Holo2-235B-A22B: UI 현지화(Localization) 분야의 새로운 SOTA 모델

요약

H Company가 대규모 UI 현지화 모델인 Holo2-235B-A22B Preview를 공개했습니다. 이 모델은 기존의 까다로운 GUI 기반 벤치마크에서 새로운 SOTA(State-of-the-Art) 기록을 세웠습니다. 특히, '에이전트적 현지화 (Agentic Localization)' 기능을 통해 반복적인 예측 정제 과정을 거치며 정확도를 높일 수 있습니다. 이 기능은 모든 Holo2 모델 크기에서 10~20%의 상대적 성능 향상을 가져옵니다. 또한, 대규모 학습을 위해 SkyPilot과 Kubernetes(k8s)를 통합

핵심 포인트

• Holo2-235B-A22B Preview는 Screenspot-Pro에서 에이전트 모드 사용 시 78.5%의 SOTA 정확도를 달성했습니다.
• 에이전트적 현지화 (Agentic Localization)를 통해 모델은 반복적인 예측 정제 과정을 거치며 모든 Holo2 모델 크기에서 평균 10~20%의 성능 향상을 보여줍니다.
• H Company는 대규모 분산 학습을 위해 SkyPilot을 사용하여 Kubernetes(k8s) 클러스터 위에서 인프라 복잡성을 추상화했습니다.