テザーは、携帯電話やその他のローカルデバイスで動作するように設計された17億パラメータのバージョンを中心とした医療AIモデルファミリーであるQVAC MedPsyを開始しました。テザーは、17億パラメータのモデルがGoogleのMedGemma-4Bを上回り、HealthBench HardでMedGemma-27Bを超えるスコアを獲得したと述べました。4億パラメータのモデルは、応答あたり約909トークンを使用し、比較可能なシステムは2,953トークンを使用しており、両方のモデルは消費者向けハードウェア用に量子化されたGGUFファイルとして提供されます。
テザー、1.7Bパラメータのオンデバイス医療AIモデルを発表
テザーは、携帯電話やその他のローカルデバイスで動作するように設計された17億パラメータのバージョンを中心とした医療AIモデルファミリーであるQVAC MedPsyを開始しました。テザーは、17億パラメータのモデルがGoogleのMedGemma-4Bを上回り、HealthBench HardでMedGemma-27Bを超えるスコアを獲得したと述べました。4億パラメータのモデルは、応答あたり約909トークンを使用し、比較可能なシステムは2,953トークンを使用しており、両方のモデルは消費者向けハードウェア用に量子化されたGGUFファイルとして提供されます。