Intinya
H Company meluncurkan Holo3 pada 31 Maret 2026, sebuah model mixture-of-experts yang mencetak 78,85% pada OSWorld-Verified, angka tertinggi yang pernah tercatat pada benchmark penggunaan komputer desktop terkemuka. Ini mengalahkan GPT-5.4 dan Opus 4.6 dengan biaya yang jauh lebih rendah. API sudah tersedia sekarang, dan varian 35B bersifat open-weight di HuggingFace di bawah lisensi Apache 2.0.
Kesenjangan penggunaan komputer yang belum dipecahkan sebagian besar pengembang
Anda sudah mengotomatisasi API Anda. Pipeline CI/CD berjalan lancar. Tapi, masih ada tugas yang sulit diotomatisasi: perangkat lunak perusahaan lama tanpa API, aplikasi desktop sebelum era REST, dan alur kerja multi-langkah yang harus melintasi banyak UI berbeda.
Alat RPA tradisional (UiPath, Automation Anywhere) biasanya menggunakan skrip koordinat layar yang mudah rusak ketika UI berubah. Solusi lain: kerja manual.
Model AI penggunaan komputer mengubah pendekatan ini. Model yang bisa membaca tangkapan layar dan mengeluarkan tindakan klik, ketik, atau gulir dapat menavigasi GUI tanpa perlu API. Holo3, dirilis 31 Maret 2026 oleh H Company, saat ini adalah model publik terkuat untuk tugas-tugas ini.
💡 Jika Anda membangun workflow otomatisasi atau pipeline pengujian yang berhubungan dengan perangkat lunak desktop, API Holo3 layak dipelajari. Jika Anda menggunakan Apidog untuk desain dan pengujian API, bagian di bawah menjelaskan cara mengintegrasikan Holo3 ke workflow Anda dengan langkah praktis.
Apa itu Holo3?
Holo3 adalah model AI penggunaan komputer: berikan tangkapan layar desktop atau browser, beri tahu tugasnya, dan model akan mengembalikan aksi (klik, ketik, scroll) yang bisa dieksekusi di layar tersebut. Loop: tangkap hasil, screenshot ulang, ulangi sampai selesai.
H Company menawarkan dua varian:
- Holo3-122B-A10B — 122B parameter (10B aktif, sparse MoE). Hanya tersedia via API hcompany.ai/holo-models-api. Rekor benchmark saat ini.
- Holo3-35B-A3B — 35B (3B aktif). Open-weight di HuggingFace (Apache 2.0). Ada tier gratis di API. Bisa di-host sendiri.
Arsitektur MoE memastikan hanya sebagian kecil parameter aktif per token, membuat model jauh lebih efisien dijalankan. H Company menyatakan Holo3-122B-A10B lebih murah dari GPT-5.4 dan Opus 4.6 per tugas.
OSWorld-Verified: Apa yang Diukur
OSWorld-Verified adalah benchmark utama untuk AI penggunaan komputer. Berbeda dengan benchmark berbasis teks, OSWorld menilai eksekusi nyata: agen harus menyelesaikan tugas di komputer sungguhan, diverifikasi dengan memeriksa status sistem akhir.
Tugas meliputi:
- Satu aplikasi (membuka file, isi form, copy antar sel)
- Lintas aplikasi (ambil data dari PDF, update spreadsheet, kirim email)
- Urutan multi-aplikasi jangka panjang
Holo3-122B-A10B mendapatkan 78,85% pada OSWorld-Verified. Sebelumnya, skor >40% dianggap state-of-the-art. Model Anthropic dan OpenAI sebelumnya berkisar 60-65%.
Performa terbaik Holo3 ada di tugas multi-aplikasi yang membutuhkan koordinasi data di beberapa aplikasi secara bersamaan.
Cara Holo3 Dilatih: Agentic Learning Flywheel
Kebanyakan model penggunaan komputer dilatih dengan demonstrasi statis. H Company menggunakan pendekatan Agentic Learning Flywheel:
- Data Navigasi Sintetis — Kombinasi instruksi manusia & AI untuk contoh navigasi skenario.
- Augmentasi di Luar Domain — Ekspansi skenario ke status UI tak terduga & edge case.
- Pembelajaran Penguatan Terkurasi — Data difilter & dipakai pada pipeline RL, langsung memaksimalkan tingkat penyelesaian tugas.
