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Holo4-27B·35B-A3B 도입 방법: 컴퓨터 사용 에이전트 구조 총정리

Holo4-27B·35B-A3B 도입 방법: 컴퓨터 사용 에이전트 구조 총정리

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약 17분 소요

Holo4-27B와 35B-A3B 도입 방법을 단계별로 정리했습니다. GUI·셸·MCP·API를 함께 다루는 구조, 라이선스 차이, OSWorld 2.0 부분 점수 읽는 법, 자체 재측정 절차를 2026년 9월 30일 기준으로 다룹니다.

Holo4 시작 전 확인할 것

Holo4 시작 전 확인할 것

결론부터 말씀드리겠습니다. 상업 서비스에 자체 호스팅할 계획이라면 Holo4-27B는 후보가 아닙니다. Apache 2.0인 Holo4-35B-A3B나 H Models API 중에서 골라야 합니다. Holo4-27B는 OSWorld 2.0에서 61.7%로 35B-A3B(30.9%)보다 두 배 가까이 높은 점수를 받았지만, 라이선스가 비상업 전용인 CC BY-NC 4.0입니다. 이 글은 Holo4의 범용 컴퓨터 사용 에이전트 구조와, 도입 전 점검부터 자체 재측정까지의 순서를 다룹니다. 설치 명령어나 GPU 사양은 빠져 있습니다. 로컬 실행에 필요한 GPU 사양은 모델카드에도 없습니다.

Holo4는 H Company가 2026년 9월 28일 Hugging Face 공식 블로그에 공개한 모델군입니다. 구조에서 가장 크게 바뀐 곳은 인터페이스를 고르는 방식입니다. 이전 세대인 Holo3(2026년 4월 1일 발표)는 화면을 보고 조작하는 시각 내비게이션이 중심이었습니다. 반면 Holo4는 GUI·코드·MCP·API 중 그때 쓸 수 있는 인터페이스를 골라 소프트웨어를 다룹니다. H Company 설명으로는, 이를 위해 하네스를 고쳐 수백 단계 동안 기억을 유지하고 데스크톱 셸을 직접 호출하게 했습니다.

학습에는 지도학습과 강화학습을 함께 썼습니다. 웹 앱·MCP 서버·데스크톱 환경에 걸친 과제 약 1만 개를 사용했고, 과제는 자사 Agentic Task Factory로 만들었습니다. 그래서 API가 없는 오래된 사내 프로그램과 API가 잘 갖춰진 SaaS가 한 업무 흐름 안에 섞여 있을 때 이 구조가 가장 잘 맞습니다.

미리 알아둘 전제는 세 가지입니다. 첫째, 벤치마크 수치는 모두 H Company가 자체 하네스로 잰 값입니다. 둘째, 2026년 9월 30일 현재 Holo4는 BenchLM·Steel.dev·llm-stats 독립 리더보드 세 곳 어디에도 없습니다. 셋째, 대표 수치 61.7%는 과제를 끝까지 완수한 비율이 아니라 평균 부분 점수입니다.

용어 풀이
1. 하네스 — 모델에 도구·화면·메모리를 연결해 과제를 실행시키는 실행 틀입니다. 모델이 같아도 하네스가 다르면 점수가 달라집니다.
2. 부분 점수(partial score) — 과제를 끝까지 못 해도 중간 단계까지 달성한 만큼 점수를 주는 방식입니다.
3. MoE — 전체 파라미터 중 일부 전문가 블록만 골라 계산하는 구조입니다. 35B-A3B는 총 35B 중 3B만 활성화됩니다.


준비물·필요 서류

준비물·필요 서류

도입을 검토하기 전에 모델별 조건부터 표로 대조합니다. 판단이 가장 크게 갈리는 지점은 라이선스와 점수가 서로 반대로 움직인다는 것입니다.

항목 Holo4-27B Holo4-35B-A3B
공식 표기 Flagship Fast
구조 dense MoE(총 35B, 활성 3B)
기반 모델 Qwen3.8-27B Qwen3.6-35B-A3B
라이선스 CC BY-NC 4.0(비상업) Apache 2.0
최대 컨텍스트 262,144토큰 262,144토큰
OSWorld 2.0(부분 점수) 61.7% / 과제당 $1.22 30.9% / 과제당 $0.61
AutomationBench v1.0.6 45.4% / 과제당 $0.05 34.5% / 과제당 $0.02
공개 형식 BF16·FP8·NVFP4·4비트 GGUF 동일

27B 모델카드에는 기존 OSWorld 85.2%(과제당 $0.08)도 적혀 있습니다. 그런데 이 점수가 Verified 버전인지, 단계 제한을 몇으로 뒀는지는 모델카드에 없습니다.

