TechFlowの報道によると、5月7日、Tether AI Research Groupは医療分野向け言語モデルシリーズ「QVAC MedPsy」を発表しました。このシリーズは、スマートフォンやウェアラブル端末などの低演算能力デバイス上でローカル実行可能であり、クラウドインフラへの依存を軽減することを特徴としています。公式情報によれば、1.7Bパラメータ版は7つの閉じた医療ベンチマークテストにおいて平均スコア62.62を記録し、Googleの「MedGemma-1.5-4B-it」を上回りました。また、4B版は平均スコア70.54を達成し、「MedGemma-27B-text」を含むより大規模なモデルの性能も上回っています。Tether社は、本モデルが推論コストの削減にも寄与するとともに、ローカル展開向けに量子化済みGGUF形式のバージョンを既に提供していると述べています。
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