Handoff לא מסתמך על ממשקי API רשמיים. עבור כל משימה, הוא מפעיל מחשב וירטואלי ייעודי – עם דפדפן, מערכת קבצים וטרמינל משלו – ומקיים אינטראקציה עם אתרים בדיוק כמו אדם אמיתי . הוא מנתח מבנה עמודים ורמזים חזותיים כדי להחליט היכן ללחוץ, מה להקליד ומתי לגלול. כך הוא יכול לפעול באתרים שאין להם נקודות קצה אוטומטיות ציבוריות, כולל Target, Walmart, OpenTable, DoorDash, United, Delta ו-LinkedIn .
לפי Hark, Handoff מטפל במגוון רחב של זרימות עבודה מקוונות :
Hark סטתה בכוונה מפרדיגמת מודלי השפה הגדולים (LLM). במקום לחזות את המילה הבאה ברצף טקסט, המודל של Handoff בנוי לחזות את הפעולה הבאה בממשק המשתמש הגרפי – לחיצה, גלילה או הקלדה במיקום מסוים על המסך . הגרסה הנוכחית משתמשת במודל שעבר אימון המשך (post-training), עם תוכניות לעבור לאימון מלא מאפס מאוחר יותר ב-2026 . Hark טוענת שגישה זו מאפשרת לה לפתח במהירות את צנרת הנתונים ושיטות האימון לפני שהיא מתחייבת לריצת אימון מלאה .
Hark טוענת ש-Handoff השיג את הציון הגבוה ביותר אי פעם במבחן Online-Mind2Web (OM2W), תקן תעשייתי להערכת ביצועי סוכני גלישה . הציונים המדווחים הם:
התמחור עומד על 0.18 דולר למיליון טוקני קלט ו-2.37 דולר למיליון טוקני פלט – פחות מעשירית מהעלות של GPT-5.5 (5 דולר קלט / 30 דולר פלט) . Hark טוענת ש-Handoff מהיר וזול משמעותית ממודלים מובילים של OpenAI, Anthropic ו-Google למשימות דפדפן . מדובר בטענות של החברה על מבחן צד שלישי; אימות עצמאי של שיעורי השלמת משימות בעולם האמיתי והשוואת עלויות טרם פורסם.
נכון לאוגוסט 2026, Handoff נמצא בתצוגה מקדימה מחקרית. משתמשים יכולים להירשם לרשימת המתנה באתר Hark. השקה ציבורית מלאה צפויה עד סוף קיץ 2026 . ערימת הטכנולוגיה עדיין מתפתחת: המודל כרגע עבר אימון המשך, עם תוכניות לאימון מלא עד סוף השנה .
Handoff לא מסתמך על ממשקי API רשמיים. עבור כל משימה, הוא מפעיל מחשב וירטואלי ייעודי – עם דפדפן, מערכת קבצים וטרמינל משלו – ומקיים אינטראקציה עם אתרים בדיוק כמו אדם אמיתי . הוא מנתח מבנה עמודים ורמזים חזותיים כדי להחליט היכן ללחוץ, מה להקליד ומתי לגלול. כך הוא יכול לפעול באתרים שאין להם נקודות קצה אוטומטיות ציבוריות, כולל Target, Walmart, OpenTable, DoorDash, United, Delta ו-LinkedIn .
לפי Hark, Handoff מטפל במגוון רחב של זרימות עבודה מקוונות :
Hark סטתה בכוונה מפרדיגמת מודלי השפה הגדולים (LLM). במקום לחזות את המילה הבאה ברצף טקסט, המודל של Handoff בנוי לחזות את הפעולה הבאה בממשק המשתמש הגרפי – לחיצה, גלילה או הקלדה במיקום מסוים על המסך . הגרסה הנוכחית משתמשת במודל שעבר אימון המשך (post-training), עם תוכניות לעבור לאימון מלא מאפס מאוחר יותר ב-2026 . Hark טוענת שגישה זו מאפשרת לה לפתח במהירות את צנרת הנתונים ושיטות האימון לפני שהיא מתחייבת לריצת אימון מלאה .
Hark טוענת ש-Handoff השיג את הציון הגבוה ביותר אי פעם במבחן Online-Mind2Web (OM2W), תקן תעשייתי להערכת ביצועי סוכני גלישה . הציונים המדווחים הם:
התמחור עומד על 0.18 דולר למיליון טוקני קלט ו-2.37 דולר למיליון טוקני פלט – פחות מעשירית מהעלות של GPT-5.5 (5 דולר קלט / 30 דולר פלט) . Hark טוענת ש-Handoff מהיר וזול משמעותית ממודלים מובילים של OpenAI, Anthropic ו-Google למשימות דפדפן . מדובר בטענות של החברה על מבחן צד שלישי; אימות עצמאי של שיעורי השלמת משימות בעולם האמיתי והשוואת עלויות טרם פורסם.
נכון לאוגוסט 2026, Handoff נמצא בתצוגה מקדימה מחקרית. משתמשים יכולים להירשם לרשימת המתנה באתר Hark. השקה ציבורית מלאה צפויה עד סוף קיץ 2026 . ערימת הטכנולוגיה עדיין מתפתחת: המודל כרגע עבר אימון המשך, עם תוכניות לאימון מלא עד סוף השנה .