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Holo3.1开源Computer Use模型发布：35B版性能超越Qwen3.5、Claude Sonnet 4.6

3月前 AI最新动态 1071 0

6 月 2 日，法国 AI 公司 H Company 推出 Holo3.1 系列开源计算机控制大模型。这是继两个月前 Holo3 发布后，该团队针对生产环境反馈优化的版本，核心解决此前计算机控制 AI 代理（Computer-use Agent）普遍存在的云部署延迟高、成本高、数据隐私风险的问题。

Holo3.1 是什么？

Holo3.1 基于 Qwen 架构开发，专门针对 GUI 理解、屏幕操作、任务规划、跨应用导航等计算机控制场景做了微调。和通用大模型相比，在真实本地 GUI 任务中的表现更突出。同时原生支持函数调用协议，可无缝接入第三方 AI 代理框架，适配不同生产环境的部署需求。

整个系列覆盖 0.8B、4B、9B、35B 四种参数规格，提供 NVFP4、FP8、Q4 GGUF 三种量化版本，可完全离线运行在 MacBook、Windows PC、DGX Spark 等设备上，所有运算与数据均不离开用户本地环境。

性能表现：35B 版全面超越主流模型

官方给出的基准测试数据显示，Holo3.1 35B 版本整体性能达 78.3%，OSWorld 基准 80.0%，AndroidWorld 基准 79.3%，全面超过 Qwen3.5-397B、Kimi-K2.5、Claude Sonnet 4.6 等主流模型。

哪怕是 4B、9B 的小参数版本，AndroidWorld 基准成绩也达到 71%，足够覆盖多数简单自动化场景。

速度优化：NVFP4 量化提升显著

在 DGX Spark 设备上使用 Fast harness 调度，NVFP4 量化的 35B 版本每分钟可处理 18.1 个请求：

是 FP8 版本的 1.5 倍
是全精度 BF16 版本的 1.74 倍
OSWorld 基准成绩仅比 BF16 版本低 2 个百分点，几乎无感知损失

苏米注：NVFP4 量化的效果非常值得关注——1.74 倍的速度提升，精度损失仅 2 个百分点。这意味着在本地部署 Computer Use模型时，可以在性能和精度之间找到很好的平衡点。

本地部署：消费级硬件即可运行

Q4 GGUF 版本的 35B 模型可在苹果硅 Mac、普通 Windows PC 上运行，小参数版本甚至有望适配移动端神经引擎。官方提到，配合后续将推出的桌面代理调度工具，端到端操作延迟可从 6.8 秒压缩到 3.3 秒。

开源协议与 API 服务

目前所有 Holo3.1 模型权重已在 Hugging Face 开放下载：

35B 版本：Apache 2.0 协议完全开源，可免费商用
122B 版本：研究授权，仅对付费用户开放，适用于复杂多步操作场景

官方同时提供 API 服务：

免费 tier：每分钟 10 次请求，无需绑定信用卡
付费版：输入 token $0.25/百万，输出 token $1.8/百万，上下文长度 65536
支持最多 5 张 1080P 图像输入
API 默认不保留用户的提示词与返回结果，仅记录请求时间、模型与 token 数量等基础日志

开发者社区反馈

该模型发布后引发开发者社区关注。有开发者提到，此前云端代理的延迟和成本足以抵消多数自动化收益，本地高吞吐量的计算机控制模型才是 AI 代理真正进入日常工作的核心前提。也有开发者表示，4B 小参数版本的表现超出预期，有望在端侧设备上实现可用的 AI 操作功能。