API 요금은 H Company Holo Models API 페이지에 있습니다(2026년 9월 30일 기준). 27B는 “$0.04 cached”, “$0.40”, “$3.00”, 35B-A3B는 “$0.03 cached”, “$0.30”, “$2.00″입니다. 표기 형식으로 보면 입력·캐시·출력 단가로 읽는 게 자연스럽습니다. 그래도 비용 모델은 콘솔의 실제 청구 단가를 기준으로 세우는 편이 안전합니다. 같은 페이지에는 Holo3 122B-A10B가 입력 $0.40·출력 $3.00, Holo3.1 35B-A3B가 입력 $0.25·출력 $1.80으로 나와 있습니다.

도입 검토에 필요한 자료는 아래와 같습니다.

  • 라이선스 확인서: 사용 목적(내부 연구, 사내 업무, 외부 서비스)을 적은 내부 검토 문서입니다. 27B는 상업 목적이면 API로만 쓸 수 있다는 점을 여기에 명시합니다.
  • 자사 과제 세트: 실제 업무 과제를 GUI 전용, API 전용, 혼합으로 나눈 목록입니다. 공개 벤치마크를 대신할 근거는 이것뿐입니다.
  • 공개 궤적 데이터: H Company가 공개한 평가 궤적 데이터셋과 뷰어(trajectories.hcompany.ai)입니다. 모델이 실제로 어떤 인터페이스를 골랐는지 볼 수 있습니다.
  • 비교 기준 모델: 기반 모델 Qwen3.8-27B, 폐쇄형 상위 모델, 이전 세대 Holo3 중 최소 하나는 준비합니다.
  • MCP 서버·셸 권한 목록: 에이전트가 셸을 직접 호출하는 구조라서, 허용할 명령과 격리 환경을 미리 정해 둬야 합니다.

용어 풀이
1. MCP — 에이전트가 외부 도구·데이터에 표준 방식으로 접속하게 해 주는 연결 규약입니다.
2. GGUF — 양자화된 모델을 로컬 추론 엔진이 읽기 쉽게 담는 파일 형식입니다.
3. 컨텍스트 길이 — 모델이 한 번에 참고할 수 있는 입력 토큰의 최대치입니다. 수백 단계짜리 과제에서 기억 유지를 좌우합니다.


단계별 진행 순서

단계별 진행 순서

1단계: 사용 목적과 라이선스 경로 확정 (소요시간: 반나절 수준)
외부 고객에게 제공할 서비스인지, 사내 업무 자동화인지부터 정합니다. 상업 목적이라면 27B 자체 호스팅은 여기서 빠집니다. 남는 선택지는 27B API, 35B-A3B 자체 호스팅, 35B-A3B API 세 가지입니다. 하나 주의할 점이 있습니다. 함께 공개된 Holotron4 Nano(30B-A3B, NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni 기반)는 H Company가 라이선스를 밝히지 않았으니, 후보에 넣기 전에 조건부터 확인해야 합니다.

2단계: 공개 점수를 올바른 지표로 다시 읽기 (소요시간: 하루 이내)
H Company 차트에서 Claude Opus 5.5의 OSWorld 2.0 점수는 81.8%입니다. 반면 완수 여부만 따지는 binary-completion 기준을 쓰는 BenchLM은 Opus 5.5를 48.7%로 집계합니다. 같은 모델인데도 지표에 따라 33%포인트 넘게 벌어집니다. 그러니 61.7%와 81.8%는 H Company 차트 안에서만 비교해야 합니다. 과제당 비용도 같습니다. Superpowerdaily는 27B $1.22, Opus 5.5 $8.48을 전하면서, 두 값은 하네스와 설정이 달라 직접 비교한 것이 아니라고 밝혔습니다.

3단계: 학습 데이터와 겹치는 벤치마크 걸러내기 (소요시간: 반나절 수준)
OpenTools 보도에 따르면 AutomationBench 공개 과제 600개 중 480개는 학습 데이터 수집에 쓴 분할에 들어 있습니다. 이 분할을 뺀 120개 과제에서는 27B가 49.3%, 35B-A3B가 31.7%라고 합니다. 인용할 때는 오염 가능성이 낮은 120개 기준 수치를 쓰는 편이 깔끔합니다. 이 분리 수치가 H Company 공식 블로그에는 없다는 점도 같이 적어 둡니다.

