Tether QVAC MedPsy-4B supera il modello Google con una dimensione 7 volte più piccola

Tether rilascia due modelli di intelligenza artificiale medica

Tether, l'azienda dietro la stablecoin USDT, ha rilasciato due modelli di intelligenza artificiale (AI) per uso medico nel maggio 2026. I modelli fanno parte del gruppo AI QVAC di Tether. QVAC è un framework AI decentralizzato e locale che funziona direttamente sul dispositivo dell'utente. I modelli si chiamano MedPsy-1.7B e MedPsy-4B. I numeri si riferiscono alla dimensione di ciascun modello, misurata in miliardi di parametri. I parametri sono i valori interni che un modello AI utilizza per elaborare e generare risposte.

I modelli funzionano senza connessione a internet

Entrambi i modelli MedPsy operano senza inviare dati a un server remoto. Questo è chiamato inferenza su dispositivo o locale. I materiali di lancio dell'SDK di QVAC affermano che le app costruite su QVAC continuano a funzionare quando una rete non è disponibile.

"se internet va giù, l'AI continua a lavorare.", maggio 2026. — QVAC / Tether, materiali di lancio SDK, Tether Ltd.

MedPsy-1.7B supera il modello Google più grande

QVAC ha misurato entrambi i modelli su sette benchmark medici a risposta chiusa. Un benchmark è un test standardizzato utilizzato per confrontare le prestazioni dell'AI. MedPsy-1.7B ha ottenuto un punteggio medio di 62,62. Il modello comparabile di Google, MedGemma-1.5-4B-it, ha ottenuto un punteggio di 51,20. MedPsy-1.7B contiene meno della metà dei parametri del modello Google che ha superato. Questi dati provengono dal rapporto tecnico di QVAC pubblicato il 06 maggio 2026. La replica in laboratorio indipendente non era stata completata a quella data.

MedPsy-4B supera il rivale da 27 miliardi di parametri

Il modello più grande MedPsy-4B ha ottenuto un punteggio di 70,54 sulla stessa media di benchmark. Il modello di Google MedGemma-27B-text-it ha ottenuto 69,95. MedPsy-4B contiene circa 4 miliardi di parametri. MedGemma-27B contiene circa 27 miliardi di parametri, rendendolo quasi sette volte più grande. QVAC ha anche testato entrambi i modelli su HealthBench Hard, un benchmark di ragionamento medico separato valutato con CompassJudger. MedPsy-4B ha ottenuto 58,00 in quel test. MedGemma-27B-text-it ha ottenuto 42,00 nello stesso test.

Le dimensioni dei file compressi si adattano ai dispositivi mobili

QVAC ha rilasciato i modelli in formato GGUF, un tipo di file utilizzato per eseguire modelli AI su hardware di consumo. Una versione compressa chiamata Q4_K_M riduce il file MedPsy-4B a 2,72 GB. La scheda modello di Hugging Face di QVAC afferma che questa compressione riduce la dimensione del file del 69% mantenendo la prestazione del benchmark ridotta di soli 0,81 punti in media. La scheda modello di MedPsy-4B, pubblicata il 06 maggio 2026, conferma direttamente il dato di 2,72 GB.

"Q4_K_M è il punto dolce: solo -0,81 pts (-1,12% relativo) di perdita di punteggio medio per una riduzione della dimensione del 69% (2,72 GB), adattandosi comodamente a dispositivi mobili e laptop di alta gamma.", 06 maggio 2026. — Team di Ricerca QVAC, Gruppo AI di Tether

Tether riporta un profitto di 1,04 miliardi di dollari nel Q1 2026

Tether ha pubblicato la sua attestazione finanziaria per il Q1 2026 dal 30 aprile 2026. Un'attestazione è una revisione finanziaria da parte di un revisore esterno, in questo caso la società BDO. Il rapporto ha registrato un profitto netto di 1,04 miliardi di dollari per il trimestre. Tether ha mantenuto 8,23 miliardi di dollari in riserva oltre le sue passività. Le passività totali legate ai token hanno raggiunto 183,5 miliardi di dollari. L'azienda ha detenuto circa 141,2 miliardi di dollari in esposizione diretta e indiretta a titoli di Stato degli Stati Uniti, che sono strumenti di debito governativo a breve termine.