Deep Tide TechFlow berita, 7 Mei, Tether AI Research Group meluncurkan seri model bahasa medis QVAC MedPsy, yang dirancang untuk berjalan secara lokal di perangkat dengan daya komputasi rendah seperti ponsel pintar dan perangkat wearable, mengurangi ketergantungan pada infrastruktur cloud. Menurut pihak resmi, versi dengan 1,7 miliar parameter meraih skor rata-rata 62,62 dalam 7 pengujian benchmark medis tertutup, mengungguli MedGemma-1.5-4B-it dari Google; versi 4 miliar parameter meraih skor rata-rata 70,54, menunjukkan performa yang lebih baik dibandingkan model yang lebih besar termasuk MedGemma-27B-text. Tether menyatakan bahwa model ini juga dapat mengurangi biaya inferensi dan telah menyediakan versi kuantisasi GGUF yang cocok untuk deployment lokal.