موجة عميقة من أخبار TechFlow، في 7 مايو، أطلقت مجموعة أبحاث Tether AI سلسلة نماذج اللغة الطبية QVAC MedPsy، والتي تركز على التشغيل المحلي على الهواتف الذكية والأجهزة القابلة للارتداء وغيرها من الأجهزة ذات القدرة الحسابية المنخفضة، وتقليل الاعتماد على البنية التحتية السحابية. وذكرت الشركة أن نسخة تحتوي على 1.7 مليار معلمة حققت متوسط درجة 62.62 في 7 اختبارات معيارية طبية مغلقة، متفوقة على MedGemma-1.5-4B-it من Google؛ وأن نسخة تحتوي على 4 مليارات معلمة حققت متوسط درجة 70.54، متفوقة على نماذج أكبر بما في ذلك MedGemma-27B-text. وأوضحت Tether أن النموذج يمكنه أيضًا تقليل تكاليف الاستنتاج، وقدمت نسخة منقحة من GGUF قابلة للتوزيع المحلي.