テザーのAI研究チームは、スマートフォンやウェアラブルなどの低消費電力デバイスで動作するよう設計された医療用言語モデル「QVAC MedPsy」を発表しました。このモデルは、大規模モデルに匹敵する性能を提供しつつ、完全なローカリゼーションとプライバシー保護を実現することを目指しています。17億パラメータのこのモデルは、7つの医療ベンチマークで平均スコア62.62を達成し、パラメータ数が少ないにもかかわらず、GoogleのMedGemma-1.5-4B-itを11.42ポイント上回りました。テザーのCEOパオロ・アルドイーノ氏は、この取り組みが、病院システムやモバイルデバイス内など現場での医療推論のローカル実行を可能にし、機密情報のクラウド処理に依存しない医療AIの応用を変革することを目指していると述べました。