أصدرت شركة Tether برنامج QVAC MedPsy، وهو نموذج ذكاء اصطناعي طبي يعمل محليًا.

أطلقت مجموعة Tether AI Research Group نموذجها الطبي المتطور QVAC MedPsy، الذي يتميز بقدرته على العمل محليًا على أجهزة ذات قدرة حاسوبية منخفضة، مثل الهواتف الذكية والأجهزة القابلة للارتداء، دون الحاجة إلى خوادم سحابية. كما يتفوق هذا النموذج على العديد من النماذج المتطورة واسعة النطاق في اختبارات معيارية طبية متعددة. تُظهر البيانات الرسمية أن نسخة QVAC MedPsy، التي تضم 1.7 مليار مُعامل، حققت متوسط ​​نقاط بلغ 62.62 في سبعة اختبارات معيارية طبية مغلقة الحلقة، متفوقةً على نموذج MedGemma-1.5-4B-it من جوجل بفارق 11.42 نقطة، على الرغم من أن حجمها أقل من نصف حجم الأخير. في الاختبارات السريرية الواقعية، مثل HealthBench Hard، تفوق النموذج حتى على MedGemma 27B، الذي يحتوي على ما يقرب من 16 ضعف عدد المُعاملات. علاوة على ذلك، حققت نسخة 4 مليارات مُعامل متوسط ​​نقاط بلغ 70.54، متفوقةً على العديد من النماذج الكبيرة التي يزيد حجمها عنها بنحو سبعة أضعاف في تقييمات استدلال طبي متعددة. تُشير شركة Tether إلى أن هذا النموذج يحقق "أداءً عاليًا بنموذج صغير" من خلال تحسين الاستدلال الطبي بعد التدريب، والتعلم المعزز، والتدريب باستخدام بيانات طبية عالية الجودة. وبالمقارنة مع بنى الذكاء الاصطناعي التقليدية القائمة على الحوسبة السحابية، يُقلل QVAC MedPsy تكاليف الاستدلال بشكل ملحوظ. إذ يُنتج إصداره ذو الـ 4 مليارات مُعامل ما يُقارب 909 رمزًا في المتوسط، وهو أقل بكثير من 2953 رمزًا للأنظمة المُشابهة، مما يُؤدي إلى تقليل زمن الاستجابة والتكاليف الحسابية. كما يُوفر النموذج إصدارًا مُكمّمًا بتقنية GGUF، مُناسبًا للنشر المحلي على الأجهزة المحمولة والحافة. ​​وأوضح باولو أردوينو أن الهدف الأساسي من هذا النموذج هو تحسين كفاءة النموذج، وليس مجرد زيادة حجم المُعاملات، مما يُتيح تشغيل الذكاء الاصطناعي الطبي مُباشرةً على أنظمة المستشفيات أو الأجهزة الطرفية، وبالتالي تجنب تحميل البيانات الطبية الحساسة إلى السحابة.