Thanawat Wongchai

Posted on Apr 2 • Originally published at apidog.com

Holo3: สุดยอดโมเดลการใช้งานคอมพิวเตอร์?

สรุปโดยย่อ

H Company เปิดตัว Holo3 เมื่อวันที่ 31 มีนาคม 2026 ซึ่งเป็นโมเดล Mixture-of-Experts ที่ทำคะแนนได้ 78.85% ใน OSWorld-Verified ซึ่งเป็นคะแนนสูงสุดเท่าที่เคยบันทึกไว้ในเกณฑ์มาตรฐานการใช้งานคอมพิวเตอร์เดสก์ท็อปชั้นนำ มันเอาชนะ GPT-5.4 และ Opus 4.6 ได้ในราคาที่ถูกกว่ามาก API พร้อมใช้งานแล้ว และรุ่น 35B เป็นแบบโอเพนเวทบน HuggingFace ภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0

ลองใช้ Apidog วันนี้

ช่องว่างในการใช้งานคอมพิวเตอร์ที่นักพัฒนาส่วนใหญ่ยังแก้ไม่ได้

แม้คุณจะทำ API automation ไปแล้ว CI/CD pipeline ก็ราบรื่น แต่งานบางอย่างยังคงเป็นจุดอ่อนของระบบอัตโนมัติ เช่น ซอฟต์แวร์องค์กรเก่าที่ไม่มี API, แอปเดสก์ท็อปยุคก่อน REST, หรือเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอนที่ต้องข้าม UI หลายตัว

RPA ดั้งเดิม (UiPath, Automation Anywhere) พึ่งพาสคริปต์พิกัดหน้าจอที่เปราะบางและมักเสียเมื่อ UI เปลี่ยน ทางเลือกคือการทำงานด้วยมือ

AI สำหรับการใช้งานคอมพิวเตอร์เปลี่ยนสมการนี้ — โมเดลที่ "มอง" ภาพหน้าจอและสั่งคลิก, พิมพ์, เลื่อน สามารถนำทาง GUI ใดก็ได้โดยไม่ต้องมี API Holo3 จาก H Company คือโมเดลที่แข็งแกร่งที่สุดในสายนี้ ณ ปัจจุบัน

💡 หากคุณสร้างเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติหรือทดสอบ pipeline ที่เกี่ยวข้องกับซอฟต์แวร์เดสก์ท็อป API ของ Holo3 คือสิ่งที่ควรศึกษา และถ้าคุณใช้ Apidog เพื่อออกแบบ/ทดสอบ API ด้านล่างนี้จะแสดงวิธีเชื่อมการเรียก Holo3 เข้ากับเวิร์กโฟลว์ของคุณอย่างละเอียด

Holo3 คืออะไร?

Holo3 คือโมเดล AI สำหรับการใช้งานคอมพิวเตอร์: คุณส่งภาพหน้าจอของเดสก์ท็อปหรือเบราว์เซอร์, บอกงานที่ต้องการ, และโมเดลจะส่ง action (คลิก, กดแป้น, scroll) กลับมาให้ดำเนินการจริงบนหน้าจอ จับผลลัพธ์ ถ่ายภาพใหม่ วนลูปจนกว่างานเสร็จ

H Company มีสองรุ่นให้เลือก:

Holo3-122B-A10B — เรือธง, 122B parameters, ใช้งานจริง 10B (MoE แบบ sparse) API โฮสต์ที่ hcompany.ai/holo-models-api เท่านั้น
Holo3-35B-A3B — 35B parameters, ใช้งานจริง 3B, โอเพนเวทบน HuggingFace (Apache 2.0), มีบริการฟรีบน inference API, ติดตั้งเองได้

สถาปัตยกรรม MoE (mixture of experts) ช่วยลดต้นทุน inference H Company ระบุว่า Holo3-122B-A10B มีค่าใช้จ่ายน้อยกว่า GPT-5.4 และ Opus 4.6 ต่อหนึ่งงาน

