Holo4가 대체 뭐길래? — 컴퓨터를 통째로 쓰는 AI 에이전트 등장
요즘 AI 뉴스는 하루가 멀다 하고 “역대급 모델 등장”이라며 소란을 떱니다. 저도 처음엔 “또 그 소리야” 하며 시큰둥했는데, 이번엔 진짜로 노트북을 탁 덮고 정색하게 만든 소식이 있어 이 글, Holo4: 범용 컴퓨터 사용 AI 에이전트를 쓰게 됐습니다.
이유는 간단합니다. 여러분이 매일 클릭하는 화면, 짜는 코드, 호출하는 API를 하나의 AI가 동시에 다룬다는 이야기이기 때문입니다. 20대 신입사원이든 70대 자영업자든, 컴퓨터로 반복 업무를 처리하는 사람이라면 이 소식에 눈을 반짝여야 합니다.
H Company가 공개한 신형 agentic 모델 시리즈인 Holo4는 27B dense와 35B-A3B Mixture of Experts, 두 가지 사이즈로 출시됐습니다. 여기에 전작 Holotron 3를 개선한 Holotron4 Nano까지 함께 선보였죠. “작은 몸집에 큰 재능”이라는 표현이 딱 어울립니다. 이 모델들은 H Models API를 통해 별도의 복잡한 세팅 없이 바로 호출해 사용할 수 있어, 개발자가 아니어도 진입 장벽이 낮은 편입니다. 마치 새로 산 스마트폰을 켜자마자 앱을 바로 쓸 수 있는 느낌이랄까요.
화면도, 코드도, API도 — Holo4가 실제로 일하는 방식
기존 에이전트 모델들은 대체로 한 가지 재주만 가진 “전문 스타”였습니다. GUI 전용 모델은 화면이 없으면 그야말로 눈뜬장님이고, 툴콜(tool calling)에 특화된 모델은 API가 없는 낡은 프로그램 앞에서는 손가락만 빨았죠. 하지만 Holo4는 다릅니다. GUI 전용도, 툴콜 전용도 아닌 ‘올라운더’ 전략을 택했습니다.
더 흥미로운 점은 같은 모델을 데스크톱, 웹, 안드로이드에서 동일하게 호출할 수 있다는 것입니다. 플랫폼이 바뀔 때마다 모델을 갈아끼울 필요가 없다는 뜻이죠. 실제 업무는 이렇게 딱 나뉘어 있지 않습니다. 하나의 업무 안에서도 브라우저를 열었다가, 사내 프로그램을 클릭했다가, API 문서를 뒤적이는 일이 다반사입니다. Holo4는 이런 실전 워크플로우를 하나의 모델로 넘나들도록 설계됐습니다.
화면을 직접 클릭하고 타이핑하는 GUI 조작 능력
Holo4는 스크린샷을 기반으로 화면 요소를 인식하고, 사람처럼 마우스를 클릭하고 키보드로 타이핑합니다. 이게 왜 중요하냐면, API가 아예 없는 레거시 프로그램이 세상에는 여전히 수두룩하기 때문입니다. 은행 창구 시스템이든 오래된 회계 프로그램이든, “그냥 화면 보고 누르는” 능력이 있어야 실무에서 써먹을 수 있습니다. 사람이 마우스를 쥐고 하던 반복 작업을 AI가 대신 클릭해준다고 생각하면 됩니다.
코드 실행과 MCP·API 호출을 오가는 하이브리드 방식
동시에 Holo4는 코드 샌드박스 안에서 직접 스크립트를 작성하고 실행할 수 있습니다. 클릭보다 코드로 처리하는 게 빠른 작업이라면 망설임 없이 코드를 짭니다. 또한 상황에 따라 Model Context Protocol(MCP)이나 비즈니스 API를 선택적으로 호출합니다. 즉 “이 작업은 클릭이 빠르겠다”, “이건 API 한 방이 낫겠다”를 스스로 판단하는 하이브리드 방식인 셈입니다.
숫자로 보는 성능 — OSWorld 2.0과 AutomationBench 벤치마크
말로만 잘한다고 하면 믿음이 안 가죠. 그래서 준비했습니다, 숫자. Holo4는 장기 워크플로우를 측정하는 OSWorld 2.0과, API 활용 능력을 평가하는 AutomationBench에서 자신의 실력을 증명합니다. OSWorld는 실제 컴퓨터 환경에서 멀티모달 에이전트를 벤치마킹하는 학술 연구로 이미 업계 표준처럼 자리 잡은 지표입니다.
OSWorld 2.0: Opus 5.5와의 점수 격차 뜯어보기
수치를 그대로 옮기면, Holo4 27B는 OSWorld 2.0에서 61.7%를 기록했습니다. 최상위 폐쇄형 모델인 Opus 5.5의 81.8%에는 못 미치지만, 격차만 볼 게 아닙니다. Holo4 35B-A3B는 30.9%를 기록했는데, 여기서 진짜 봐야 할 건 파라미터 수와 비용 효율입니다. 수십, 수백 배 적은 파라미터로 프론티어 모델을 바짝 뒤쫓았다는 사실이 훨씬 흥미로운 이야기입니다.
가성비로 보는 승부 — 토큰당 비용과 태스크당 비용
여기서 Holo4의 진짜 매력이 드러납니다. 동급 프론티어 모델 대비 추정 운영 비용이 훨씬 낮습니다. 태스크 하나 처리하는 데 드는 토큰 비용을 계산해보면, “성능 대비 가격”이라는 오래된 소비자의 질문에 Holo4는 상당히 설득력 있는 답을 내놓습니다. 게다가 베이스 모델인 Qwen 대비로는 큰 폭의 성능 향상을 보였습니다. 마치 기본기만 탄탄했던 신입사원이 몇 달 트레이닝을 받고 나서 에이스로 거듭난 모습을 보는 듯합니다.
