Deep Tide TechFlow Noticias, 07 de mayo, Tether AI Research Group lanzó la serie de modelos de lenguaje médico QVAC MedPsy, diseñados para funcionar localmente en teléfonos inteligentes, dispositivos portátiles y otros terminales de bajo poder de cálculo, reduciendo la dependencia de la infraestructura en la nube. La versión de 1.7 B de parámetros obtuvo un puntaje promedio de 62.62 en 7 pruebas de referencia médica cerradas, superando a MedGemma-1.5-4B-it de Google; la versión de 4 B obtuvo un puntaje promedio de 70.54, superando a modelos más grandes como MedGemma-27B-text. Tether afirmó que este modelo también puede reducir los costos de inferencia y ya ofrece una versión cuantificada de GGUF adecuada para implementaciones locales.