В современную эпоху цифровизации роль искусственного интеллекта стремительно растет, охватывая все новые сферы человеческой деятельности. Одним из наиболее перспективных направлений является создание компьютерных агентов, способных эффективно взаимодействовать с реальными приложениями на веб-платформах, настольных и мобильных устройствах. Среди новейших разработок в этой области выделяется серия моделей Holo1.5, ставшая знаковым достижением в строительстве надежных и мощных основ для создания таких агентов. Компьютерные агенты, или Computer Use (CU) агенты, представляют собой интеллектуальные системы, которые могут не только воспринимать и понимать пользовательские интерфейсы, но и выполнять действия внутри приложений - навигация по меню, заполнение форм, нажатие кнопок и обработка информации.
Это открывает совершенно новые возможности для автоматизации рутинных и сложных цифровых задач, что значительно повышает продуктивность и упрощает взаимодействие с техникой. Серия Holo1.5 разработана компанией H, которая приложила максимум усилий для создания моделей с максимально высоким качеством понимания и управления интерфейсами. Модели этой серии демонстрируют выдающиеся результаты в локализации элементов интерфейса и ответах на вопросы, связанные с содержанием экранов, относящихся как к веб-приложениям, так к обычному программному обеспечению и мобильным платформам. По результатам испытаний на таких популярных бенчмарках, как Screenspot-V2, Screenspot-Pro, GroundUI-Web, Showdown и новейшем WebClick, Holo1.
5 показали значительное превосходство над предыдущими решениями. Уникальность Holo1.5 заключается в том, что они представлены в трех различных конфигурациях по размеру модели, что позволяет оптимально выбирать версию под конкретные задачи и ограничения по ресурсам. Модель с 3 миллиардами параметров успешно совмещает достаточно высокую точность с экономичностью, в то время как версии на 7 и 72 миллиарда параметров достигают высочайших результатов по ключевым показателям, устанавливая новый стандарт в области компьютерного взаимодействия. Лицензирование моделей также продумано для широкой аудитории: вариант на 7 миллиардов параметров открыто доступен под лицензией Apache 2.
0, что делает его привлекательным выбором для коммерческого внедрения. Версия с 72 миллиардами параметров предназначена для исследовательских целей, а 3-миллиардная модель унаследовала условия лицензии Qwen. Тренировочный процесс моделей Holo1.5 выделяется комплексным и многоступенчатым подходом. Использование качественных собственных данных для понимания интерфейсов и предсказания действий, а также интеграция открытых датасетов вместе с крупномасштабными синтетическими и вручную аннотированными примерами позволяют достичь непревзойденной точности и надежности.
Обучение проводится в две стадии: сначала осуществляется масштабный контролируемый fine-tuning, после чего - онлайн-обучение с подкреплением (GRPO). Благодаря этому модели демонстрируют впечатляющую способность работать с экранами высокого разрешения - до 3840 на 2160 пикселей, что нелегко даже для мощных систем. Одним из ключевых конкурентных преимуществ Holo1.5 является их превосходство в локализации элементов интерфейса. Для агентов, работающих с приложениями, крайне важно точно определять расположение кнопок, полей ввода, изображений и прочих компонентов интерфейса, чтобы корректно выполнять задачи пользователя.
В этой области модели Holo1.5 демонстрируют на 4,5% более высокую точность в среднем по сравнению с предыдущими лучшими на рынке, что свидетельствует о новом "фронтире" возможностей. Даже младшая модель с 3 миллиардами параметров показывает уровень производительности, сравнимый с более крупными 7-миллиардными моделями предшествующих поколений, что делает её оптимальным решением для приложений со скромными техническими требованиями. Кроме того, модельная серия Holo1.5 превосходна и в понимании содержания экранов.
Способность не только видеть, но и интерпретировать структуру интерфейса, логику его элементов и их функциональность, лежит в основе эффективной работы интеллектуальных агентов. Тесты на специализированных вопросно-ответных наборах, таких как ScreenQA Short и Complex, VisualWebBench, WebSRC, показывают, что Holo1.5 обеспечивают улучшение показателей почти на 4% по сравнению с уже признанными лидерами. Этот результат отражает глубокие визуальные и семантические способности моделей, что позволяет им успешно решать сложные задачи анализа и взаимодействия. Важным является и то, что модели Holo1.
5 базируются на платформе Qwen2.5-VL-7B-Instruct, которая является одной из передовых основ для визуально-лнгвистических трансформеров. Это гарантирует совместимость с новейшими методами обучения и инфраструктурами, а также открытую интеграцию с экосистемой Hugging Face и другими инструментами для разработчиков. Перспективы использования Holo1.5 крайне широки.
Они охватывают создание помощников для автоматизации офисных задач, персональных ассистентов для пользователей с особыми потребностями, инструментов для разработки и тестирования интерфейсов и многое другое. Эти модели могут стать ключевым звеном в построении систем, которые облегчают работу с компьютерами без необходимости в глубоких технических знаниях от пользователя. Компания-разработчик планирует и дальше совершенствовать комплект инструментов, объединенных вокруг Holo-моделей, чтобы предложить рынок продвинутых агентских решений с еще более высокой степенью надежности и эффективности. В ближайшем будущем ожидается выпуск новых агентов и программных комплексов, базирующихся на базе Holo1.5, способных автоматически адаптироваться под изменяющиеся условия экосистемы цифровых приложений.
Таким образом, Holo1.5 открывает новую страницу в мире искусственного интеллекта для взаимодействия с компьютерными интерфейсами. Это не просто очередное поколение моделей - это фундамент для создания следующего поколения интеллектуальных помощников, которые смогут не только облегчить повседневные задачи, но и трансформировать весь подход к цифровой работе в целом. Сегодня Holo1.5 задает новые стандарты качества, надежности и доступности в области компьютерных агентов, подтверждая свое место в авангарде технологического прогресса.
.