2026年5月7日——Tether人工智能研究團隊今日發佈了QVAC MedPsy，這是一種新型醫學語言模型，旨在直接運行於智能手機、可穿戴設備和其他處理能力有限的設備上。其性能可與規模更大的模型相媲美，甚至在某些情況下超越後者，同時保持本地化和私密性。該系統並非通過擴大模型規模來提升性能，而是專注於提高效率，從而降低計算需求，並最終擺脫對遠程雲基礎設施的依賴。
如今大多數系統仍然依賴於運行在遠程服務器上的大型模型，這需要敏感數據通過雲服務器傳輸。在醫療保健領域，這些數據包括患者記錄、診斷查詢和臨床筆記，所有這些都受到嚴格的隱私和合規性約束。隨著市場規模從目前的約360億美元增長到預計到2033年將超過5000億美元，這種架構的合理性正變得越來越難以維繫。
此次發佈挑戰了人工智能領域最根深蒂固的假設之一：更高的性能需要更大的模型和更多的計算資源。QVAC MedPsy 顛覆了這一傳統模式。一個擁有 17 億參數的模型在七項封閉式醫學基準測試中取得了 62.62 的平均分，比 Google 的 MedGemma-1.5-4B-it 高出 11.42 分，而其規模卻不到後者的一半。在 HealthBench Hard 等真實臨床場景中，這個 17 億參數的模型甚至超越了規模幾乎是其 16 倍的 MedGemma 27B。我們的 QVAC MedPsy 40 億參數版本在相同的七項封閉式基準測試中獲得了 70.54 的分數，超過了規模幾乎是其 7 倍的模型，包括 MedGemma-27B-text，並在 HealthBench Hard、HealthBench 和 MedXpertQA 等臨床模擬評估中表現更佳。總體而言，此次評估涵蓋了八個不同的基準測試套件：MedQA-USMLE 和 MedMCQA 用於評估臨床知識和醫學考試；MMLU Health 和 MMLU-Pro Health 用於評估健康素養；MedXpertQA 用於評估專家臨床推理能力；PubMedQA 用於評估生物醫學研究理解能力；AfriMedQA 用於評估全球醫療資源匱乏地區的醫療保健能力；以及 HealthBench（包括 HealthBench Hard）用於評估真實臨床場景的能力。性能提升源於分階段的培訓後醫學流程，該流程結合了廣泛的醫學監督、更高價值的臨床推理數據以及針對更復雜醫學推理案例的強化學習。
這些模型還顯著降低了推理成本。我們的 QVAC MedPsy 4B 模型僅需約 909 個 token 即可生成響應，而同類系統則需要 2,953 個 token，減少了 3.2 倍；1.7B 模型平均只需約 1,110 個 token，而同類系統則需要 1,901 個 token，減少了 1.7 倍。這意味著更快的響應速度，並且無需依賴雲基礎設施即可在本地運行。這些模型還以量化的 GGUF 格式發佈，方便本地部署。推薦的 Q4_K_M 版本大小分別為：QVAC MedPsy-1.7B 約 1.2 GB，QVAC MedPsy-4B 約 2.6 GB。測試表明，這些壓縮版本在保持大部分基準性能的同時，也使模型適用於移動和邊緣環境。
這改變了醫療人工智能的實際應用範圍。以往需要外部處理的系統現在可以部署在臨床醫生的現場系統中，用於安全、本地化的數據處理和分析，也可以部署在移動設備上，或者部署在因網絡連接、延遲或隱私限制而無法使用雲端模型的環境中。此外，它還降低了醫療保健領域採用醫療人工智能的主要障礙之一，即無需將敏感數據傳輸到受控環境之外。
Tether首席執行官 Paolo Ardoino 表示： “QVAC MedPsy 的重點在於提升模型層面的效率，而非擴大模型規模。在我們的測試中，擁有 17 億參數的 QVAC MedPsy 模型性能優於 MedGemma-4B 等規模更大的系統，而我們 40 億參數的模型性能甚至超過了規模近七倍的模型，同時每次響應使用的令牌數量卻減少了近三倍。這種組合意義重大，因為它直接降低了計算需求、延遲和成本。它允許模型在標準硬件上本地運行，而無需依賴遠程基礎設施。在醫療保健領域，這徹底改變了限制；您可以在數據已存在的地方（例如醫院系統內部或設備上）運行醫學推理，而無需通過雲端傳輸敏感信息或等待外部處理。”
過去十年，人工智能的發展一直依賴於雲計算。QVAC MedPsy 則指明瞭一個不同的方向，在這個方向中，效率、本地化和隱私才是性能的關鍵。如果這些優勢能在實際部署中得到體現，它們將重塑醫療人工智能基礎設施的經濟格局，使優勢轉向那些本地運行、成本更低、延遲更低、且能更好地控制敏感數據的系統。
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關於Tether Data
Tether Data, SA de CV（簡稱“Tether Data”）是Tether公司願景的一部分，旨在通過技術促進自由、透明和創新。其使命是使個人和組織能夠直接連接和共享信息，無需不必要的中介機構。通過創建安全的點對點系統， Tether Data使用戶能夠更好地控制其數據、通信和數字互動。Tether Data致力於通過以去中心化基礎設施取代集中式模型，重新定義信息在網絡中的流動方式，該基礎設施的設計兼顧隱私性、效率和彈性。公司的目標是使全球連接更快、更安全、更私密，從而賦能個人和機構自由安全地交換信息。
關於 QVAC
QVAC 是Tether Data 的先進人工智能研究計劃，致力於構建開放、去中心化和自適應的智能系統。其使命是實現本地人工智能和無限智能。QVAC 秉持著一個堅定不移的願景：人工智能可以在任何設備上運行和學習，從而賦能個人和社區，而非將權力集中在企業數據中心。
