Hark ha deliberatamente scelto di allontanarsi dal paradigma standard dei grandi modelli linguistici (LLM). Invece di prevedere la prossima parola in una sequenza di testo, il modello di Handoff è progettato per prevedere la prossima azione sull'interfaccia grafica: un clic, uno scroll o un input da tastiera in una specifica posizione dello schermo. La versione attuale utilizza un modello post-addestrato (ottimizzato a partire da una base esistente), con l'intenzione di passare a un pre-addestramento da zero entro la fine del 2026
. Hark sostiene che questo approccio consente di iterare più rapidamente sui flussi di dati e sui metodi di addestramento prima di impegnarsi in un pre-addestramento completo
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Hark dichiara che Handoff ha ottenuto il punteggio più alto di sempre sul benchmark Online-Mind2Web (OM2W), uno standard di settore per la valutazione delle performance degli agenti AI nella navigazione web. I punteggi riportati sono:
Il prezzo è pari a 0,18 dollari per milione di token in input e 2,37 dollari per milione di token in output — meno di un decimo del costo di GPT-5.5 (5 dollari per input, 30 per output). Hark assicura che Handoff è sia più veloce che drasticamente più economico dei modelli concorrenti di OpenAI, Anthropic e Google per le attività di navigazione web
. Si tratta di dichiarazioni dell'azienda su un benchmark di terze parti; non è ancora disponibile una verifica indipendente dei tassi di completamento delle attività nel mondo reale e dei confronti di costo.
Ad agosto 2026, Handoff si trova in una fase di anteprima di ricerca chiusa. Gli utenti possono iscriversi a una lista d'attesa sul sito di Hark. Il rilascio pubblico completo è previsto per la fine dell'estate 2026. Lo stack tecnologico è ancora in evoluzione: il modello è attualmente post-addestrato, con l'intenzione di passare al pre-addestramento entro la fine dell'anno
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