TechFlow 보도에 따르면, 5월 7일 테더(Tether) AI 연구그룹이 의료 분야 전용 언어 모델 시리즈 ‘QVAC MedPsy’를 출시했다. 이 모델은 스마트폰 및 웨어러블 기기 등 계산 능력이 낮은 단말기에서 로컬 실행이 가능하도록 설계되어 클라우드 인프라에 대한 의존도를 줄인다. 공식 발표 자료에 따르면, 파라미터 수가 17억 개(1.7B)인 버전은 7개 폐쇄형 의료 벤치마크 테스트에서 평균 점수 62.62를 기록해 구글의 ‘MedGemma-1.5-4B-it’를 상회했으며, 40억 개(4B) 파라미터 버전은 평균 점수 70.54를 달성해 ‘MedGemma-27B-text’를 포함한 더 큰 규모의 모델들보다 우수한 성능을 보였다. 테더는 이 모델이 추론 비용을 절감할 수 있으며, 로컬 배포용으로 양자화된 GGUF 형식 버전도 이미 제공 중이라고 밝혔다.
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