TechFlow annonce que le 7 mai, le groupe de recherche Tether AI a lancé la série de modèles linguistiques médicaux QVAC MedPsy, conçue pour fonctionner localement sur des terminaux à faible puissance de calcul tels que les smartphones et les dispositifs portables, réduisant ainsi la dépendance aux infrastructures cloud. Selon les informations officielles, la version de 1,7 milliard de paramètres obtient un score moyen de 62,62 sur sept benchmarks médicaux fermés, surpassant ainsi MedGemma-1.5-4B-it de Google ; la version de 4 milliards de paramètres obtient un score moyen de 70,54, dépassant même des modèles plus volumineux tels que MedGemma-27B-text. Tether indique que ce modèle permet également de réduire les coûts d’inférence et propose déjà une version quantifiée au format GGUF adaptée au déploiement local.
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