모든 궤적을 공개하는 이유 — 투명성으로 신뢰 쌓기
AI 벤치마크 점수, 솔직히 얼마나 믿을 수 있을까요? H Company는 이 질문에 정면으로 답합니다. trajectories.hcompany.ai에서 모델이 화면을 클릭하고 코드를 실행하는 전 과정을 단계별로 리플레이할 수 있게 공개했습니다. 게다가 Hugging Face에 원본 데이터셋까지 올려서 누구나 검증할 수 있게 했습니다.
이런 흐름은 업계 전반의 벤치마크 재현성 논의와도 맞닿아 있습니다. 영국 AI 안전 연구소(UK AISI)는 AI 모델 평가의 신뢰성과 재현 가능성을 핵심 과제로 다루고 있으며, EvalEval 같은 커뮤니티 역시 평가 방법론의 투명성을 강조합니다. 국내에서도 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 AI 기술 동향과 평가 체계에 대한 보고서를 지속적으로 내놓으며 비슷한 문제의식을 공유하고 있죠. 블랙박스 점수 하나 던져놓고 “믿어주세요”라고 하는 시대는 지나가고 있습니다.
실제로 어디에 쓸 수 있을까 — 데스크톱부터 안드로이드까지
그래서 Holo4를 어디에 쓸 수 있느냐, 실용성을 따져봐야죠. 데스크톱, 웹, 모바일, 코드 샌드박스, 업무용 API까지 하나의 모델로 커버합니다. 여러 플랫폼마다 모델을 갈아 끼우지 않아도 되는 운영 편의성은 IT 담당자 입장에서 굉장히 매력적인 포인트입니다. 매번 “이 시스템엔 어떤 모델을 붙여야 하지”를 고민할 필요가 줄어드니까요.
구체적으로는 반복적인 데이터 입력, QA 테스트, 사내 시스템 간 정보 전달 같은 업무 자동화 시나리오에 적합합니다. 예를 들어 매일 엑셀에서 데이터를 복사해 사내 시스템에 붙여넣던 담당자라면, 이런 단순노동을 에이전트에게 넘기고 좀 더 창의적인 일에 시간을 쓸 수 있게 됩니다. 실제로 맥킨지 글로벌 인스티튜트는 생성형 AI와 에이전트형 자동화가 반복 업무 시간을 크게 줄일 잠재력이 있다고 분석한 바 있습니다.
Holo4, 써볼까 말까 — 시작 전 체크리스트
관심이 생겼다면 시작은 어렵지 않습니다. H Models API 퀵스타트 문서를 따라가면 몇 줄의 코드로 바로 테스트해볼 수 있습니다. 가중치 형식은 FP16, FP8, GGUF 중에서 서버 환경에 맞게 고르면 됩니다. 고성능 서버라면 FP16, 비용을 아끼고 싶다면 FP8이나 GGUF가 현실적인 선택지입니다.
사이즈 선택도 중요합니다. 정밀한 성능이 필요한 복잡한 업무라면 27B dense, 비용 효율을 우선한다면 35B-A3B MoE, 가벼운 작업이나 저사양 환경이라면 Holotron4 Nano가 적합합니다. 업무 규모와 예산에 맞춰 저울질해보시길 권합니다.
자주 묻는 질문
Q1. Holo4는 어떤 회사가 만들었나요?
Holo4는 H Company가 공개한 신형 agentic 모델 시리즈입니다. 27B dense와 35B-A3B MoE 두 가지 사이즈로 출시됐으며, H Models API를 통해 사용할 수 있습니다.
Q2. Holo4는 기존 GUI 자동화 도구와 뭐가 다른가요?
기존 도구는 대개 GUI 전용이거나 API 전용으로 나뉘어 있었습니다. Holo4: powering generalist computer-use agents의 핵심은 화면 클릭, 코드 실행, MCP·API 호출을 상황에 맞게 스스로 선택하는 올라운더 접근이라는 점입니다.
Q3. OSWorld 2.0 점수가 낮은데 실제로 쓸 만한가요?
Opus 5.5(81.8%) 대비 Holo4 27B(61.7%)는 절대 점수는 낮지만, 훨씬 적은 파라미터와 낮은 비용으로 이 정도 성능을 낸다는 점이 핵심입니다. 비용 대비 성능을 함께 고려하면 실무 활용 가치가 충분합니다.
Q4. 왜 실행 과정(trajectories)을 전부 공개하나요?
벤치마크 점수만으로는 신뢰를 얻기 어렵기 때문입니다. trajectories.hcompany.ai와 Hugging Face 데이터셋을 통해 누구나 단계별 실행 과정을 검증할 수 있도록 투명성을 확보한 것입니다.
Q5. 어떤 사이즈를 선택해야 하나요?
복잡한 장기 워크플로우에는 27B dense, 비용 효율이 중요하다면 35B-A3B MoE, 가벼운 작업에는 Holotron4 Nano를 추천합니다. 업무 성격과 예산에 따라 유연하게 고르면 됩니다.
마무리하며
정리하자면, Holo4: powering generalist computer-use agents는 화면·코드·API를 넘나드는 진짜 ‘올라운더’ 에이전트를 표방하며, 투명한 벤치마크 공개로 신뢰까지 챙기려는 시도입니다. 프론티어 모델을 따라잡진 못해도, 가성비와 실전 적용성에서는 분명 눈여겨볼 가치가 있습니다. 반복 업무에 지친 20대 직장인이든, 디지털 전환을 고민하는 70대 사업주든, 한 번쯤 H Models API 퀵스타트를 열어보시길 권합니다.
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