Data berasal dari Synthetic Environment Factory: sistem di mana agen membangun aplikasi web perusahaan dari nol, sehingga pelatihan dilakukan pada workflow bisnis realistis.
Hasil: Holo3 mengungguli model Qwen3.5 yang lebih besar pada tugas benchmark yang sama – bukan semata-mata soal arsitektur, tapi metodologi training.
Cara Memanggil API Holo3
API Holo3 menggunakan pola loop screenshot-action. Berikut implementasi step-by-step:
1. Siapkan Autentikasi
# API Inferensi H Company
https://api.hcompany.ai/v1
# Header
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
Content-Type: application/json
Dapatkan API key di hcompany.ai/holo-models-api. Tier gratis tersedia untuk Holo3-35B-A3B.
2. Kirim Screenshot dan Tugas
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. Uraikan & Eksekusi Tindakan
API mengembalikan aksi terstruktur, misal:
{
"action_type": "click",
"coordinate": [245, 380],
"reasoning": "Ikon folder faktur terlihat pada posisi ini"
}
Jenis aksi: click, double_click, right_click, type, key, scroll, screenshot_request, task_complete.
4. Ulangi Sampai Selesai
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"Selesai dalam {step + 1} langkah")
return response["result"]
execute_action(action)
raise TimeoutError("Tugas tidak selesai dalam batas langkah")
Menguji Panggilan API Holo3 dengan Apidog
Setelah memanggil API Holo3, pastikan integrasi Anda andal, terutama untuk otomatisasi produksi. Apidog sangat membantu.
Impor endpoint:
Buat permintaan HTTP baru di Apidog ke https://api.hcompany.ai/v1/computer-use. Tambahkan header Authorization sebagai variabel environment agar aman.
Setup validasi respons (assertion):
// Di skrip post-response Apidog
pm.test("Jenis tindakan valid", () => {
const validActions = ["click", "type", "key", "scroll", "task_complete", "screenshot_request"];
pm.expect(validActions).to.include(pm.response.json().action.action_type);
});
pm.test("Koordinat dalam batas layar", () => {
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);
}
});
Mock API selama pengembangan:
Gunakan fitur Smart Mock Apidog untuk mensimulasikan respons Holo3 realistis tanpa memanggil API asli. Hemat kuota dan percepat pengembangan frontend/orchestration.
Jalankan skenario pengujian:
Rangkai beberapa permintaan Holo3 dalam Skenario Pengujian Apidog untuk mensimulasikan loop tugas multi-langkah sebelum dijalankan di mesin nyata.
Holo3 vs Claude Computer Use vs OpenAI Operator
| Holo3-122B | Holo3-35B | Claude Computer Use | OpenAI Operator | |
|---|---|---|---|---|
| OSWorld-Verified | 78.85% | ~55% (est.) | ~65% | ~62% |
| Akses API | Ya | Ya (tingkat gratis) | Ya | Ya |
| Bobot terbuka | Tidak | Ya (Apache 2.0) | Tidak | Tidak |
| Dapat di-host sendiri | Tidak | Ya | Tidak | Tidak |
| Biaya vs GPT-5.4 | Lebih rendah | Jauh lebih rendah | Setara | Harga GPT-5.4 |
| Terbaik untuk | Perusahaan produksi | Dev/pengujian/OSS | Ekosistem Anthropic | Ekosistem OpenAI |
Rekomendasi praktis:
- Holo3-122B: Akurasi maksimal untuk workflow multi-aplikasi kompleks, biaya jadi pertimbangan kedua.
- Holo3-35B: Pengembangan, testing, open source, atau ingin self-host.
- Claude Computer Use: Sudah deep di ekosistem Anthropic dan ingin billing terpadu.
- OpenAI Operator: Sudah pakai GPT-5.4 dan ingin vendor tunggal.
Kasus Penggunaan Perusahaan
Holo3 sangat tepat untuk workflow tanpa solusi API bersih:
- Entri data sistem lama: ERP/CRM lawas tanpa API REST. Holo3 bisa navigasi UI desktop dan input/ekstrak data tanpa modernisasi besar.
- Rekonsiliasi lintas platform: Ambil angka dari PDF, cek ke spreadsheet, update dashboard pihak ketiga — semua otomatis.