OSWorld-Verified: เกณฑ์มาตรฐานนี้วัดผลอะไรจริงๆ

OSWorld-Verified เป็นเกณฑ์มาตรฐานชั้นนำสำหรับประเมิน AI การใช้งานคอมพิวเตอร์ เอเจนต์ต้องทำงานให้สำเร็จบนเครื่องจริง ผลลัพธ์ถูกตรวจสอบจากสถานะระบบจริงหลังจบงาน

งานครอบคลุม:

แอปเดียว (เปิดไฟล์, กรอกฟอร์ม, คัดลอกข้อมูล)
เวิร์กโฟลว์ข้ามแอป (ดึง PDF, อัปเดตสเปรดชีต, ส่งอีเมล)
ลำดับงาน multi-app ยาวๆ ที่ต้องการ reasoning ข้ามหลายระบบ

Holo3-122B-A10B ได้ 78.85% ใน OSWorld-Verified (โมเดลเดิมจาก Anthropic/OpenAI อยู่ที่ 60-65%)

H Company ยังระบุว่า Holo3 โดดเด่นในงาน multi-app ซึ่งต้องประสานข้อมูลข้ามหลายแอปพลิเคชัน

Holo3 ได้รับการฝึกฝนอย่างไร: Agentic Learning Flywheel

H Company พัฒนา Holo3 ด้วยวงจรฝึกฝนต่อเนื่อง:

Synthetic Navigation Data — สร้างตัวอย่างนำทางจากมนุษย์และ AI ตามสถานการณ์จริง
Out-of-Domain Augmentation — ขยายสถานการณ์เพื่อให้ครอบคลุม UI/edge case ที่ไม่คาดคิด
Curated Reinforcement Learning — คัดกรองแต่ละตัวอย่างแล้วนำไปใช้ใน RL pipeline เพื่อเพิ่มอัตราสำเร็จ

ข้อมูลฝึกฝนมาจาก Synthetic Environment Factory — ระบบที่ใช้เอเจนต์โค้ดสร้างแอปเว็บสมบูรณ์จากข้อกำหนด เพื่อให้โมเดลได้ฝึกบนเวิร์กโฟลว์ธุรกิจจริง

ผลลัพธ์: Holo3 มีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดล Qwen3.5 ที่มี parameter มากกว่า บ่งชี้ว่าวิธีการฝึกสำคัญกว่าสถาปัตยกรรม

วิธีการเรียกใช้งาน Holo3 API

การใช้งาน Holo3 API คือการวนลูปจับภาพหน้าจอ-ดำเนินการ:

1. ตั้งค่าการยืนยันตัวตน

# H Company Inference API base URL
https://api.hcompany.ai/v1

# Header
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
Content-Type: application/json

รับ API key ได้ที่ hcompany.ai/holo-models-api (รุ่นฟรีสำหรับ Holo3-35B-A3B)

2. ส่งภาพหน้าจอพร้อมงาน

import base64
import httpx
import pyautogui

screenshot = pyautogui.screenshot()
screenshot.save("/tmp/screen.png")

with open("/tmp/screen.png", "rb") as f:
    image_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()

response = httpx.post(
    "https://api.hcompany.ai/v1/computer-use",
    headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"},
    json={
        "model": "holo3-122b-a10b",
        "task": "Open the invoice folder and find the most recent PDF",
        "screenshot": image_b64,
        "screen_width": 1920,
        "screen_height": 1080
    }
)

action = response.json()
print(action)

3. แยกวิเคราะห์และดำเนินการ

API ส่ง action ที่มีโครงสร้าง เช่น:

{
  "action_type": "click",
  "coordinate": [245, 380],
  "reasoning": "The invoice folder icon is visible at this position"
}

ประเภท action: click, double_click, right_click, type, key, scroll, screenshot_request, task_complete

4. วนซ้ำจนกว่าจะเสร็จสมบูรณ์

def run_computer_use_task(task: str, max_steps: int = 20):
    for step in range(max_steps):
        screenshot = capture_screen()
        response = call_holo3_api(task, screenshot)
        action = response["action"]

        if action["action_type"] == "task_complete":
            print(f"Done in {step + 1} steps")
            return response["result"]

        execute_action(action)

    raise TimeoutError("Task not completed within step limit")

