Laut dem KI-Forschungsteam von Tether hat das Unternehmen heute die QVAC-MedPsy-Serie medizinischer Sprachmodelle auf den Markt gebracht, die für die lokale Bereitstellung auf Smartphones und Wearables ausgelegt sind – ohne Cloud-Abhängigkeit. Die Version mit 1,7 Milliarden Parametern erzielte 62,62 auf sieben medizinischen Benchmarks und lag damit 11,42 Punkte über Google MedGemma-4B; zudem übertraf sie MedGemma-27B (16-mal größer) bei klinischen Szenarien wie HealthBench Hard. Die Version mit 4 Milliarden Parametern erreichte 70,54 und verbrauchte bei der Inferenz 3,2-mal weniger Tokens. Die Modelle wurden im GGUF-Format veröffentlicht und liegen bei rund 1,2GB; sie ermöglichen die Verarbeitung medizinischer Daten direkt auf dem Gerät, wodurch Latenz, Kosten und Datenschutzrisiken reduziert werden.
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