计算机使用分数对不上时，先分清 27B 和那张 OSWorld

计算机使用模型一上来就报闭源分数，本地权重对不上。H 公司 2026-09-28 的博客 Holo4: powering generalist computer-use agents 放出三套开源权重：稠密 27B、专家混合 35B-A3B，以及 Holotron4 Nano 30B-A3B。主卡 Hcompany/Holo4-27B 本轮 93 likes、931 次下载，约 27.4B 参数、BF16 大约 54.7 GB，创建 2026-09-24，最近改 2026-09-28。许可证写 CC BY-NC 4.0，基座 Qwen3.8-27B 是 Apache-2.0。这不是商用默许。架构卡片写成稠密 Qwen3.8，吃截图、点击、工具和代码。HF Inference Providers 未部署。

卡片把 OSWorld 写成 85.2%，单任务大约 0.08 美元；OSWorld 2.0 写成 61.7%，单任务大约 1.22 美元；AutomationBench 45.4%，大约 0.05 美元。博客把 OSWorld 2.0 的 27B 写成 61.7%，对照闭源领先模型 81.8%；35B-A3B 写成 30.9%。两套口径都要写清来源，不要并成一个百分数。上下文 262144。轨迹集 Hcompany/trajectories。本轮没有本机复现。

先分清两张卡，再谈百分数

Hcompany/Holo4-35B-A3B 本轮 35 likes、1776 次下载，约 35B、BF16 大约 70 GB，许可证 Apache-2.0，基座 Qwen3.6-35B-A3B。卡片：OSWorld 2.0 30.9%、单任务大约 0.61 美元；AutomationBench 34.5%、大约 0.02 美元。MoE 更便宜，主榜更矮。Holotron4-30B-A3B 博文写成相对基座有提升，正文没有再给绝对分，本轮不编。集合页是 Hcompany/holo4。量化有 BF16、FP8、NVFP4、4-bit GGUF。

博客提醒：发行、套件和任务子集不一样；私有集上的 Holo4 还没报。OSWorld 成本按一次 agent 跑的输入输出 token 估。对照点混了模型卡、官方榜和自己的跑法。AutomationBench 也混了内部套件和公开集说明。不要把 27B 的 85.2% 和 2.0 的 61.7% 当成同一次考试。任务工厂写成大约 1 万条任务。示例里 27B 三次调用 84 / 94 / 68 次，对照基座 60 / 118 / 197；token 1.3M / 1.5M / 2.4M 对 1.0M / 1.9M / 11.4M。吃豆人那条 268 行对 327 行。这些是官方例子。

套件博文写成内部重建，吃了 OSWorld 2.0 的反馈。对外入口是 H Models API 和公开检查点，快速开始写在官方模型接口页。桌面、网页、安卓、沙箱、接口走同一套模型和调用。卡片还点名 hai-agents 套件。本轮不把套件内部实现写死成可克隆仓库，官方 GitHub 组织下没有一个叫 Holo4 的总仓。轨迹也可走官方轨迹站，和 Hugging Face 数据集是同一批记录的两种入口。DSpark 草稿检查点博文写成随后放出，本轮卡片没核到，不写安装。

本机怎么接到 27B

卡片给 Transformers、pipeline、vLLM、SGLang、Docker。最大上下文 262144，机器先按 54.7 GB 估显存，不要按 7B 的习惯去套。非商用协议先读完再下载。

from transformers import AutoProcessor, AutoModelForMultimodalLM
processor = AutoProcessor.from_pretrained("Hcompany/Holo4-27B")
model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained(
    "Hcompany/Holo4-27B", device_map="auto"
)

vllm serve Hcompany/Holo4-27B
# 或
vllm serve Hcompany/Holo4-35B-A3B

消息是图加文本，先 apply_chat_template 再 generate。MoE 那张卡同样接口，许可证是 Apache-2.0，和 27B 的 CC BY-NC 4.0 不是同一份。轨迹集单独下，不要把演示 GIF 当评测。HF Inference Providers 本轮卡片写未部署。

读这篇记住四件事。一，27B 主卡非商用，35B-A3B 才是 Apache。二，85.2% 和 61.7% 不是同一张 OSWorld。三，数字绑在官方套件和成本估法上。四，没有单一 GitHub 发行仓，权重在 Hugging Face。站内写过 OSWorld 过程评测和多篇 computer-use 基础设施，谈的是基准或沙箱，不是这三套权重。Holotron 旧线和这篇 4 代不要并成一篇。Open TTS 榜是语音合成评测，和屏幕操作不是一条线。Once 是命令行缓存，更不并进。博客封面和成本图来自官方资源站，本轮裁成封面和插图，不把柱高再读成新数字。训练图和任务工厂图官方也有，本轮不用，避免把示意图读成新基准。Holotron4 的对照图只写相对基座提升，没有可引用的绝对分，本轮留空。私有集还没报，不要把公开集分数外推成内部榜。GitHub 组织下没有总仓，不要伪造一个安装入口。27B 卡片还写可用 image-text-to-text 管道加载。量化档有 FP8 和 GGUF，本轮不把各档体积再估一遍，以免和 54.7 GB 的 BF16 主卡混用。35B-A3B 下载比 27B 多，likes 却更少，热度不要只看赞。AutomationBench 两张卡分别是 45.4% 和 34.5%，和 OSWorld 不是同一张卷。成本数字是官方按 token 估的单任务美元，不是云厂商标价。闭源对照里的 81.8% 是博文点名的领先模型，不是本轮复跑。套件历史图和训练图本轮不用。读权重先看许可证，再看 OSWorld 版本号，最后看自己机器能不能装下 54.7 GB。HF 日榜今日仍是昨天的 AgentGarten 和 TokenRouter，那两篇站内已有。Haiku 5.5 仍是产品页，政策稿不写。相关旧线 Holotron 3 在博文里被点名，本轮不把旧分数搬过来充新。Nemotron 3 Nano Omni 是 Nano 那张卡的基座名，不要和 27B 稠密卡搞混。vLLM 和 SGLang 只是卡片列出的服务端，本轮没有核版本号。Docker 入口同样以卡片为准。本轮打开的是 2026-09-28 博文和两张主模型卡，数字以这三处为准。吃豆人示例是官方对比基座的调用次数和行数，不是可复现的游戏基准。一万条任务工厂只说明数据规模，不是 OSWorld 分数。读完先核对许可证和显存，再决定要不要拉 27B。35B-A3B 更便宜也更矮，不要因为下载更多就当成主榜。本轮不把社区转述写进正文。