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Tether推出用于医疗推理模型的紧凑型边缘AI

松间雪

原创
发布: 2026-05-08 6人浏览过

Tether推出新型医疗AI模型,可直接在手机、笔记本电脑及本地服务器上运行,无需依赖云端系统。该公司的AI研究团队发布了17亿参数和40亿参数版本的QVAC MedPsy模型,专为医疗推理任务设计,所有数据均保留在设备端处理。

官方声明指出,这些模型主要面向需要快速处理并严格管控患者信息的医院、诊所及开发者群体。

Tether表示,尽管体积精简,这些模型在医疗测试中仍能与大型云端系统抗衡。17亿参数版本在临床基准测试中超越多个中型竞品,而40亿参数模型在特定医疗评估中甚至优于某些更庞大的系统。

医疗推理领域的边缘AI突破

MedPsy模型专为边缘设备设计,无需云端基础设施即可运行。该公司称此架构能降低延迟并提升医疗数据隐私性。17亿参数模型在基准测试中以11.42分优势超越谷歌MedGemma-1.5-4B-it,同时在HealthBench等临床推理评估中表现优异。

40亿参数版本也在多项医疗测试中得分高于MedGemma-27B-text-it,并在MedXpertQA和HealthBench Hard基准测试中取得进步。Tether透露采用强化学习结合精选临床数据进行训练,该方法可提升复杂医疗推理任务的准确性。

基准测试超越大型模型

QVAC MedPsy在MedQA、MedMCQA、PubMedQA等医疗基准测试中表现强劲,在测试跨区域医疗知识的AfriMedQA和MMLU健康数据集上同样出色。

Tether指出该系统每次响应消耗的代币更少,有助于降低计算成本并提升速度。测试中17亿参数模型平均每次响应消耗1,110个代币,40亿版本仅需约909个代币。因此这些模型可在标准医院硬件高效运行,同时提供移动端和边缘设备适用的压缩版本。

对医疗隐私与成本的影响

Tether强调本地运行AI模型可降低云端医疗系统的隐私风险,现场处理能帮助医院管理敏感患者数据而无需传输至外部服务器。

另据该公司近期财报显示,其USDT稳定币流通状况稳定且财务表现强劲,并表示持续配合监管机构工作,包括执行钱包冻结和审计准备等措施。

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