Tether 的 Medical AI 可在您的手機上運行，且性能優於其 16 倍大的模型

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简讯 - Tether 拥有 17 亿参数的 QVAC MedPsy 在 HealthBench Hard 测试中表现优于 Google 的 MedGemma-4B，并击败了 MedGemma-27B。该基准测试由 OpenAI 开发，通过 262 名医师评分来评估真实的临床对话。 - 该 40 亿参数模型生成响应的平均 token 数约为 909，而同类系统约为 2,953——减少了 3.2 倍，使得在医院本地和移动端部署变得切实可行。 - 模型以量化 GGUF 格式发布（1.2 GB 和 2.6 GB），无需云基础设施，可完全在消费级硬件上运行。以 USDT 闻名的稳定币公司 Tether 刚刚发布了一款可以装进口袋的医疗 AI 模型，其性能可能超过比它大十几倍的竞争对手。QVAC MedPsy 今日由 Tether 的 AI Research Group 发布，这是一类专为在智能手机、可穿戴设备和边缘设备上运行而设计的新型医疗语言模型，无需云端支持。核心数据：一个仅 17 亿参数的微型模型，尽管体积不到 Google MedGemma-4B 的一半，却能在医疗基准测试中击败后者。在 HealthBench Hard（OpenAI 的基准测试，通过 262 名医师对真实的、多轮临床对话进行评分）上，Tether 表示其 17 亿参数的模型得分超过了体积近 16 倍的 MedGemma-27B。参数是模型在训练过程中学习到的所有配置和数值。理论上，参数越多，模型性能应该越好。该测试套件涵盖了 MedQA-USMLE（使用美国医师执照考试风格的问题来衡量临床知识，以准确率百分比评分）以及 AfriMedQA（专门测试针对非洲医疗服务不足地区的性能）。 Tether CEO Paolo Ardoino 将这些进步归功于效率而非规模。“通过 QVAC MedPsy，我们的重点是在模型层面提高效率，而不是单纯扩大规模，”他在一份声明中表示。“我们的 40 亿参数模型在响应时使用的 token 数减少了多达三倍，同时其结果超过了体积近七倍的模型。” 这种 token 效率是另一个核心亮点。4B 模型平均每个响应约 909 个 token，而同类系统为 2,953 个——减少了 3.2 倍。更少的 token 意味着更低的计算成本、更快的响应速度，最重要的是，能够在没有云后端的情况下在本地运行。 “你可以在数据现有的地方，即医院系统内部或设备上运行医疗推理，而无需通过云端传输敏感信息，也不必等待外部处理，”Ardoino 说。这些模型以量化 GGUF 文件形式发布——17 亿参数模型为 1.2 GB，40 亿参数模型为 2.6 GB——压缩版本在保留大部分基准测试性能的同时，可以适配标准的消费级硬件。这意味着医院系统、乡村诊所或个人临床医生可以完全在设备上运行该模型，使患者记录远离第三方云基础设施，避免 HIPAA 暴露风险。隐私优势对某些人来说可能是一个重大加分项，但即使以今天的标准来看，使用 AI 提供医疗意见也远非理想。牛津大学二月份发表的一项研究发现，LLM 经常给出危险的医疗建议，包括错误的答案、令人困惑的指导以及对细微症状处理不当。研究人员并未完全否定这项技术，但认为 AI 的角色应该是“秘书，而非医师”。合规性问题加剧了这一困境：目前大多数医疗 AI 将患者数据通过云服务器路由，医生每次输入查询时都会产生 HIPAA 暴露风险。此次发布符合 Tether 过去一年的发展模式。上个月，该公司发布了 QVAC SDK，这是一个用于在 iOS、Android、Windows 和 Linux 上构建本地离线 AI 应用的开源工具包。在此之前，它还推出了 QVAC Health，这是一款将生物识别数据完全保留在设备上的消费者健康应用。MedPsy 是第一个专门针对临床推理训练的 QVAC 模型。根据 Tether 自己的公告，医疗 AI 市场目前规模约为 360 亿美元，预计到 2033 年将超过 5000 亿美元。模型和 GGUF 权重现已在 qvac.tether.io/models 提供。

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原始信息

ID：92ee7db9f7

来源：Decrypt

发布：2026-05-07 15:01:23

分类：一般 · 导出分类 neutral

标的：USDT

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