Tether ra mắt AI y tế trên thiết bị di động: mô hình nhỏ trị giá $1.7B vượt trội hơn mô hình lớn gấp 16 lần, hoàn toàn loại bỏ sự phụ thuộc vào điện toán đám mây

Theo giám sát của 动察 Beating, Tether, đơn vị phát hành USDT, hôm nay đã thông báo ra mắt dòng mô hình ngôn ngữ y tế QVAC MedPsy do nhóm nghiên cứu AI của mình phát triển, được thiết kế cho AI y tế cục bộ trên các thiết bị đầu cuối tiêu tốn ít năng lượng như điện thoại thông minh và thiết bị đeo. Các mô hình này có thể hoạt động mà không phụ thuộc vào máy chủ đám mây và đạt được hiệu suất vượt xa kích thước mô hình thông qua kiến trúc hiệu quả: phiên bản với 1,7 tỷ tham số đạt điểm trung bình 62,62 trên bảy tiêu chuẩn y tế khép kín, vượt qua MedGemma-4B của Google 11,42 điểm và thậm chí vượt qua cả mô hình MedGemma-27B với số tham số gấp gần 16 lần trong các kịch bản lâm sàng thực tế như HealthBench Hard; phiên bản 4 tỷ tham số đạt điểm số còn cao hơn với 70,54, vượt qua toàn diện các mô hình lớn hơn đồng thời giảm đáng kể mức tiêu thụ token suy luận (lên đến 3,2 lần) và được phát hành dưới định dạng GGUF đã lượng tử hóa (1,7B khoảng 1,2GB), phù hợp cho việc triển khai trên thiết bị di động và biên.

Việc ra mắt này thách thức giả định truyền thống "mô hình lớn hơn = hiệu suất tốt hơn", tập trung vào hiệu quả thông qua đào tạo chuyên sâu y tế theo từng giai đoạn (giám sát, dữ liệu suy luận lâm sàng + học tăng cường) nhằm đạt được bảo vệ quyền riêng tư thực sự cục bộ và suy luận chậm trễ thấp. CEO Tether Paolo Ardoino cho biết điều này cho phép AI y tế xử lý dữ liệu nhạy cảm trực tiếp tại chỗ ở bệnh viện và thiết bị đầu cuối mà không cần truyền lên đám mây, qua đó giảm chi phí, độ trễ và rủi ro về quyền riêng tư, có tiềm năng định hình lại cơ sở hạ tầng AI y tế và thúc đẩy triển khai cục bộ trên toàn cầu, đặc biệt là tại các khu vực kém phát triển.