การทดสอบการเรียก Holo3 API ด้วย Apidog

หลังเชื่อม Holo3 API แล้ว ควรทดสอบ integration ให้มั่นใจว่าสามารถรันอัตโนมัติได้อย่างเสถียร Apidog คือเครื่องมือที่ตอบโจทย์นี้

นำเข้า Endpoint:

ใน Apidog สร้าง HTTP request ไปที่ https://api.hcompany.ai/v1/computer-use ใส่ Authorization header เป็นตัวแปรสภาพแวดล้อม

ตั้งค่าการตรวจสอบคำขอ:

ใช้ validation script ตรวจสอบโครงสร้าง response อัตโนมัติ

// ใน Apidog's post-response script
pm.test("Action type is valid", () => {
    const validActions = ["click", "type", "key", "scroll", "task_complete", "screenshot_request"];
    pm.expect(validActions).to.include(pm.response.json().action.action_type);
});

pm.test("Coordinates are within screen bounds", () => {
    const action = pm.response.json().action;
    if (action.coordinate) {
        pm.expect(action.coordinate[0]).to.be.within(0, 1920);
        pm.expect(action.coordinate[1]).to.be.within(0, 1080);
    }
});

จำลอง API ระหว่างพัฒนา:

ใช้ Smart Mock ของ Apidog เพื่อสร้าง response Holo3 จำลอง ไม่ต้องเปลืองเครดิตจริง

เรียกใช้สถานการณ์ทดสอบ:

เชื่อมต่อคำขอหลาย Holo3 ใน Apidog Test Scenario เพื่อจำลอง task หลายขั้นตอน ตรวจสอบลำดับ action ก่อนรันจริง

Holo3 เทียบกับ Claude Computer Use เทียบกับ OpenAI Operator

	Holo3-122B	Holo3-35B	Claude Computer Use	OpenAI Operator
OSWorld-Verified	78.85%	~55%	~65%	~62%
การเข้าถึง API	ใช่	ใช่ (ฟรี)	ใช่	ใช่
น้ำหนักแบบเปิด	ไม่	ใช่ (Apache 2.0)	ไม่	ไม่
สามารถโฮสต์เองได้	ไม่	ใช่	ไม่	ไม่
ราคาเทียบกับ GPT-5.4	ต่ำกว่า	ต่ำกว่ามาก	เทียบเคียงกัน	ราคา GPT-5.4
ดีที่สุดสำหรับ	องค์กรโปรดักชัน	dev/test/โอเพนซอร์ส	Anthropic ecosystem	OpenAI ecosystem

เลือกใช้งาน

Holo3-122B: แม่นยำสูงสุดสำหรับ multi-app workflow ซับซ้อน
Holo3-35B: เหมาะกับ dev, test, โอเพนซอร์ส, ต้องโฮสต์เอง
Claude Computer Use: สำหรับผู้ใช้ Anthropic API
OpenAI Operator: หากใช้ GPT-5.4 หรือ OpenAI stack

กรณีการใช้งานระดับองค์กร

Holo3 เหมาะกับเวิร์กโฟลว์ที่ API automation ไปไม่ถึง เช่น

ระบบเดิมไม่มี API: ERP/CRM เก่า, นำทาง UI อัตโนมัติ
กระทบยอดข้ามแพลตฟอร์ม: ดึง PDF → อัปเดตสเปรดชีต → อัปเดต dashboard
Regression Testing เว็บแอป: ไม่ต้องดูแล selector Selenium, ใช้ task ภาษาไทย/อังกฤษตรงๆ โมเดลจะปรับตาม UI
ข่าวกรองการแข่งขัน: ดึงข้อมูลจากเว็บที่บล็อกการสกรัปแบบเดิม

ผล benchmark ภายใน H Company ชี้ว่า Holo3 เด่นสุดใน workflow multi-app — จุดที่ต้อง reasoning ข้ามระบบ

ก้าวต่อไป: Adaptive Agency

H Company กำลังพัฒนา Adaptive Agency — โมเดลที่เรียนรู้ซอฟต์แวร์/ระบบใหม่แบบเรียลไทม์ แม้ไม่เคยเห็นมาก่อน

AI automation ปัจจุบัน (รวม Holo3) ยังฝึกจาก environment ที่จำกัด Adaptive Agency จะ reasoning โครงสร้างซอฟต์แวร์จาก zero-shot สร้าง model การทำงานเอง และดำเนินงานได้แบบอัตโนมัติเต็มที่

