Tether 的醫療 AI 可在您的手機上運行，且效能超越其 16 倍大的模型

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簡要說明 - Tether 擁有 17 億參數的 QVAC MedPsy 在 HealthBench Hard 測試中表現優於 Google 的 MedGemma-4B，並擊敗了 MedGemma-27B；該基準測試由 OpenAI 開發，透過 262 位醫師評分來測試真實臨床對話。 - 該 40 億參數模型的回應生成量約為 909 個 tokens，相較於同類系統的約 2,953 個 tokens，減少了 3.2 倍，這使得在醫院與行動裝置上的本地部署變得切實可行。 - 模型以量化 GGUF 格式（1.2 GB 與 2.6 GB）發布，可完全在消費級硬體上運行，無需雲端基礎設施。以 USDT 聞名的穩定幣公司 Tether 剛剛發布了一款可放進口袋的醫療 AI 模型，其表現甚至可能超越體積大上十幾倍的競爭對手。QVAC MedPsy 於今日由 Tether 的 AI Research Group 發布，這是一類專為在智慧型手機、穿戴式裝置與邊緣裝置上運行而設計的醫療語言模型，完全無需雲端。核心數據：這款僅 17 億參數的小型模型，儘管體積不到 Google MedGemma-4B 的一半，卻能在醫療基準測試中擊敗後者。在 HealthBench Hard（由 OpenAI 開發，透過 262 位醫師評分來評估 AI 在真實多輪臨床對話中表現的基準測試）上，Tether 表示其 17 億參數模型的得分高於體積大近 16 倍的 MedGemma-27B。參數是指模型在訓練過程中學習到的所有配置與數值。理論上，參數越多，模型表現應越好。測試套件涵蓋了 MedQA-USMLE（使用美國醫師執照考試風格的問題來衡量臨床知識，以準確率百分比計分），以及專門測試非洲醫療資源匱乏環境下表現的 AfriMedQA。 Tether CEO Paolo Ardoino 將這些進步歸功於效率而非規模。他在聲明中表示：「透過 QVAC MedPsy，我們的重點在於提升模型層級的效率，而非擴大體積。我們的 40 億參數模型在超越體積大近七倍的模型表現的同時，每個回應使用的 tokens 數量減少了多達三倍。」這種 token 效率是另一個重點。4B 模型平均每個回應約 909 個 tokens，而同類系統為 2,953 個 tokens，減少了 3.2 倍。更少的 tokens 意味著更低的運算成本、更快的反應速度，以及最關鍵的——無需雲端後端即可在本地運行的能力。 Ardoino 說：「你可以在資料原本存在的地方，例如醫院系統內或裝置上進行醫療推理，而無需將敏感資訊傳輸到雲端，也不必等待外部處理。」這些模型以量化 GGUF 檔案形式發布（17 億參數模型為 1.2 GB，40 億參數模型為 2.6 GB），壓縮版本在保留大部分基準測試效能的同時，能適配標準消費級硬體。這意味著醫院系統、鄉村診所或個別臨床醫師可以完全在裝置上運行該模型，使病患記錄遠離第三方雲端基礎設施，避免 HIPAA 風險。隱私訴求對某些人來說可能是一大優勢，但即便以現今標準來看，使用 AI 提供醫療意見仍遠非理想。牛津大學二月發表的一項研究發現，LLM 經常提供危險的醫療建議，包括錯誤答案、混亂的指導以及對細微症狀處理不當。研究人員並未完全否定這項技術，但認為 AI 的角色應是「秘書，而非醫師」。合規問題更使其複雜化：目前大多數醫療 AI 會將病患資料透過雲端伺服器傳輸，這使得醫師每次輸入查詢時都會產生 HIPAA 風險。此次發布符合 Tether 過去一年的發展模式。上個月，他們發布了 QVAC SDK，這是一個用於在 iOS、Android、Windows 和 Linux 上構建本地離線 AI 應用的開源工具包。在此之前，他們推出了 QVAC Health，這是一款將生物識別資料完全保留在裝置上的消費者健康應用程式。MedPsy 是第一個專門針對臨床推理訓練的 QVAC 模型。根據 Tether 自己的公告，醫療 AI 市場目前規模約為 360 億美元，預計到 203

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原始資訊

ID：92ee7db9f7

來源：Decrypt

發佈：2026-05-07 15:01:23

分類：一般 · 導出分類 neutral

標的：USDT

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