Tether lancia un'intelligenza artificiale medica mobile on-device: il modello piccolo da 1,7 miliardi supera uno 16 volte più grande, eliminando completamente la dipendenza dal cloud
Secondo il monitoraggio di 动察 Beating, Tether, l'emittente di USDT, ha annunciato oggi il lancio della serie QVAC MedPsy di modelli linguistici medici sviluppata dal proprio team di ricerca AI, progettata per l’uso localizzato dell’IA medica su terminali a basso consumo come smartphone e dispositivi indossabili. I modelli possono funzionare senza l’affidamento su server cloud e raggiungere prestazioni ben superiori rispetto alla loro dimensione grazie a un’architettura efficiente: la versione da 1,7 miliardi di parametri ha ottenuto un punteggio medio di 62,62 su sette benchmark medici chiusi, superando MedGemma-4B di Google di 11,42 punti e andando oltre il modello MedGemma-27B, che possiede quasi 16 volte i parametri, in scenari clinici reali come HealthBench Hard; la versione da 4 miliardi di parametri ha raggiunto un punteggio ancora più alto di 70,54, superando complessivamente modelli più grandi e riducendo significativamente il consumo di token per inferenza (fino a 3,2 volte), pubblicandosi inoltre in formato quantizzato GGUF (1,7B circa 1,2GB), ideale per implementazioni su dispositivi mobili ed edge.
Questa release mette in discussione l’assunto tradizionale secondo cui “modelli più grandi = prestazioni migliori”, puntando sull’efficienza con un addestramento medico sequenziale (supervisionato, dati di inferenza clinica + apprendimento tramite rinforzo), per raggiungere una vera protezione della privacy locale e inferenza a bassa latenza. L’amministratore delegato di Tether Paolo Ardoino ha dichiarato che ciò permette all’IA medica di elaborare dati sensibili direttamente in loco negli ospedali e nei dispositivi, senza la necessità di trasmettere alcun dato al cloud, riducendo quindi i costi, la latenza e i rischi legati alla privacy, potenzialmente ridefinendo l’infrastruttura dell’IA medica e promuovendo l’adozione locale su scala globale, specialmente nelle regioni meno sviluppate.
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