Модель Tiny Tether превосходит аналог Google, несмотря на то, что она на 87% компактнее
Tether, компания, создавшая стейблкоин USDT, в мае 2026 года выпустила две модели искусственного интеллекта (ИИ) для медицинского использования. Эти модели являются частью группы Tether QVAC AI. QVAC — это децентрализованная локальная платформа искусственного интеллекта, которая работает непосредственно на устройстве пользователя. Модели получили названия MedPsy-1.7B и MedPsy-4B. Цифры относятся к размеру каждой модели, измеряемому в миллиардах параметров. Параметры — это внутренние значения, которые модель ИИ использует для обработки и генерации ответов.
Модели работают без подключения к Интернету. Обе модели MedPsy работают без отправки данных на удаленный сервер. Это называется «на устройстве» или «локальным выводом». В материалах по запуску SDK QVAC говорится, что приложения, созданные на основе QVAC, продолжают работать, когда сеть недоступна.
«Если Интернет отключится, ИИ продолжит работать», май 2026 г. — QVAC / Tether, SDK Launch Materials, Tether Ltd.
MedPsy-1.7B превосходит более крупную модель GoogleQVAC измерил обе модели по семи закрытым медицинским тестам. Бенчмарк — это стандартизированный тест, используемый для сравнения производительности ИИ. MedPsy-1.7B в среднем набрал 62,62 балла. Аналогичная модель Google, MedGemma-1.5-4B-it, получила оценку 51,20. MedPsy-1.7B содержит менее половины параметров модели Google, которую он превзошел. Эти цифры взяты из собственного технического отчета Hugging Face компании QVAC, опубликованного 6 мая 2026 года. На эту дату независимая лабораторная репликация не была завершена.
MedPsy-4B обогнал конкурента с 27 миллиардами параметров. Более крупная модель MedPsy-4B набрала 70,54 балла по тому же среднему показателю. Google MedGemma-27B-text-it получил оценку 69,95. MedPsy-4B содержит около 4 миллиардов параметров. MedGemma-27B содержит около 27 миллиардов параметров, что делает его почти в семь раз больше. QVAC также протестировала обе модели на HealthBench Hard, отдельном тесте медицинского мышления, оцениваемом с помощью CompassJudger. MedPsy-4B набрал в этом тесте 58,00 баллов. MedGemma-27B-text-it набрала в том же тесте 42,00.
Размеры сжатых файлов подходят для мобильных устройств. Компания QVAC выпустила модели в формате GGUF — типе файлов, используемом для запуска моделей искусственного интеллекта на потребительском оборудовании. Сжатая версия под названием Q4_K_M уменьшает размер файла MedPsy-4B до 2,72 ГБ. Карта модели Hugging Face от QVAC утверждает, что такое сжатие сокращает размер файла на 69%, одновременно снижая производительность тестов в среднем всего на 0,81 балла. Карта модели MedPsy-4B, опубликованная 6 мая 2026 года, напрямую подтверждает цифру в 2,72 ГБ.
«Q4_K_M — это золотая середина: всего -0,81 балла (-1,12% относительно) Потеря оценки AVG при уменьшении размера на 69% (2,72 ГБ), что удобно для высокопроизводительных мобильных устройств и ноутбуков», 6 мая 2026 г. — Исследовательская группа QVAC, Tether AI Group
Tether сообщает о прибыли в размере $1,04 млрд за первый квартал 2026 года. Tether опубликовала свою финансовую аттестацию за первый квартал 2026 года от 30 апреля 2026 года. Аттестация представляет собой финансовую проверку, проведенную внешним аудитором, в данном случае фирмой BDO. В отчете зафиксирована чистая прибыль за квартал в размере $1,04 млрд. Tether располагал резервным буфером в размере $8,23 млрд сверх своих обязательств. Общие обязательства, связанные с токенами, достигли $183,5 млрд. Компания владела примерно 141,2 миллиарда долларов США в виде прямых и косвенных обязательств по казначейским векселям США, которые представляют собой краткосрочные государственные долговые инструменты. Обе модели MedPsy работают без отправки данных на удаленный сервер. Это называется «на устройстве» или «локальным выводом». В материалах по запуску SDK QVAC говорится, что приложения, созданные на основе QVAC, продолжают работать, когда сеть недоступна.
«Если Интернет отключится, ИИ продолжит работать», май 2026 г. — QVAC / Tether, SDK Launch Materials, Tether Ltd.
MedPsy-1.7B превосходит более крупную модель GoogleQVAC измерил обе модели по семи закрытым медицинским тестам. Бенчмарк — это стандартизированный тест, используемый для сравнения производительности ИИ. MedPsy-1.7B в среднем набрал 62,62 балла. Аналогичная модель Google, MedGemma-1.5-4B-it, получила оценку 51,20. MedPsy-1.7B содержит менее половины параметров модели Google, которую он превзошел. Эти цифры взяты из собственного технического отчета Hugging Face компании QVAC, опубликованного 6 мая 2026 года. На эту дату независимая лабораторная репликация не была завершена.