D’après l’équipe de recherche en IA de Tether, la société a lancé aujourd’hui la série de modèles de langage médicaux QVAC MedPsy, conçue pour un déploiement local sur des smartphones et des objets connectés, sans dépendance au cloud. La version de 1,7 milliard de paramètres a obtenu 62,62 sur sept benchmarks médicaux, dépassant Google MedGemma-4B de 11,42 points et surpassant MedGemma-27B (16 fois plus grand) sur des scénarios cliniques comme HealthBench Hard. La version de 4 milliards de paramètres a atteint 70,54, avec une consommation de jetons 3,2 fois plus faible pendant l’inférence. Lancés au format GGUF pour environ 1,2 Go, les modèles permettent le traitement local des données médicales, réduisant la latence, les coûts et les risques pour la confidentialité.
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