Das Tiny-Tether-Modell übertrifft das Google-Pendant, obwohl es 87 % kompakter ist
Tether, das Unternehmen hinter dem USDT-Stablecoin, veröffentlichte im Mai 2026 zwei Modelle künstlicher Intelligenz (KI) für medizinische Zwecke. Die Modelle sind Teil der QVAC AI-Gruppe von Tether. QVAC ist ein dezentrales, lokal ausgerichtetes KI-Framework, das direkt auf dem Gerät eines Benutzers ausgeführt wird. Die Modelle heißen MedPsy-1.7B und MedPsy-4B. Die Zahlen beziehen sich auf die Größe jedes Modells, gemessen in Milliarden von Parametern. Parameter sind die internen Werte, die ein KI-Modell verwendet, um Antworten zu verarbeiten und zu generieren.
Modelle laufen ohne InternetverbindungBeide MedPsy-Modelle funktionieren, ohne Daten an einen Remote-Server zu senden. Dies wird als geräteinterne oder lokale Inferenz bezeichnet. In den SDK-Einführungsmaterialien von QVAC heißt es, dass auf QVAC basierende Apps weiterhin funktionieren, wenn ein Netzwerk nicht verfügbar ist.
„Wenn das Internet ausfällt, funktioniert die KI weiter.“, Mai 2026. – QVAC / Tether, SDK Launch Materials, Tether Ltd.
MedPsy-1.7B übertrifft das größere Google-ModellQVAC hat beide Modelle in sieben geschlossenen medizinischen Benchmarks gemessen. Ein Benchmark ist ein standardisierter Test zum Vergleich der KI-Leistung. MedPsy-1.7B erreichte im Durchschnitt 62,62. Das vergleichbare Modell von Google, MedGemma-1.5-4B-it, erreichte einen Wert von 51,20. MedPsy-1.7B enthält weniger als die Hälfte der Parameter des Google-Modells, das es übertroffen hat. Diese Zahlen stammen aus QVACs eigenem technischen Bericht Hugging Face, der am 6. Mai 2026 veröffentlicht wurde. Die unabhängige Laborreplikation war zu diesem Zeitpunkt noch nicht abgeschlossen.
MedPsy-4B übertrifft den Konkurrenten mit 27 Milliarden Parametern. Das größere MedPsy-4B-Modell erzielte im gleichen Benchmark-Durchschnitt einen Wert von 70,54. MedGemma-27B-text-it von Google erreichte einen Wert von 69,95. MedPsy-4B enthält etwa 4 Milliarden Parameter. MedGemma-27B enthält etwa 27 Milliarden Parameter und ist damit fast siebenmal größer. QVAC testete beide Modelle auch auf HealthBench Hard, einem separaten Benchmark für medizinisches Denken, der mit CompassJudger bewertet wurde. MedPsy-4B erzielte bei diesem Test eine Punktzahl von 58,00. MedGemma-27B-text-it erzielte im gleichen Test eine Punktzahl von 42,00.
Komprimierte Dateigrößen passen auf mobile Geräte. QVAC hat die Modelle im GGUF-Format veröffentlicht, einem Dateityp, der zum Ausführen von KI-Modellen auf Verbraucherhardware verwendet wird. Eine komprimierte Version namens Q4_K_M reduziert die MedPsy-4B-Datei auf 2,72 GB. Die Modellkarte „Hugging Face“ von QVAC gibt an, dass diese Komprimierung die Dateigröße um 69 % reduziert und gleichzeitig die Benchmark-Leistung im Durchschnitt nur um 0,81 Punkte verringert. Die am 06. Mai 2026 veröffentlichte MedPsy-4B-Modellkarte bestätigt den Wert von 2,72 GB direkt.
„Q4_K_M ist der Sweet Spot: nur -0,81 Punkte (-1,12 % relativ) AVG-Score-Verlust bei einer Größenreduzierung von 69 % (2,72 GB), passt bequem auf High-End-Mobil- und Laptop-Geräte.“, 06. Mai 2026. – QVAC Research Team, Tether AI Group
Tether meldet einen Gewinn von 1,04 Milliarden US-Dollar im ersten Quartal 2026. Tether hat seine Finanzbescheinigung für das erste Quartal 2026 vom 30. April 2026 veröffentlicht. Bei einer Bescheinigung handelt es sich um eine Finanzprüfung durch einen externen Prüfer, in diesem Fall die Firma BDO. Der Bericht verzeichnete für das Quartal einen Nettogewinn von 1,04 Milliarden US-Dollar. Tether verfügte über einen Reservepuffer in Höhe von 8,23 Milliarden US-Dollar über seinen Verbindlichkeiten. Die gesamten tokenbezogenen Verbindlichkeiten erreichten 183,5 Milliarden US-Dollar. Das Unternehmen hielt ein direktes und indirektes Engagement in US-Schatzwechseln in Höhe von rund 141,2 Milliarden US-Dollar, bei denen es sich um kurzfristige Staatsschuldtitel handelt. Beide MedPsy-Modelle funktionieren ohne das Senden von Daten an einen Remote-Server. Dies wird als geräteinterne oder lokale Inferenz bezeichnet. In den SDK-Einführungsmaterialien von QVAC heißt es, dass auf QVAC basierende Apps weiterhin funktionieren, wenn ein Netzwerk nicht verfügbar ist.
„Wenn das Internet ausfällt, funktioniert die KI weiter.“, Mai 2026. – QVAC / Tether, SDK Launch Materials, Tether Ltd.
MedPsy-1.7B übertrifft das größere Google-ModellQVAC hat beide Modelle in sieben geschlossenen medizinischen Benchmarks gemessen. Ein Benchmark ist ein standardisierter Test zum Vergleich der KI-Leistung. MedPsy-1.7B erreichte im Durchschnitt 62,62. Das vergleichbare Modell von Google, MedGemma-1.5-4B-it, erreichte einen Wert von 51,20. MedPsy-1.7B enthält weniger als die Hälfte der Parameter des Google-Modells, das es übertroffen hat. Diese Zahlen stammen aus QVACs eigenem technischen Bericht Hugging Face, der am 6. Mai 2026 veröffentlicht wurde. Die unabhängige Laborreplikation war zu diesem Zeitpunkt noch nicht abgeschlossen.