根據 Tether 的 AI 研究團隊，公司今天推出 QVAC MedPsy 系列醫療語言模型，旨在不依賴雲端的情況下於智慧型手機與穿戴裝置進行本地部署。1.7B 參數版本在七項醫療基準測試中拿下 62.62，較 Google MedGemma-4B 超出 11.42 分，並在 HealthBench Hard 等臨床情境中超越 MedGemma-27B（規模大 16 倍）。4B 參數版本達到 70.54，且在推論時的 token 使用量低 3.2 倍。模型以 GGUF 格式釋出，容量約 1.2GB，可在裝置端進行醫療資料處理，降低延遲、成本與隱私風險。
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