Tetherはモバイルデバイス上で動作する医療AIを発表：17億ドル規模の小型モデルが16倍大きいモデルを上回り、クラウド依存を完全に排除

动察 Beatingのモニタリングによると、USDTの発行者であるTetherは、本日、AI研究チームが開発したQVAC MedPsyシリーズの医療言語モデルを発表しました。このモデルは、スマートフォンやウェアラブル端末などの低消費電力デバイス向けにローカライズされた医療AIを目的としています。これらのモデルはクラウドサーバーに依存せずに動作でき、効率的なアーキテクチャにより、モデルサイズをはるかに超えるパフォーマンスを実現しています。パラメータ数17億（1.7B）のバージョンは、7つのクローズド医療ベンチマークで平均スコア62.62を獲得し、GoogleのMedGemma-4Bより11.42ポイント高く、本格的な臨床シナリオ（HealthBench Hardなど）ではパラメータ数がほぼ16倍のMedGemma-27Bモデルを上回りました。パラメータ数40億（4B）のバージョンはさらに高いスコア70.54を記録し、より大規模なモデルを包括的に上回りつつ、推論トークン消費量を大幅に削減（最大3.2倍）し、量子化されたGGUFフォーマット（1.7Bは約1.2GB）でリリースされるため、モバイルやエッジ展開に適しています。

このリリースは「より大きなモデル＝より高い性能」という従来の前提に挑戦し、段階的な医療ポストトレーニング（教師あり・臨床推論データ＋強化学習）を通じた効率性を重視することで、真のローカルプライバシー保護と低遅延推論を実現しています。Tether CEO Paolo Ardoino氏は、これにより医療AIが病院や端末上で、センシティブなデータをクラウドに送信することなく直接処理でき、コスト・遅延・プライバシーリスクを削減し、医療AIのインフラを再構築し、特に発展途上地域を中心に、ローカル展開をグローバルに促進する可能性があると述べました。