- Testing regresi aplikasi web: Gantikan Selenium rapuh. Berikan deskripsi tugas ke Holo3, adaptasi otomatis ke perubahan UI.
- Intelijen kompetitif: Scrape data struktur dari web yang memblokir scraping tradisional.
Benchmark internal H Company menunjukkan Holo3 unggul di E-commerce, Business Software, Collaboration, dan Multi-Application Workflow. Kesenjangan terbesar pada tugas multi-aplikasi – penalaran di beberapa aplikasi sekaligus.
Apa Selanjutnya: Agensi Adaptif
Langkah berikutnya dari H Company adalah Agensi Adaptif — model yang bisa belajar menavigasi perangkat lunak perusahaan yang benar-benar baru secara real-time.
Model saat ini (termasuk Holo3) masih dilatih pada set lingkungan terbatas. Untuk alat internal kustom yang belum pernah dilihat, tingkat keberhasilan lebih rendah. Agensi Adaptif bertujuan menutup celah: model bernalar tentang struktur perangkat lunak pada kontak pertama, membangun pemahaman kerja, dan menjalankan tugas tanpa data pelatihan sebelumnya.
Jika berhasil, ini akan menghapus batas utama AI penggunaan komputer di perusahaan.
Kesimpulan
Holo3 menetapkan standar baru untuk AI penggunaan komputer desktop. Dengan 78,85% pada OSWorld-Verified, ini mengungguli model berbasis Claude dan GPT dalam workflow multi-langkah kompleks. Tier gratis Holo3-35B-A3B dan bobot Apache 2.0 memungkinkan developer mencoba tanpa biaya awal.
Integrasi sederhana: screenshot, POST ke API, eksekusi aksi, ulangi. Di sinilah Apidog membantu: validasi respons, mocking saat development, dan menjalankan skenario pengujian sebelum go live.
Jika Anda membangun workflow yang menyentuh GUI desktop, coba Apidog gratis dan pastikan integrasi Holo3 Anda stabil sebelum produksi.
FAQ
Apa itu Holo3?
Holo3 adalah model AI penggunaan komputer dari H Company yang menerima screenshot dan mengembalikan aksi (klik, ketik, scroll) untuk menyelesaikan tugas di desktop/browser. Skor 78,85% di OSWorld-Verified, rekor tertinggi saat ini.
Apakah Holo3 open source?
Holo3-35B-A3B bersifat open-weight (Apache 2.0) dan bisa diunduh dari HuggingFace. Holo3-122B hanya tersedia via API. Keduanya ada di API inferensi H Company, dengan tier gratis untuk model 35B.
Bagaimana benchmark OSWorld bekerja?
OSWorld menguji AI pada tugas komputer nyata: web navigation, file management, workflow lintas aplikasi. Verifikasi dengan memeriksa status sistem setelah aksi, bukan evaluasi teks output.
Bagaimana Holo3 dibandingkan Claude Computer Use?
Holo3-122B mencetak skor lebih tinggi pada OSWorld-Verified (78,85% vs ~65% untuk Claude) dan lebih murah per tugas. Claude tetap opsi kuat bagi tim dengan ekosistem Anthropic dan billing tunggal.
Bisakah saya menjalankan Holo3 lokal?
Ya, jika memakai Holo3-35B-A3B. Bobot tersedia di HuggingFace (Apache 2.0). Model 122B hanya via API.
Apa saja kasus penggunaan utama API penggunaan komputer?
Otomatisasi sistem lama tanpa API, workflow data lintas aplikasi, regression testing web tanpa selector rapuh, scraping intelijen kompetitif, dan workflow desktop yang selama ini mengandalkan manusia.
Bagaimana menguji integrasi API Holo3?
Gunakan Apidog untuk impor endpoint, set assertion validasi respons, mock API, dan merangkai permintaan jadi skenario pengujian. Ini mendeteksi masalah integrasi sebelum otomatisasi dijalankan di mesin nyata.
Apa itu "Agensi Adaptif" di roadmap Holo3?
H Company mengembangkan model yang bisa menavigasi perangkat lunak perusahaan yang belum pernah dilihat, belajar struktur UI secara real-time tanpa data pelatihan sebelumnya. Ini akan menghapus batas utama AI penggunaan komputer untuk deployment enterprise.
Top comments (0)