テザーのQVAC MedPsy-4Bが7倍小型のサイズでGoogleモデルを上回る

テザーが2つの医療AIモデルを発表

テザーは、USDTステーブルコインの背後にある会社で、2026年5月に医療用の人工知能（AI）モデル2つを発表しました。これらのモデルは、テザーのQVAC AIグループの一部です。QVACは、ユーザーのデバイス上で直接動作する分散型のローカルファーストAIフレームワークです。モデルの名前はMedPsy-1.7BとMedPsy-4Bで、数字は各モデルのサイズを表し、パラメータの数十億で測定されます。パラメータは、AIモデルが応答を処理し生成するために使用する内部値です。

モデルはインターネット接続なしで動作

両方のMedPsyモデルは、リモートサーバーにデータを送信することなく動作します。これはデバイス上またはローカル推論と呼ばれます。QVACのSDKローンチ資料によれば、QVAC上で構築されたアプリは、ネットワークが利用できない場合でも機能し続けます。

"インターネットがダウンしても、AIは動作し続ける。" 2026年5月。 — QVAC / テザー、SDKローンチ資料、テザー株式会社

MedPsy-1.7Bがより大きなGoogleモデルを上回る

QVACは、7つの閉じた医療ベンチマークにわたって両モデルを測定しました。ベンチマークとは、AIのパフォーマンスを比較するために使用される標準化されたテストです。MedPsy-1.7Bは平均62.62のスコアを記録しました。Googleの比較モデルであるMedGemma-1.5-4B-itは51.20のスコアでした。MedPsy-1.7Bは、上回ったGoogleモデルの半分未満のパラメータを含んでいます。これらの数値は、2026年5月6日に発表されたQVAC自身のHugging Face技術報告書からのものです。独立したラボでの再現は、その日までに完了していませんでした。

MedPsy-4Bが270億パラメータのライバルを上回る

より大きなMedPsy-4Bモデルは、同じベンチマーク平均で70.54のスコアを記録しました。GoogleのMedGemma-27B-text-itは69.95のスコアでした。MedPsy-4Bは約40億のパラメータを含んでいます。MedGemma-27Bは約270億のパラメータを含んでおり、ほぼ7倍の大きさです。QVACは、CompassJudgerで評価された別の医療推論ベンチマークであるHealthBench Hardでも両モデルをテストしました。MedPsy-4Bはそのテストで58.00のスコアを記録しました。MedGemma-27B-text-itは同じテストで42.00のスコアを記録しました。

圧縮ファイルサイズはモバイルデバイスに適合

QVACは、消費者ハードウェア上でAIモデルを実行するために使用されるファイルタイプであるGGUF形式でモデルをリリースしました。Q4_K_Mと呼ばれる圧縮バージョンは、MedPsy-4Bファイルを2.72 GBに削減します。QVACのHugging Faceモデルカードによれば、この圧縮はファイルサイズを69%削減し、ベンチマークパフォーマンスを平均でわずか0.81ポイント低下させるとされています。2026年5月6日に発表されたMedPsy-4Bモデルカードは、2.72 GBの数値を直接確認しています。

"Q4_K_Mは理想的なポイントです：69%のサイズ削減（2.72 GB）に対して、平均スコア損失はわずか-0.81ポイント（相対的に-1.12%）です。高性能なモバイルデバイスやノートパソコンに快適に収まります。" 2026年5月6日。 — QVAC研究チーム、テザーAIグループ

テザーが2026年第1四半期に10.4億ドルの利益を報告

テザーは、2026年4月30日付の第1四半期の財務確認を発表しました。確認とは、外部監査人による財務レビューであり、今回はBDOという会社が担当しました。この報告書は、四半期の純利益が10.4億ドルであることを記録しました。テザーは負債を上回る82.3億ドルの準備金を保持していました。トークン関連の総負債は1835億ドルに達しました。会社は、短期政府債務証券である米国財務省証券に対して約1412億ドルの直接および間接的なエクスポージャーを保持していました。