigen Softwareumgebungen ist unverifiziert, und die nicht-kommerzielle Lizenz des 27B begrenzt den direkten Einsatz. Holo4 liest sich eher wie ein Signal: Der Wettbewerb bei Computer-Use-Agenten verlagert sich von „wer punktet am höchsten" zu „wer ist brauchbarer, billiger und kontrollierbarer". Diese Seite berichtete bereits, dass die Erwähnungen von Open-Weight-Modellen in Unternehmensbilanzen im Jahresvergleich um das Sechsfache gestiegen sind – Holo4 landet genau auf diesem Trend. Unternehmen wollen nicht das klügste Modell, sondern eines, bei dem die Rechnung aufgeht.
