Tether QVAC MedPsy-4B supera el modelo de Google con un tamaño 7 veces menor

Tether lanza dos modelos de IA médica

Tether, la empresa detrás de la stablecoin USDT, lanzó dos modelos de inteligencia artificial (IA) para uso médico en mayo de 2026. Los modelos son parte del grupo de IA QVAC de Tether. QVAC es un marco de IA descentralizado y local que se ejecuta directamente en el dispositivo de un usuario. Los modelos se llaman MedPsy-1.7B y MedPsy-4B. Los números se refieren al tamaño de cada modelo, medido en miles de millones de parámetros. Los parámetros son los valores internos que un modelo de IA utiliza para procesar y generar respuestas.

Los modelos funcionan sin conexión a internet

Ambos modelos MedPsy operan sin enviar datos a un servidor remoto. Esto se llama inferencia en el dispositivo o local. Los materiales de lanzamiento del SDK de QVAC afirman que las aplicaciones construidas sobre QVAC continúan funcionando cuando no hay disponibilidad de red.

"si internet se cae, la IA sigue funcionando.", mayo de 2026. — QVAC / Tether, Materiales de Lanzamiento del SDK, Tether Ltd.

MedPsy-1.7B supera a un modelo más grande de Google

QVAC midió ambos modelos en siete benchmarks médicos cerrados. Un benchmark es una prueba estandarizada utilizada para comparar el rendimiento de la IA. MedPsy-1.7B obtuvo un promedio de 62.62. El modelo comparable de Google, MedGemma-1.5-4B-it, obtuvo 51.20. MedPsy-1.7B contiene menos de la mitad de los parámetros del modelo de Google que superó. Estas cifras provienen del propio informe técnico de Hugging Face de QVAC publicado el 06 de mayo de 2026. La replicación en laboratorio independiente no se había completado hasta esa fecha.

MedPsy-4B supera a un rival de 27 mil millones de parámetros

El modelo más grande MedPsy-4B obtuvo 70.54 en el mismo promedio de benchmark. El MedGemma-27B-text-it de Google obtuvo 69.95. MedPsy-4B contiene aproximadamente 4 mil millones de parámetros. MedGemma-27B contiene aproximadamente 27 mil millones de parámetros, lo que lo hace casi siete veces más grande. QVAC también probó ambos modelos en HealthBench Hard, un benchmark de razonamiento médico separado evaluado con CompassJudger. MedPsy-4B obtuvo 58.00 en esa prueba. MedGemma-27B-text-it obtuvo 42.00 en la misma prueba.

Los tamaños de archivo comprimidos caben en dispositivos móviles

QVAC lanzó los modelos en formato GGUF, un tipo de archivo utilizado para ejecutar modelos de IA en hardware de consumo. Una versión comprimida llamada Q4_K_M reduce el archivo MedPsy-4B a 2.72 GB. La tarjeta de modelo de Hugging Face de QVAC afirma que esta compresión reduce el tamaño del archivo en un 69% mientras que reduce el rendimiento del benchmark en solo 0.81 puntos en promedio. La tarjeta del modelo MedPsy-4B, publicada el 06 de mayo de 2026, confirma directamente la cifra de 2.72 GB.

"Q4_K_M es el punto óptimo: solo -0.81 pts (-1.12% relativo) de pérdida de puntuación promedio por una reducción de tamaño del 69% (2.72 GB), encajando cómodamente en dispositivos móviles y laptops de gama alta.", 06 de mayo de 2026. — Equipo de Investigación QVAC, Grupo de IA de Tether

Tether reporta $1.04 mil millones de ganancias en Q1 2026

Tether publicó su atestación financiera del Q1 2026 desde el 30 de abril de 2026. Una atestación es una revisión financiera por un auditor externo, en este caso la firma BDO. El informe registró $1.04 mil millones en ganancias netas para el trimestre. Tether mantuvo $8.23 mil millones en reserva por encima de sus pasivos. Los pasivos totales relacionados con tokens alcanzaron los $183.5 mil millones. La empresa tenía aproximadamente $141.2 mil millones en exposición directa e indirecta a bonos del Tesoro de los Estados Unidos, que son instrumentos de deuda gubernamental a corto plazo.