قال ووش إن فريق البحث في الذكاء الاصطناعي التابع لـ Tether أطلق اليوم نموذج اللغة الطبية QVAC MedPsy. يهدف هذا السلسلة من النماذج إلى التشغيل المباشر على الأجهزة ذات القدرة الحسابية المنخفضة مثل الهواتف الذكية والأجهزة القابلة للارتداء، مع تقديم أداء يعادل النماذج الكبيرة، مع تحقيق التوطين الكامل وحماية الخصوصية. تشير البيانات إلى أن نموذجها الذي يحتوي على 1.7 مليار معلمة حقق متوسط درجة 62.62 في سبع اختبارات معيارية طبية، متفوقًا بـ 11.42 نقطة على نموذج Google MedGemma-1.5-4B-it الذي يحتوي على أكثر من ضعف عدد المعلمات. قال باولو أردوينو، المدير التنفيذي لـ Tether، إن هذه الخطوة تهدف إلى تغيير قيود تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي، بحيث يمكن إجراء الاستنتاجات الطبية محليًا في مكان البيانات (مثل أنظمة المستشفيات أو الأجهزة المحمولة)، دون الاعتماد على المعالجة السحابية للمعلومات الحساسة.