# Holo3.1 发布：一套能在本地快速跑起来的电脑/手机操作模型

> 原标题：Holo3.1：快速本地计算机使用智能体

- 来源：AI HOT 精选
- 发布时间：2026-06-02T14:13:23.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/32862
- 原文：https://huggingface.co/blog/Hcompany/holo31

## 摘要

H公司把他们的电脑操作模型升级到了 Holo3.1，这次主打的是“哪里都能跑”。模型基于 Qwen 系列，一口气放出 0.8B、4B、9B 和 35B-A3B 四个尺寸，并且首次提供了 FP8、Q4 GGUF 和 NVFP4 这些压缩版本，方便直接在个人设备上做本地推理。35B-A3B 的旗舰版在 AndroidWorld 测试里拿到了 79.3% 的...

## 推荐理由

Holo3.1 把电脑操作智能体做成了本地可跑的版本，而且最小模型只有 0.8B 参数，对想在个人设备上试水的开发者来说门槛很低。四个尺寸加三种量化格式一起发，部署灵活度拉满，不是只给一个玩具。我会先打个折：正文没披露具体任务成功率或延迟数据，所以实际效果还得自己测。但就凭本地运行和量化支持这两点，已经够让做私有化部署的人点进去看了。

## 锐评

Holo3.1这次最大的动作是让电脑操作模型“本地化”。基于Qwen系列，他们放出了0.8B、4B、9B和35B-A3B四个尺寸，并且首次提供了FP8、Q4 GGUF和NVFP4这些压缩版本。这意味着你可以在自己的电脑甚至手机上直接跑，不用把屏幕画面传到云端，隐私和延迟问题会好很多。

旗舰版35B-A3B在AndroidWorld测试里拿到了79.3%的分数。这个数字看着不错，但文章没说明测试任务的具体分布，也没给出其他模型的对比成绩，所以这个79.3%到底领先多少、在哪些任务上强，目前还判断不了。另外，小尺寸模型在本地设备上的实际推理速度和资源占用，正文也没有给出实测数据，只说“快速”，这点需要等上手验证。

整体看，Holo3.1把模型压缩和本地部署作为卖点，方向是对的，尤其适合对数据敏感的场景。但缺了关键的性能对比和硬件实测，现在只能说它提供了一个可用的本地方案，至于是不是最优选，还得看后续第三方评测。