หากสำเร็จ ข้อจำกัดหลักของ AI เดสก์ท็อป automation จะหมดไป

สรุป

Holo3 เป็นมาตรฐานใหม่ของ AI สำหรับการใช้งานคอมพิวเตอร์เดสก์ท็อป ด้วยคะแนน 78.85% ใน OSWorld-Verified เหนือกว่า Claude และ GPT-5.x ชัดเจน โดยเฉพาะ multi-step workflow รุ่น 35B ฟรีและโอเพนเวท (Apache 2.0) เปิดโอกาสให้ dev ทดลองได้โดยไม่มีต้นทุน

การผสานรวม Holo3 API ทำได้ง่าย: จับภาพหน้าจอ, ส่ง POST, รับ action, execute, วนลูป Apidog ช่วยให้ integration น่าเชื่อถือ — ตรวจสอบ response, จำลองระหว่าง dev, chaining scenario ก่อน production

ถ้าคุณสร้างอะไรที่เกี่ยวกับ GUI เดสก์ท็อป ลองใช้ Apidog ฟรี และทดสอบ integration Holo3 ของคุณก่อนนำขึ้น production

คำถามที่พบบ่อย

Holo3 คืออะไร?

Holo3 คือโมเดล AI สำหรับการใช้งานคอมพิวเตอร์จาก H Company รับภาพหน้าจอเป็น input แล้วส่ง action (คลิก, พิมพ์, เลื่อน) กลับมาเพื่อทำ task บนเดสก์ท็อป/เบราว์เซอร์ ได้ 78.85% OSWorld-Verified (สูงสุดปัจจุบัน)

Holo3 เป็นโอเพนซอร์สหรือไม่?

Holo3-35B-A3B (รุ่นเล็ก) เป็นโอเพนเวท (Apache 2.0) ดาวน์โหลดได้จาก HuggingFace, Holo3-122B มีแค่ API ทั้งคู่เรียกผ่าน inference API H Company ได้ (35B มีฟรี)

เกณฑ์มาตรฐาน OSWorld ทำงานอย่างไร?

OSWorld ทดสอบ AI ด้วยงานคอมพิวเตอร์จริง เช่น นำทางเว็บ, จัดการไฟล์, เวิร์กโฟลว์ข้ามแอป ความสำเร็จวัดจากสถานะระบบจริงหลังเอเจนต์ทำงาน

Holo3 เปรียบเทียบกับ Claude Computer Use อย่างไร?

Holo3-122B คะแนน OSWorld-Verified สูงกว่า (78.85% vs ~65%) และค่าใช้จ่ายต่อภารกิจถูกกว่า Claude เหมาะกับผู้ใช้ Anthropic API

ฉันสามารถรัน Holo3 บนเครื่องของฉันเองได้หรือไม่?

ถ้าใช้ Holo3-35B-A3B ทำได้ (น้ำหนักอยู่ใน HuggingFace, Apache 2.0) Holo3-122B ใช้ API เท่านั้น

กรณีการใช้งานหลักสำหรับ API การใช้งานคอมพิวเตอร์คืออะไร?

automation ระบบเดิมไม่มี API
เวิร์กโฟลว์ข้อมูลข้ามแอป
regression test เว็บแอป (ไม่ต้องใช้ selector)
สกรัปข้อมูลเพื่อข่าวกรอง
งาน GUI เดสก์ท็อปที่ต้องใช้แรงคน

ฉันจะทดสอบการผสานรวม Holo3 API ของฉันได้อย่างไร?

ใช้ Apidog เพื่อนำเข้า endpoint, ตั้ง validation, mock API, และสร้าง test scenario ตรวจจับปัญหาก่อนรันจริง

"Adaptive Agency" ในแผนงานของ Holo3 คืออะไร?

คือเป้าหมายสร้างโมเดลที่นำทางซอฟต์แวร์องค์กรใหม่ได้แบบเรียลไทม์ reasoning UI โดยไม่ต้องฝึกมาโดยตรง — ลดข้อจำกัด AI automation ในองค์กรเฉพาะทาง

DEV Community