إطلاق سلسلة Holo4 للوكات الشاملة

أعلنت شركة Hcompany عن إطلاق سلسلة Holo4 الجديدة من النماذج الوكيلية (Agentic models)، والتي تأتي بحجمين: 27B كثيف (Dense) و35B-A3B مزيج خبراء (Mixture of Experts). وتتوفر هذه النماذج عبر واجهة برمجة تطبيقات H Models API، كما أطلقت الشركة في الوقت نفسه إصداراً محدثاً من نموذجها السابق باسم Holotron4 Nano. ويمكن الرجوع إلى Hugging Face Blog للاطلاع على التفاصيل الأصلية للمصدر.

تستند Holo4 إلى نماذج الشركة السابقة، وتتميز بقدرتها على التفاعل مع البرمجيات عبر أي واجهة متاحة، سواء كانت واجهات المستخدم الرسومية (GUIs)، أو كتابة وتنفيذ الكود، أو استخدام بروتوكولات MCP وواجهات برمجة التطبيقات (APIs). وعلى الرغم من أدائها الجيد في الاختبارات الأكاديمية، إلا أن الشركة صممت هذه النماذج خصيصاً لتناسب سير العمل التجاري الحقيقي.

تجاوز قيود الواجهات الأحادية

تواجه معظم النماذج الوكيلية الحالية تحدياً رئيسياً يتمثل في تدريبها على واجهة واحدة فقط؛ فبينما تكون النماذج المركزة على واجهات المستخدم الرسومية عمياء في غياب الشاشة، تبقى النماذج المفضلة لاستدعاء الأدوات عالقة أمام تطبيقات لا توفر واجهات برمجة. وتهدف Holo4 إلى كسر هذه العزلة من خلال استخدام أي طريقة تناسب المهمة، حيث يمكنها النقر والكتابة على الشاشة، وكتابة الكود وتنفيذه، واستدعاء أدوات MCP أو APIs في نفس الوقت.

تعمل نماذج Holo4 على أجهزة سطح المكتب، وعلى الويب، وعلى نظام أندرويد، وفي بيئات الكود المعزولة (Sandboxes)، وتواجه واجهات برمجة التطبيقات التجارية. وتؤكد الشركة أن نفس النموذج يُستخدم بنفس الطريقة في كل هذه الحالات، مما يغني المستخدمين عن الحاجة إلى اختيار نموذج مختلف لكل منصة.

أداء تنافسي بتكلفة أقل

تحقق نماذج Holo4 تحسينات كبيرة مقارنة بنماذج Qwen الأساسية التي بُنيت عليها. وعلى الرغم من أنها تتأخر فقط عن أقوى النماذج المغلقة في سير العمل الطويل، إلا أنها تفعل ذلك بعدد أقل بكثير من المعاملات (Parameters) وبتكلفة أقل بكثير. فعلى منصة OSWorld 2.0، سجل Holo4 27B نتيجة 61.7% مقابل 81.8% لنموذج Opus 5.5، بينما وصل Holo4 35B-A3B إلى 30.9%.

على أصعب الاختبارات الأكاديمية للتحكم في سطح المكتب (OSWorld 2.0) واستخدام واجهات برمجة التطبيقات (AutomationBench)، تتنافس Holo4 مع النماذج الرائدة (Frontier models) بتكلفة أقل بكثير لكل مهمة. وتوضح الشركة أن التكاليف تُقدَّر بناءً على رموز الإدخال والإخراج لكل تشغيل وكيلي، مما يجعلها خياراً اقتصادياً جذاباً للمؤسسات.

التدريب على بيئات واقعية

تم تدريب نماذج Holo4 من خلال التعلم الإشرافي والتعزيزي على مجموعة كبيرة من البيئات والمهام، بما في ذلك تلك التي تم توليدها بواسطة "مصنع المهام الوكيلية" (Agentic Task Factory) الخاص بالشركة. وتتميز هذه النماذج بتفوقها في البرمجيات المهنية، حيث أظهرت اختبارات داخلية قدرتها على بناء نماذج ثلاثية الأبعاد معقدة في FreeCAD وتطوير ألعاب في Godot، متفوقة على النموذج الأساسي Qwen3.8 27B.

يُنتج مصنع المهام الوكيلية بيئات تفاعلية ومهام قابلة للتحقق من التوثيق وحده، مثل لقطات الشاشة من مواقع الويب الحقيقية أو البرمجيات مفتوحة المصدر. ولحد الآن، أنتج هذا النظام حوالي 10,000 مهمة عبر تطبيقات الويب، وخوادم MCP، وبيئات سطح المكتب، بما في ذلك بيئات هجينة تعرض نفس الحالة عبر واجهة مستخدم وبروتوكول MCP.

تحسينات في إطار العمل والتطوير

إلى جانب التدريب، أعادت الشركة بناء إطار عملها (Harness)، وهو الحلقة التي تنفذ إجراءات النموذج وتدير سياقها عبر مئات الخطوات، باستخدام ملاحظات من الأداء الوكيلي على OSWorld 2.0. وشملت التغييرات الأكبر منح الوكيل ذاكرة موثوقة يمكنها تتبع مئات الخطوات، وتوفير شل (Shell) على جهاز سطح المكتب نفسه.

تم تصميم مجموعة أدوات ما بعد التدريب (Post-training stack) للتكيف مع نماذج الأساس الجديدة وإنتاج وكلاء يتعممون عبر الواجهات والبيئات. وكعضو في تحالف NVIDIA Nemotron، طبقت الشركة أحدث مجموعة أدواتها على نموذج Nemotron 3 Nano Omni كمتابعة لنموذج Holotron 3، مما أدى إلى تحويله إلى Holotron4 Nano.

المصادر

• Hugging Face BlogHolo4: powering generalist computer-use agents