4단계: 기반 모델 대비 이득 가설 세우기 (소요시간: 하루 이내)
llm-stats에는 Qwen3.8-27B의 OSWorld-Verified 점수가 84.3%로 자체 보고돼 있습니다. Holo4-27B의 OSWorld 85.2%와 거의 같은 수준입니다. 두 측정의 버전과 하네스가 같다는 근거가 없으므로 정확도가 얼마나 올랐는지는 판정할 수 없습니다. H Company가 내세운 이득은 효율 쪽입니다. Godot으로 팩맨을 만드는 사례에서 Holo4 27B는 도구 호출 68회·240만 토큰·268줄, Qwen3.8 27B는 197회·1,140만 토큰·327줄이었습니다. 토큰으로 따지면 4.75배 차이입니다. 다만 AlphaSignal이 지적했듯 토큰 79%·호출 65% 감소는 데모 1건에서 나온 값입니다.

5단계: 자사 과제로 재측정 (소요시간: 전체 단계 중 가장 김, 과제 수에 비례)
준비한 과제 세트를 Holo4와 비교 모델에 똑같은 하네스·단계 예산으로 돌립니다. 참고로 Steel.dev는 OSWorld 2.0에 기본 500단계 예산을 씁니다. 부분 점수와 완수율은 반드시 따로 집계하고, 건당 토큰·호출 수·실패 지점도 함께 남깁니다. 공개 궤적 뷰어와 자사 궤적을 나란히 놓으면 GUI와 API 중 어느 쪽을 골랐는지, 그 선택이 맞았는지 비교할 수 있습니다.

6단계: 비용 모델 확정과 롤아웃 (소요시간: 며칠)
5단계에서 잰 건당 토큰에 콘솔 단가를 곱해 월 비용을 추정합니다. 셸을 직접 호출하는 구조이니 운영에 투입하기 전에 권한 격리와 되돌리기 절차부터 갖춥니다.


자주 놓치는 부분

자주 놓치는 부분

가장 흔한 실수는 61.7%를 업무 성공률로 읽는 것입니다. 이 값은 중간 단계까지 달성한 만큼 점수를 준 평균 부분 점수라서, 긴 업무를 끝까지 맡겨도 된다는 근거가 되지 못합니다. OpenTools도 같은 점을 짚으며 아직 독립 검증이 없다고 전했습니다.

두 번째는 라이선스와 성능을 따로 판단하는 것입니다. 벤치마크 표만 보고 27B를 골랐다가 법무 검토에서 막히는 일이 생깁니다. 상업용 자체 호스팅이 조건이라면 실제 비교 대상은 30.9%짜리 35B-A3B입니다. 이때는 Apache 2.0이면서 OSWorld-Verified 84.3%(자체 보고)인 기반 모델 Qwen3.8-27B가 오히려 강한 대안이 될 수 있습니다.

세 번째는 벤치마크 버전을 섞는 것입니다. 한눈에 보면 다음과 같습니다.

수치 벤치마크 측정 주체 비교 가능 범위
Holo4-27B 61.7% OSWorld 2.0 부분 점수 H Company H 차트 내부
Opus 5.5 81.8% OSWorld 2.0 부분 점수 H Company H 차트 내부
Opus 5.5 48.7% OSWorld 2.0 완수 기준 BenchLM BenchLM 내부
Holo4-27B 85.2% OSWorld(버전 미기재) H Company 단독 참고
Qwen3.8-27B 84.3% OSWorld-Verified 자체 보고(llm-stats) 단독 참고
Holo3-122B-A10B 78.85% OSWorld-Verified H Company Holo3 세대 참고

llm-stats의 OSWorld-Verified 항목 26건은 모두 자체 보고이고, 검증된 결과는 한 건도 없습니다(2026년 9월 30일 기준). 보고서에는 표의 어느 숫자도 제3자가 재현한 값이 아니라는 점을 함께 적어야 합니다.

네 번째는 보도 오류를 그대로 옮기는 것입니다. 일부 보도는 35B-A3B의 기반 모델을 Qwen3.5 MoE로 적었는데, 모델카드에는 Qwen3.6-35B-A3B로 나와 있습니다. 발표 주체를 MetaEra로 쓴 보도도 있지만 발표사는 H Company입니다. 학습 토큰 규모나 전문가 모델 병합 방식처럼 공식 블로그 본문에 없는 내용은 설계 근거로 쓰지 않는 게 좋습니다.


