Tether QVAC MedPsy-4B bat le modèle Google avec une taille 7 fois plus petite

Tether publie deux modèles d'IA médicale

Tether, la société derrière le stablecoin USDT, a publié deux modèles d'intelligence artificielle (IA) à usage médical en mai 2026. Les modèles font partie du groupe QVAC de Tether. QVAC est un cadre d'IA décentralisé et local qui fonctionne directement sur l'appareil d'un utilisateur. Les modèles sont nommés MedPsy-1.7B et MedPsy-4B. Les chiffres font référence à la taille de chaque modèle, mesurée en milliards de paramètres. Les paramètres sont les valeurs internes qu'un modèle d'IA utilise pour traiter et générer des réponses.

Les modèles fonctionnent sans connexion internet

Les deux modèles MedPsy fonctionnent sans envoyer de données à un serveur distant. Cela s'appelle l'inférence sur appareil ou locale. Les documents de lancement du SDK de QVAC indiquent que les applications construites sur QVAC continuent de fonctionner lorsqu'un réseau est indisponible.

"Si l'internet tombe en panne, l'IA continue de fonctionner.", mai 2026. — QVAC / Tether, Documents de lancement du SDK, Tether Ltd.

MedPsy-1.7B surpasse le modèle Google plus grand

QVAC a mesuré les deux modèles sur sept benchmarks médicaux fermés. Un benchmark est un test standardisé utilisé pour comparer les performances de l'IA. MedPsy-1.7B a obtenu un score moyen de 62,62. Le modèle comparable de Google, MedGemma-1.5-4B-it, a obtenu un score de 51,20. MedPsy-1.7B contient moins de la moitié des paramètres du modèle Google qu'il a surpassé. Ces chiffres proviennent du rapport technique de QVAC publié le 06 mai 2026. La réplication en laboratoire indépendant n'avait pas été complétée à cette date.

MedPsy-4B dépasse son rival de 27 milliards de paramètres

Le modèle plus grand MedPsy-4B a obtenu un score de 70,54 sur la même moyenne de benchmark. Le modèle de Google MedGemma-27B-text-it a obtenu un score de 69,95. MedPsy-4B contient environ 4 milliards de paramètres. MedGemma-27B contient environ 27 milliards de paramètres, ce qui le rend presque sept fois plus grand. QVAC a également testé les deux modèles sur HealthBench Hard, un benchmark de raisonnement médical évalué avec CompassJudger. MedPsy-4B a obtenu un score de 58,00 à ce test. MedGemma-27B-text-it a obtenu un score de 42,00 au même test.

Les tailles de fichiers compressés s'adaptent aux appareils mobiles

QVAC a publié les modèles au format GGUF, un type de fichier utilisé pour exécuter des modèles d'IA sur du matériel grand public. Une version compressée appelée Q4_K_M réduit le fichier MedPsy-4B à 2,72 Go. La carte modèle de QVAC sur Hugging Face indique que cette compression réduit la taille du fichier de 69 % tout en réduisant les performances de benchmark de seulement 0,81 point en moyenne. La carte modèle de MedPsy-4B, publiée le 06 mai 2026, confirme directement le chiffre de 2,72 Go.

"Q4_K_M est le point idéal : seulement -0,81 pts (-1,12 % relatif) de perte de score moyen pour une réduction de taille de 69 % (2,72 Go), s'adaptant confortablement aux appareils mobiles et ordinateurs portables haut de gamme.", 06 mai 2026. — Équipe de recherche QVAC, Groupe IA de Tether

Tether annonce un bénéfice de 1,04 milliard de dollars au T1 2026

Tether a publié son attestation financière du T1 2026 à partir du 30 avril 2026. Une attestation est un examen financier par un auditeur externe, dans ce cas, la société BDO. Le rapport a enregistré un bénéfice net de 1,04 milliard de dollars pour le trimestre. Tether détenait 8,23 milliards de dollars en réserve au-dessus de ses passifs. Les passifs liés aux tokens ont atteint 183,5 milliards de dollars. La société détenait environ 141,2 milliards de dollars d'exposition directe et indirecte aux bons du Trésor des États-Unis, qui sont des instruments de dette gouvernementale à court terme.