테더 QVAC MedPsy-4B, 7배 작은 크기로 구글 모델을 초월하다

테더, 두 개의 의료 AI 모델 발표

테더는 USDT 스테이블코인의 배후에 있는 회사로, 2026년 5월에 의료용 인공지능(AI) 모델 두 개를 출시했습니다. 이 모델들은 테더의 QVAC AI 그룹의 일환입니다. QVAC은 사용자의 장치에서 직접 실행되는 분산형, 로컬 우선 AI 프레임워크입니다. 모델의 이름은 MedPsy-1.7B와 MedPsy-4B입니다. 숫자는 각각의 모델 크기를 나타내며, 이는 파라미터의 수를 기준으로 측정됩니다. 파라미터는 AI 모델이 응답을 처리하고 생성하는 데 사용하는 내부 값입니다.

모델은 인터넷 연결 없이 작동

두 MedPsy 모델은 원격 서버에 데이터를 전송하지 않고 작동합니다. 이를 온디바이스 또는 로컬 추론이라고 합니다. QVAC의 SDK 출시 자료에 따르면 QVAC을 기반으로 구축된 앱은 네트워크가 없을 때도 계속 작동합니다.

"인터넷이 다운되면 AI는 계속 작동합니다.", 2026년 5월. — QVAC / 테더, SDK 출시 자료, 테더 주식회사

MedPsy-1.7B, 더 큰 구글 모델을 초과 점수

QVAC은 두 모델을 7개의 폐쇄형 의료 벤치마크에서 측정했습니다. 벤치마크는 AI 성능을 비교하기 위해 사용되는 표준화된 테스트입니다. MedPsy-1.7B는 평균 62.62점을 기록했습니다. 구글의 유사 모델인 MedGemma-1.5-4B-it은 51.20점을 기록했습니다. MedPsy-1.7B는 초과한 구글 모델의 파라미터 수의 절반도 안 됩니다. 이 수치는 2026년 5월 6일에 발표된 QVAC의 Hugging Face 기술 보고서에서 나온 것입니다. 독립적인 실험실 복제는 그 날짜까지 완료되지 않았습니다.

MedPsy-4B, 270억 파라미터 경쟁자를 초과

더 큰 MedPsy-4B 모델은 같은 벤치마크 평균에서 70.54점을 기록했습니다. 구글의 MedGemma-27B-text-it은 69.95점을 기록했습니다. MedPsy-4B는 약 40억 개의 파라미터를 포함하고 있습니다. MedGemma-27B는 약 270억 개의 파라미터를 포함하고 있어 거의 7배 더 큽니다. QVAC은 또한 두 모델을 CompassJudger로 평가된 별도의 의료 추론 벤치마크인 HealthBench Hard에서 테스트했습니다. MedPsy-4B는 해당 테스트에서 58.00점을 기록했습니다. MedGemma-27B-text-it은 같은 테스트에서 42.00점을 기록했습니다.

압축된 파일 크기는 모바일 장치에 적합

QVAC은 소비자 하드웨어에서 AI 모델을 실행하는 데 사용되는 파일 형식인 GGUF 형식으로 모델을 출시했습니다. Q4_K_M이라는 압축 버전은 MedPsy-4B 파일을 2.72 GB로 줄입니다. QVAC의 Hugging Face 모델 카드에 따르면 이 압축은 파일 크기를 69% 줄이면서 평균 0.81점만 성능을 감소시킵니다. 2026년 5월 6일에 발표된 MedPsy-4B 모델 카드는 2.72 GB 수치를 직접 확인합니다.

"Q4_K_M은 최적의 지점입니다: 69% 크기 감소(2.72 GB)에 대해 평균 점수 손실이 -0.81점(-1.12% 상대)입니다. 고급 모바일 및 노트북 장치에 편안하게 적합합니다.", 2026년 5월 6일. — QVAC 연구팀, 테더 AI 그룹

테더, 2026년 1분기 10억 4천만 달러의 이익 보고

테더는 2026년 4월 30일자로 1분기 재무 확인서를 발표했습니다. 확인서는 외부 감사인에 의한 재무 검토로, 이 경우 BDO라는 회사입니다. 보고서에는 분기 동안 10억 4천만 달러의 순이익이 기록되었습니다. 테더는 부채보다 82억 3천만 달러의 준비금을 보유하고 있었습니다. 총 토큰 관련 부채는 1,835억 달러에 달했습니다. 이 회사는 약 1,412억 달러의 미국 재무부 채권에 대한 직접 및 간접 노출을 보유하고 있으며, 이는 단기 정부 채무 상품입니다.