Le modèle Tiny Tether surpasse son homologue de Google bien qu'il soit 87 % plus compact
Tether, la société à l'origine du stablecoin USDT, a publié deux modèles d'intelligence artificielle (IA) à usage médical en mai 2026. Les modèles font partie du groupe QVAC AI de Tether. QVAC est un framework d'IA décentralisé et local qui s'exécute 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. C’est ce qu’on appelle l’inférence sur l’appareil ou locale. Les documents de lancement du SDK de QVAC indiquent que les applications construites sur QVAC continuent de fonctionner lorsqu'un réseau n'est pas disponible.
"si Internet tombe en panne, l'IA continue de fonctionner.", mai 2026. — QVAC / Tether, SDK Launch Materials, Tether Ltd.
MedPsy-1.7B surpasse le modèle Google plus large. QVAC a mesuré les deux modèles sur sept critères 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 surclassé. Ces chiffres proviennent du rapport technique Hugging Face de QVAC publié le 6 mai 2026. La réplication en laboratoire indépendant n'était pas encore terminée à cette date.
MedPsy-4B dépasse son rival de 27 milliards de paramètres. Le plus grand modèle MedPsy-4B a obtenu un score de 70,54 sur la même moyenne de référence. Le MedGemma-27B-text-it de Google 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 près de sept fois plus grand. QVAC a également testé les deux modèles sur HealthBench Hard, une référence de raisonnement médical distincte évaluée 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.
La taille des fichiers compressés s'adapte 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 Hugging Face de QVAC indique que cette compression réduit la taille du fichier de 69 % tout en réduisant les performances de référence de seulement 0,81 point en moyenne. La carte modèle MedPsy-4B, publiée le 6 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 AVG pour une réduction de taille de 69 % (2,72 Go), s'adaptant confortablement aux appareils mobiles et portables haut de gamme. », 6 mai 2026. — Équipe de recherche QVAC, Tether AI Group
Tether rapporte un bénéfice de 1,04 milliard de dollars au premier trimestre 2026Tether a publié son attestation financière du premier trimestre 2026 du 30 avril 2026. Une attestation est un examen financier réalisé par un auditeur externe, en l'occurrence le cabinet BDO. Le rapport a enregistré un bénéfice net de 1,04 milliard de dollars pour le trimestre. Tether détenait 8,23 milliards de dollars de réserve au-dessus de ses engagements. Le total des dettes liées aux jetons a atteint 183,5 milliards de dollars. La société détenait environ 141,2 milliards de dollars d'exposition directe et indirecte aux bons du Trésor américain, qui sont des instruments de dette publique à court terme. Les deux modèles MedPsy fonctionnent sans envoyer de données à un serveur distant. C’est ce qu’on appelle l’inférence sur l’appareil ou locale. Les documents de lancement du SDK de QVAC indiquent que les applications construites sur QVAC continuent de fonctionner lorsqu'un réseau n'est pas disponible.
"si Internet tombe en panne, l'IA continue de fonctionner.", mai 2026. — QVAC / Tether, SDK Launch Materials, Tether Ltd.
MedPsy-1.7B surpasse le modèle Google plus large. QVAC a mesuré les deux modèles sur sept critères 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 surclassé. Ces chiffres proviennent du rapport technique Hugging Face de QVAC publié le 6 mai 2026. La réplication en laboratoire indépendant n'était pas encore terminée à cette date.