Laut Beating Monitoring hat das AI-Forschungsteam des USDT-Emittenten Tether heute die Einführung der QVAC MedPsy-Serie medizinischer Sprachmodelle bekannt gegeben, die speziell für intelligente Telefone, tragbare Geräte und andere Endgeräte mit geringer Rechenleistung entwickelt wurden – eine lokal laufende medizinische KI. Sie benötigt keinen Cloud-Server, sondern läuft eigenständig und erreicht eine Leistung, die das Modellvolumen bei hoher Effizienz deutlich übertrifft: Die 1,7 Milliarden Parameter-Version erzielte in sieben geschlossenen medizinischen Benchmarks durchschnittlich 62,62 Punkte, was 11,42 Punkte mehr ist als Google MedGemma-4B, und übertraf MedGemma-27B mit fast dem 16-fachen Parameterumfang in realen klinischen Szenarien wie HealthBench Hard; die 4B-Parameter-Version erreichte sogar 70,54 Punkte, übertraf größere Modelle insgesamt und reduzierte den Inferenz-Token-Verbrauch erheblich (bis zu 3,2-mal), außerdem wurde sie im quantisierten GGUF-Format veröffentlicht (ca. 1,2 GB bei 1,7B), geeignet für mobile und Edge-Deployments.
Diese Veröffentlichung stellt die traditionelle Annahme in Frage, dass „größere Modelle = bessere Leistung“; stattdessen wird durch schrittweise medizinische Nachtrainings (überwacht, klinische Inferenzdaten + Reinforcement Learning) die Effizienz gesteigert, um echten Datenschutz und niedrige Latenz bei der Inferenz zu ermöglichen. Tether-CEO Paolo Ardoino erklärte, dass dies medizinische KI direkt vor Ort im Krankenhaus oder auf Geräten ermöglicht, sensible Daten ohne Übertragung in die Cloud zu verarbeiten, wodurch Kosten, Latenz und Datenschutzrisiken reduziert werden. Dies könnte die Infrastruktur für medizinische KI neu gestalten und die lokale Bereitstellung insbesondere in Entwicklungsländern weltweit fördern.
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