체크리스트 정리

  • 사용 목적 확정: 상업 서비스라면 27B는 API로만 쓰고, 자체 호스팅은 35B-A3B나 Qwen3.8-27B 중에서 고릅니다.
  • 지표 구분: 부분 점수와 완수율을 한 표에 섞지 않습니다. 61.7%는 완수율이 아닙니다.
  • 오염 필터: AutomationBench는 OpenTools 보도 기준 120개 분리 과제 수치(49.3%·31.7%)를 먼저 참고합니다.
  • 효율 주장 검증: 토큰 79% 절감은 팩맨 데모 1건에서 나온 값이니 자사 과제로 다시 잽니다.
  • 단가 확인: 가격 페이지 표기(27B $0.40·$3.00, 캐시 $0.04)를 콘솔 청구 단가와 맞춰 보고, 2026년 9월 30일 기준이라고 기록합니다.
  • 셸 권한 격리: 데스크톱 셸 직접 호출을 허용하기 전에 격리 환경과 되돌리기 절차를 마련합니다.
  • 궤적 대조: trajectories.hcompany.ai의 공개 궤적과 자사 실행 궤적을 비교해 인터페이스 선택이 적절했는지 확인합니다.

참고 자료
– H Company, Holo4 블로그: https://huggingface.co/blog/Hcompany/holo4
– Holo4-27B 모델카드: https://huggingface.co/Hcompany/Holo4-27B
– Holo4-35B-A3B 모델카드: https://huggingface.co/Hcompany/Holo4-35B-A3B
– Holo Models API 가격 페이지: https://hcompany.ai/holo-models-api
– Holo3 블로그: https://huggingface.co/blog/Hcompany/holo3
– BenchLM OSWorld 2.0: https://benchlm.ai/benchmarks/osworld2
– Steel.dev OSWorld 2.0: https://leaderboard.steel.dev/leaderboards/osworld-2/
– llm-stats OSWorld-Verified: https://llm-stats.com/benchmarks/osworld-verified
– OpenTools: https://opentools.ai/news/holo4-27b-35b-license-benchmark-guide (보도 인용)
– Superpowerdaily: https://superpowerdaily.com/posts/h-company-releases-holo4-computer-use-models-with-different-self-hosting-rights (보도 인용)
– AlphaSignal: https://alphasignal.ai/news/h-company-s-holo4-handles-screens-code-and-apis-with-79-fewer-tokens (보도 인용)



참고 자료

조사 기준일: 2026년 09월 30일

본문의 수치는 아래 자료에서 확인한 것입니다. 제조사 공식 자료(T1)와 전문 매체 실측(T2)을 구분해 표기했습니다. 가격·공급 상황은 변동이 크므로 기준일 이후의 값은 다시 확인해야 합니다.

Tier 1 (확인일 2026-09-30)
– H Company, Holo4 블로그: https://huggingface.co/blog/Hcompany/holo4
– Holo4-27B 모델카드: https://huggingface.co/Hcompany/Holo4-27B
– Holo4-35B-A3B 모델카드: https://huggingface.co/Hcompany/Holo4-35B-A3B
– Holo Models API 가격 페이지: https://hcompany.ai/holo-models-api
– Holo3 블로그: https://huggingface.co/blog/Hcompany/holo3
Tier 2 (확인일 2026-09-30)
– BenchLM OSWorld 2.0: https://benchlm.ai/benchmarks/osworld2
– Steel.dev OSWorld 2.0: https://leaderboard.steel.dev/leaderboards/osworld-2/
– llm-stats OSWorld-Verified: https://llm-stats.com/benchmarks/osworld-verified
– OpenTools: https://opentools.ai/news/holo4-27b-35b-license-benchmark-guide
– Superpowerdaily: https://superpowerdaily.com/posts/h-company-releases-holo4-computer-use-models-with-different-self-hosting-rights
– AlphaSignal: https://alphasignal.ai/news/h-company-s-holo4-handles-screens-code-and-apis-with-79-fewer-tokens
– DEV Community (보조): https://dev.to/mikefluff/h-company-ships-holo4-open-weight-agents-that-work-any-software-interface-3pnp
– 접속 실패: windowsforum.com 기사는 403이 반환돼 내용을 확인하지 못했습니다.


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