L'équipe de recherche en intelligence artificielle de Tether a dévoilé le modèle de langage médical QVAC MedPsy, conçu pour fonctionner sur des appareils à faible consommation d'énergie tels que les smartphones et les objets connectés. Ce modèle vise à offrir des performances comparables à celles des modèles plus volumineux tout en garantissant une localisation complète et la protection de la vie privée. Le modèle de 1,7 milliard de paramètres a obtenu un score moyen de 62,62 sur sept benchmarks médicaux, surpassant le MedGemma-1.5-4B-it de Google de 11,42 points, malgré un nombre de paramètres inférieur. Paolo Ardoino, PDG de Tether, a déclaré que cette initiative cherche à transformer l'application de l'IA médicale en permettant l'exécution locale du raisonnement médical sur site, par exemple au sein des systèmes hospitaliers ou sur des appareils mobiles, sans dépendre du traitement en cloud des informations sensibles.